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利用pythonmatplotlib打印混淆矩阵实例

前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时,很重要指标,那么如何更好把混淆矩阵打印出来呢,直接做表或者是前端可视化,小编曾经就尝试过用前端(D5)做出来,然后截图,显得不那么好看。。...补充知识:混淆矩阵(Confusion matrix)原理及使用(scikit-learn 和 tensorflow) 原理 在机器学习, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法性能...其有两维 (真实 “actual” 和 预测 “predicted” ), 这两维都具有相同类(“classes”)集合. 在列联表, 每个维度和类组合是一个变量....按照定义, 混淆矩阵 C 元素 Ci,j 等于真实为组 i , 而预测为组 j 观测数(the number of observations)....matplotlib打印混淆矩阵实例就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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PythonNumpy(4.矩阵操作(算数运算,矩阵积,广播机制))

参考链接: Pythonnumpy.divide 1.基本矩阵操作:  '''1.算数运算符:加减乘除''' n1 = np.random.randint(0, 10, size=(4, 5))...divide = np.divide(n1, 2) print("除方法结果为:", n1_divide) '''3.矩阵积''' a = np.random.randint(0,10,size=(2,3...)) b = np.random.randint(0,10,size=(3,2)) print(a) print(b) c_dot = np.dot(a,b)   # 给a与b求矩阵积 print("a...与b矩阵积:",c_dot)    矩阵具体算法:  '''4.广播机制     ndarray两条规则:     ·规则一: 为缺失维度补1  (1代表是补了1行或者1列)     ·规则二...:假定缺失元素用已有填充 ''' n1 = np.ones((2,3)) n2 = np.arange(3) print("n1:",n1) print("n2:",n2) '''numpy广播机制

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使用pythonNumpy进行t检验

本系列将帮助你了解不同统计测试,以及如何在python使用Numpy执行它们。 t检验是统计学中最常用程序之一。...但是,即使是经常使用t检验的人,也往往不清楚当他们数据转移到后台使用Python和R来操作时会发生什么。...每个t都有伴随着一个p。p是你样本数据结果偶然发生概率。P为0%至100%。它们通常写为小数。例如,5%p为0.05。低p好;低假定是好;他们指出你数据不是偶然发生。...如何执行2个样本t检验 假设,我们必须检验人口中男性身高与女性身高是否不同。我们从人口中抽取样本,并使用t检验来判断结果是否有效。...因此,我们使用一个表来计算临界t: ? 在python,我们将使用sciPy包函数计算而不是在表查找。(我保证,这是我们唯一一次需要用它!)

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python递归调用坑:打印, 返回却None

今天给大家分享小编遇到一个坑有关python递归调用坑:打印, 返回却None问题。...n -= 1 right_shift(s, n) s = right_shift(s1, 4) print(s)# 此步输出结果为 None 输出结果让我百思不得其解, 为什么明明上一步输出有,...return right_shift(s, n) s = right_shift(s1, 4) print(s) # 成功输出 "efgabcd" 知识点补充:python 递归返回None 解决 今天写了一个递归...return 之前答应出来都是有, 调用时候返回都是None ,很是纳闷 后来找到原因 现在来看下返回None 代码 def get_end_parent_ele(self, obj):...None 总结 到此这篇关于python递归调用坑:打印, 返回却None文章就介绍到这了,更多相关python递归打印返回none内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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何在 Python 中计算列表唯一

在本文中,我们将探讨四种不同方法来计算 Python 列表唯一。 在本文中,我们将介绍如何使用集合模块集合、字典、列表推导和计数器。...方法 1:使用集合 计算列表唯一最简单和最直接方法之一是首先将列表转换为集合。Python 集合是唯一元素无序集合,这意味着当列表转换为集合时,会自动删除重复。...生成集合unique_set仅包含唯一,我们使用 len() 函数来获取唯一计数。 方法 2:使用字典 计算列表唯一另一种方法是使用 Python 字典。...结论 总之,计算列表唯一任务是 Python 编程常见要求。在本文中,我们研究了四种不同方法来实现这一目标:利用集合、使用字典、利用列表理解和使用集合模块计数器。...每种方法都有其独特优势,可以根据手头任务特定需求进行选择。无论您选择集合简单性、字典灵活性、列表理解简洁性,还是计数器高级功能,Python 都提供了多种途径来完成计算列表唯一任务。

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numpy矩阵转成向量使用_a与b内积等于a转置乘b

线性代数直接没有学明白,同样没有学明白还有概率及统计以及复变函数。时至今日,我依然觉得这是人生让人羞愧一件事儿。不过,好在我还有机会,为了不敷衍而去学习一下。...矩阵转置有什么作用,我真是不知道了,今天总结完矩阵转置操作之后先去网络上补充一下相关知识。...从计算结果看,矩阵转置实际上是实现了矩阵对轴转换。而矩阵转置常用地方适用于计算矩阵内积。而关于这个算数运算意义,我也已经不明确了,这也算是今天补课内容吧!...以上这篇对numpy数组转置求解以及向量内积计算方法就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。...发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定

numpyPython 中用于科学计算基础库,提供了大量数学函数工具,特别是对于数组操作。pandas 是基于 numpy 构建一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具库。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成随机数数组和从 DataFrame 提取出来组成数组。...arr = np.concatenate((random_array, values_array), axis=1) 最后一行代码使用 numpy concatenate () 函数将前面得到两个数组沿着第二轴...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “label” 列作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定,展示了如何在 Python使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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使用python批量修改XML文件图像depth

