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js对数组进行遍历都有哪些方法_js遍历json对象

console.log(resultArr);//结果: [“处理·子项0”, “处理·子项1”, “处理·子项2”] 缺陷 可以使用return,但是不能使用break和continue forEach 核心 对数组的每个元素执行一次提供的函数...testArr.forEach((item, index)=>{return`forEach处理${item}` }); 缺陷 可以使用return,但是不能使用break和continue filter 核心 对数组的每一项都进行过滤...=== ‘子项0’; }); console.log(findIndexResult);//结果为: true 缺陷 可以使用return,但是不能使用break和continue every 核心 对数组中的每一项运行给定函数...=>{return item > 0}); console.log(everyResult);//结果为: true 缺陷 可以使用return,但是不能使用break和continue some 是对数组中每一项运行指定函数

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pr曲线 roc曲线_roc曲线与auc的含义

评价指标系列 PR曲线 查准率和查全率 PR曲线绘制 ROC曲线 TPR和FPR ROC曲线绘制 AUC的计算 python 代码实现及注解 类别不平衡问题 PR曲线 混淆矩阵 预测...如何利用PR曲线对比性能: 如果一条曲线完全“包住”另一条曲线,则前者性能优于另一条曲线。...为横坐标绘制图像 如何利用ROC曲线对比性能: ROC曲线下的面积(AUC)作为衡量指标,面积越大,性能越好 AUC的计算 AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。...PR曲线更适合度量类别不平衡问题中: 因为在PR曲线中TPR和FPR的计算都会关注TP,PR曲线对正样本更敏感。...而ROC曲线正样本和负样本一视同仁,在类别不平衡时ROC曲线往往会给出一个乐观的结果。

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曲线构建系列 1』单曲线方法

曲线内插方法包括线性和三次条等,内插变量包括折现因子 P,对数折现因子 lnP 和零息利率 r 等。 到底哪种内插方法,插在哪个变量上是最好的呢?...线性和对数线性内插方法插出来的值只和它的两个邻点值有关系,但是整条曲线不平滑;而三次条内插方法插出来的值和所有点上的值有关系,但是整条曲线平滑。...通常如果没有对平滑有过高要求,用线性和对数线性内插方法。 在「折现因子上做对数线性内插」和在「对数折现因子上做线性内插」是等价的。...在「对数折现因子上做线性内插」和在「即时远期利率上做平内插」是等价的。当 t 在 [ti-1,ti] 之间 当即时远期利率是常数而且大于零时,这是一个很好的曲线性质。...通常我们会选择在「对数折现因子上做线性内插」。 外插比内插容易多了,通常是在零息利率 r 上做平外插。 具体关于插值的技术可参考〖弄清量化金融工程十大话题-上〗一贴。

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对数变换

cv2.imshow("original",o) logc=copy.deepcopy(o) rows=o.shape[0] cols=o.shape[1] for i in range(rows):#对数变换...对数变换应用在增强图像的暗部细节,从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。对数变换实现了扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果,被广泛地应用于频谱图像的显示中。...一个典型的应用是傅立叶频谱,其动态范围可能宽达0~106直接显示频谱时,图像显示设备的动态范围往往不能满足要求,从而丢失大量的暗部细节;而在使用对数变换之后,图像的动态范围被合理地非线性压缩,从而可以清晰地显示...对数变换的一般形式为: s=T(r)=c*log(1+r) 其中,r为原始图像灰度值,c为尺度比较常数,s为对数变换后的目标灰度值。...例子: 由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大,在像素值较高的区域斜率较小,所以图像经过对数变换后,较暗区域的对比度将有所提升。

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js实现贝塞尔曲线,div也能如此丝滑?

