KerasでOne-Hotエンコーディングする方法

備忘目的で書いています。
参考にしたのは=> https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

1. サンプルデータをインポート
   ここではMNISTをKerasからインポートします。

from keras.datasets import mnist

(train_images, train_labels) , (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# >print(train_labels[:3])
# [5 0 4]

1. One-hotエンコーディング
   kerasに実装されたto_categoricalを使います。
   [0 ~ 9]の10個の数字が存在するのでone-hot結果の次元数が10になっています。

from keras.utils import to_categorical
train_labels_onehot = to_categorical(train_labels)

#> print(train_labels_onehot[:3])
# [[0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
#  [1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]]