我正在做一个CNN项目，我需要先对标签进行预处理。
图像文件是一个频谱图，每个文件在数组中都有250个值的标签。它告诉特定频谱图中存在的音高值序列。例如，一个标签文件如下所示：
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 57 57 57 57 57 57 57 57 58 58 57 57 57
0 0 0 0 0 56 57 57 56 56 56 56 56 56 56 56 56 57 57 58 59 61 62 62
63 64 64 63 64 64 64 64 0 0 0 0 64 64 64 64 63 63 63 63 63 64 63 64
64 64 65 66 66 66 66 66 65 65 66 66 66 66 65 0 0 0 0 65 65 65 66 66
66 66 66 65 65 65 0 0 0 0 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64
63 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 60 60 60 60 61 61 62 62 62 62
62 62 62 61 0 0 0 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 60 0 62 61 60
61 61 61 61 61 61 61 61 61 60 0 0 0 0 0 61 60 60 60 61 61 61 61 61
61 0 0 0 0 0 0 59 59 59 59 58 58 59 59 59 59 0 0 0 0 0 0 0
59 59 58 58 59 59 59 59 59 59 0 0 0 0 58 57 57 57 57 57 57 57 57 57
57 57 58 57 0 0 0 0 0 0]
汇总所有标签文件后，我发现这些标签中存在这51个唯一值。我将此值存储在数组中。
y_train = # y_test also contains these values
[ 0 30 31 32 33 34 35 36 37 38
39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
49 50 51 52 53 54 55 56 57 58
59 60 61 62 63 64 65 66 67 68
69 70 71 72 73 74 76 77 81 83
85]
to_categorical在进行CNN计算之前，我需要执行确定类号（在我的情况下为51）的方法。您可以在此处查看to_categorical文档。
我已经完成了，但是结果是86，而不是51。我认为是因为我的标签已经是整数格式，并且该方法认为我有86个唯一值，其完整顺序从0到85，而实际上只有51个唯一值，范围从0到85，但不完整（请参阅参考资料y_train）。
# convert to array first. y_train and y_test are labels for an image X_train and X_test.
y_train = np.array(y_train) # labels for X_train images
y_test = np.array(y_test) # labels for X_test images
# do to_categorical
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)
# shape result
y_train: (638, 250, 86) # 638 = total data, 250 = 1 data length, 86 = num_class
y_test: (161, 250, 86) # 161 = total data, 250 = 1 data length, 86 = num_class
然后，我想到一个想法，将所有唯一值映射到一个新的整数，使to_categorical方法认为我只有51个类，例如：
0 -> 0
30 -> 1
31 -> 2
32 -> 3
...
85 -> 51
Python中有没有一种方法可以从y_train数组实现这种映射？如果有的话，我可以在计算完成后将其恢复为原始值吗？谢谢。
是的，您可以为所有这些映射制作字典，如下所示
map_dict = {}
for i, value in enumerate(y_train):
map_dict[i] = value
您的新类别将是map_dict的键，您可以像下面这样获得
list(map_dict.keys())
以后，每当您需要回头查看原始值时，只需像这样检查map_dict
map_dict[k]
要同时打印字典中的键和值，请执行以下操作，
for key, value in map_dict.items():
print(key, ' --->', value)
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