entityMap|blocks|key|4oe8d|text|很简单。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|162g4|numpy.argmax(a,+axis=None,+out=None)|code-block|syntax|javascript|5o6c4|这将返回沿着轴的最大值的索引。|5r9ov^0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|K|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|L|9|@]|A|@]|B|$F|G]]|$2|H|4|I|6|7|8|M|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|J|4|-4|6|7|8|N|9|@]|A|@]|B|$]]]]

Simple.

<pre><code>numpy.argmax(a, axis=None, out=None)
</code></pre>

This returns the indices of the maximum values along an axis.

entityMap|blocks|key|3vl87|text|添加到MazeRunner09的答案中。如果您使用的是keras中的to_categorical，那么您将拥有一个列表，并且可以在整个独热编码列表上使用列表理解：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|erc1e|y_classes+=+[np.argmax(y,+axis=None,+out=None)+for+y+in+y_test]|code-block|syntax|javascript|f9767^0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|I|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|J|9|@]|A|@]|B|$F|G]]|$2|H|4|-4|6|7|8|K|9|@]|A|@]|B|$]]]]

Adding to MazeRunner09's answer. If you used to_categorical from keras, you will have a list and can use a list comprehension over the entire one-hot encoded list:

<pre><code>y_classes = [np.argmax(y, axis=None, out=None) for y in y_test]
</code></pre>

entityMap|blocks|key|832dh|text|不需要做列表理解。简单地|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3jai|numpy.argmax(a,+axis=1)|code-block|syntax|javascript|cm1lb|将在所有行的每一行中查找argmax|8orsd^0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|K|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|L|9|@]|A|@]|B|$F|G]]|$2|H|4|I|6|7|8|M|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|J|4|-4|6|7|8|N|9|@]|A|@]|B|$]]]]

No need to do list comprehension. Simply

<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>numpy.argmax(a, axis=1)
</code></pre>

will find argmax in each row for all rows

entityMap|blocks|key|6ujuf|text|这是一个完整的示例，展示了如何在tensorflow+keras中反转标签：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|dqf79|label+=+[0,1,1,0]
label+=+tf.keras.utils.to_categorical(label)
print(label)+#output:+label+=+[[1,0],[0,1],[0,1],[1,0]]
label+=+tf.math.argmax(label,+axis=1)
print(label)+#output+back+to+[0,1,1,0]|code-block|syntax|javascript|n9hl^0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|I|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|J|9|@]|A|@]|B|$F|G]]|$2|H|4|-4|6|7|8|K|9|@]|A|@]|B|$]]]]

This is a complete example of how to reverse labels in tensorflow keras:
<pre><code>label = [0,1,1,0]
label = tf.keras.utils.to_categorical(label)
print(label) #output: label = [[1,0],[0,1],[0,1],[1,0]]
label = tf.math.argmax(label, axis=1)
print(label) #output back to [0,1,1,0]
</code></pre>

In keras I have used <code>to_categorical</code> to convert by binary nx1 vector y to a nx2 matrix where the first columns is 1 if y=1 and the second column is y=0. How do I reverse this action using numpy?

Numpy reverse keras to_categorical

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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 在keras中，我使用to_categorical将二进制nx1向量y转换为nx2矩阵，其中第一列是1 if y=1，第二列是y=0。如何使用numpy撤销此操作？ 

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