训练时发现好多目标检测模型使用训练集是彩色图像,因此特征提取网络输入是m×m×3维度图像。所以我就想着把我采集灰度图像深度也改成3吧。...批量修改了图像深度后,发现XMLdepth也要由1改成3才行。如果重新对图像标注一遍生成XML文件的话太麻烦,所以就想用python批量处理一下。...('depth') #修改相应标签 for i in range(len(depth)): print(depth[i].firstChild.data...上面的代码思路是,读取XML文件,并修改depth节点内容修改为3,通过循环读取XML文件,实现批量化修改XML文件depth。 修改前后结果 XML修改前depth: ?...XML修改后depth: ? 这样,就可以使用自己制作voc数据集进行训练了。我选这个方法可能比较傻

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Python numpy np.clip() 将数组元素限制在指定最小和最大之间

, out=None, **kwargs) 下面这段示例代码使用Python NumPy 库来实现一个简单功能:将数组元素限制在指定最小和最大之间。...具体来说,它首先创建了一个包含 0 到 9(包括 0 和 9)整数数组,然后使用 np.clip 函数将这个数组每个元素限制在 1 到 8 之间。...print(b) 最后,这行代码打印变量 b 所引用经过处理后数组。输出应该是:[1 1 2 3 4 5 6 7 8 8]。...对于输入数组每个元素,如果它小于最小,则会被设置为最小;如果它大于最大,则会被设置为最大;否则,它保持不变。...注意事项 输入数据类型:虽然 np.clip 可以处理多种类型输入数据(列表、元组等),但结果总是返回一个 NumPy 数组。

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70个NumPy练习:在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习必备工具...输入: 答案: 22.如何使用科学记数法(1e10)漂亮地打印一个numpy数组?...难度:1 问题:使用科学记数法(1e10)漂亮打印数组rand_arr 输入: 输出: 答案: 23.如何限制numpy数组输出打印元素数量?...难度:1 问题:将python numpy数组a打印元素数量限制为最多6个。 输入: 输出: 答案: 24.如何在不截断情况下打印完整numpy数组?...难度:1 问题:打印完整numpy数组a,且不截断。 输入: 输出: 答案: 25.如何在python numpy中导入含有数字和文本数据集,并保持文本完整性?

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何在Pythonnumpy中生成随机数

在本教程,你将了解如何在Python中生成和使用随机数。 完成本教程后,你会学到: 可以通过使用伪随机数生成器在程序应用随机性。 如何通过Python标准库生成随机数和使用随机性。...Python使用一种流行且强大伪随机数生成器,Mersenne Twister。 在本节,我们将介绍使用标准Python API生成和使用随机数和随机性一些用例。...NumPy生成随机数 在机器学习,你也许正在使用scikit-learn和Keras之类库。...这些库内部使用NumPy,这个库可以非常高效地处理数字向量和矩阵NumPy还有自己伪随机数生成器和封装函数实现。 NumPy还实现了Mersenne Twister伪随机数生成器。.../randomness-in-machine-learning/ 总结 在本教程,你了解了如何在Python中生成和使用随机数。

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【学术】一篇关于机器学习稀疏矩阵介绍

稀疏矩阵在一般情况下是通用,特别是在应用机器学习,例如包含计数数据、映射类别的数据编码,甚至在机器学习整个子领域,自然语言处理(NLP)。...本教程将向你介绍稀疏矩阵所呈现问题,以及如何在Python中直接使用它们。 ?...教程概述 本教程分为5部分;分别为: 稀疏矩阵 稀疏问题 机器学习稀疏矩阵 处理稀疏矩阵Python稀疏矩阵 稀疏矩阵 稀疏矩阵是一个几乎由零组成矩阵。...处理稀疏矩阵 表示和处理稀疏矩阵解决方案是使用另一个数据结构来表示稀疏数据。 零可以被忽略,只有在稀疏矩阵数据或非零需要被存储或执行。...在Python稀疏矩阵 SciPy提供了使用多种数据结构创建稀疏矩阵工具,以及将稠密矩阵转换为稀疏矩阵工具。

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基于Jupyter快速入门Python|Numpy|Scipy|Matplotlib

Python 还内置了复数类型;可以在文档中找到所有详细信息。 布尔Booleans 布尔Python 实现了所有标准布尔逻辑运算符,但使用是英文单词而不是符号(&&、|| 等.)...在 Python ,布尔是用来表示真(True)或假(False)。布尔可以用于条件语句、循环和逻辑运算。...= f) # 逻辑 XOR,如果两个不同,则结果为真;打印 "True" 字符串Strings 字符串:Python 对字符串支持非常强大 Python 字符串是一个不可变序列,用于表示文本数据...Array math 在 NumPy ,基本数学运算符 +、-、*、/ 和 ** 都是逐元素,并且既作为运算符重载,也作为 NumPy 模块函数提供: import numpy as np...要计算向量内积、将向量乘以矩阵或乘以矩阵使用 dot 函数。dot 函数既可以作为 NumPy 模块函数使用,也可以作为数组对象实例方法使用

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