多分类标签（one-hot向量）

参考：https://blog.csdn.net/huangbo1221/article/details/79671797

最近学习TensorFlow，例子里面全是mnist这种，鬼知道你里面数据格式是个什么鬼？想用自己的数据训练，于是，第一步先开始制作数据集，开始用one-hot向量打标签；

import numpy as nplabel = np.array(np.arange(20))##标签数据，标签从0开始
classes = max(label) + 1 ##类别数为最大数加1
one_hot_label = np.zeros(shape=(label.shape[0],classes))##生成全0矩阵
one_hot_label[np.arange(0,label.shape[0]),label] = 1##相应标签位置置1
print (one_hot_label)

这里面的数字可以是0-n，只要正整数就行，他会生成n个n维的向量；like this。。。。。

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