将二维 numpy 数组转换为热编码 3D numpy 数组，在同一平面上具有相同的值

Question

假设我有一个 Numpy 数组：

[
  [0, 1, 0],
  [0, 1, 4],
  [2, 0, 0],
]

如何将其变成“热编码” 3D 阵列？ 像这样的东西：

[
  # Group of 0's
  [[1, 0, 1],
   [1, 0, 0],
   [0, 1, 1]],
  # Group of 1's
  [[0, 1, 0],
   [0, 1, 0],
   [0, 0, 0]],
  # Group of 2's
  [[0, 0, 0],
   [0, 0, 0],
   [1, 0, 0]],
  # Group of 3's
  # the group is still here, even though there are no threes
  [[0, 0, 0],
   [0, 0, 0],
   [0, 0, 0]],
  # Group of 4's
  [[0, 0, 0],
   [0, 0, 1],
   [0, 0, 0]]
]

也就是说，我怎样才能在数组中每次出现一个数字并将它们“分组”到 3D 矩阵中自己的平面中？ 如示例所示，即使数字（即3 ）中的“差距”仍应出现。 就我而言，我事先知道数据的范围（范围(0, 6] ），这样应该会更容易。

顺便说一句，我需要这个，因为我有一个由数字表示的棋盘，但需要以这种形式将它传递到 2d 卷积神经网络（不同的“通道”用于不同的棋子）。

我已经看到将 2d 矩阵转换为 3d 一个热矩阵 numpy ，但这对每个值都有一个单热编码，这不是我想要的。

Answer 1

创建所需的数组（此处为arr.max()+1 ），然后对其进行整形以与原始数组进行比较：

设置：

arr = np.array([
  [0, 1, 0],
  [0, 1, 4],
  [2, 0, 0],
])

---

u = np.arange(arr.max()+1)
(u[:,np.newaxis,np.newaxis]==arr).astype(int)

---

array([[[1, 0, 1],
        [1, 0, 0],
        [0, 1, 1]],

       [[0, 1, 0],
        [0, 1, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [1, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 1],
        [0, 0, 0]]])