好了这里直接推荐一个在线网站,图形计算器可以直接在线调试各种曲线 我们看看基础的正弦余弦曲线 正弦曲线 余弦曲线 我们知道圆周率(π), 1π=180°,2π=360°,就是一周,所以我们只需要截图...(0-2π)一个周期的曲线即可,后续不管要什么曲线,都在这个上面进行变换即可,通过上面对比,发现正弦曲线的起始点是(0,0),比余弦的(0,1)更好计算,我们就直接用正弦吧,那么我们列出已知条件: 在曲线中...y = cos(x) 在曲线中,曲线的宽度是2π 在曲线中,曲线的高度最高点到最低点是2 在我们的需求中,总宽度是400px 在我们需求中, 共有二十个圆圈,所以我们可以算出每个球的宽度平均是...= 400 x / 400 * Math.PI*2 有个曲线中的对应x坐标,通过公式我们就可以拿到其曲线中实际y坐标了 /* 这样就拿到了曲线中的y坐标 */ y = Math.sin(z) 拿到了曲线中的...,我们尽量分开步骤写,这样你看会理解的更清楚 js中π就是Math.PI function getCoordinate(width, count, mag = 1){ /* 通过总宽和个数计算出一个单个的宽

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【ROC曲线专栏】如何看懂ROC曲线

上一期简单聊了聊ROC曲线的绘制方法。可以很明显看出来,有了GraphPad的帮助,绘图是非常简单的。 回顾:【ROC曲线专栏】如何快速绘制ROC曲线?...ROC曲线的难点并不在于绘制,而是数据整理和曲线解读。尤其是解读ROC曲线后,如何用于指导现实。这才是最难的。...上期提到,就临床研究而言,ROC曲线非常适用于评价不同诊断标准对相同目标的诊断敏感度和准确性。 ? 现在,开发新型诊断标志物挺火。我就拿这个作为一个简单的例子,对ROC曲线进行解读。...从上图可以看出,曲线B整体位于曲线A之下,且曲线B更挺近X轴。Y轴代表的是敏感性,而X轴则代表的是假阳性率。...因为这个阈值直接关系到敏感度和准确度数值,当然也就决定着ROC曲线的走势了。建议在适当范围内调整一下阈值,可能ROC曲线会更加明确。 第二,这种交叉式曲线需要结合临床具体情况进行分析。

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【ROC曲线专栏】如何快速绘制ROC曲线

此时,ROC曲线就派上用场了。 ROC曲线全称receiver operating characteristic curve,又称作感受性曲线(sensitivity curve)。...随后采用这些数据绘制ROC曲线图(横坐标为假阳性率,纵坐标为敏感度)。通过比较ROC曲线特征和曲线下面积,就可以比较A、B、C三种诊断方法了。...ROC曲线的使用方法大致就是如此,大家可以根据具体情况类推。ROC曲线的详细解读将放在后面几期中进行。 老规矩,先说怎么绘制单个的ROC曲线图。...曲线下面积AUC为0.9467。 ? (5)点击左侧的Graph,选择ROC curve: ROC of data A。可以看到曲线已经出来了,但是不太美观,下面对其进行美化。 ?...(6)打双击图中的曲线,在弹窗中如下选择。下面红框中可修改点和曲线的样式、色彩、大小。调整至合适状态即可。(也可取消show symbols,只保留曲线) ?

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S型曲线 - 第二曲线

什么是第二曲线? 第二曲线=第一曲线小尺度的创新+市场选择,相当于进化论中原有物种的变异、通过自然选择成为了新物种。...从S型曲线理论,我们得出一个S型曲线最终会经历极限点而衰落,而对于公司,如果想长期生存下去的唯一方式就是赶在第一曲线逐渐消失之前,开始一条新的S型曲线。也就所谓的第二曲线。...中国最新的数据中小企业的平均寿命仅2.5年(第一曲线未做起来),集团企业的平均寿命仅7到8年(未能开启第二曲线)。 为什么第二曲线这么难开启? 因为在大多数情况下,前后两条曲线之间是互斥的。...你想发展第二曲线,势必会影响第一曲线的发展。所以选择什么时候开启第二曲线很重要。早了影响第一曲线的增长,晚了第二曲线没时间成长。很可能被别的企业给颠覆掉。...最后给出一个结论:企业想要长期存在,只有2种方式 第一:尽量延长第一曲线的生命。 第二:第一曲线到达极限点之前启动独立的第二曲线

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ROC曲线

简介 受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),是比较两个分类模型好坏的可视化工具。...ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值,其假阳性和假阴性的总数最少。 3.两种或两种以上不同诊断试验对算法性能的比较。...在对同一种算法的两种或两种以上诊断方法进行比较时,可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中,以直观地鉴别优劣,靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。...分析 ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈),以真阳性率TPR(灵敏度)为纵坐标,假阳性率FPR(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。...,TPR的增加必定以FPR的增加为代价,ROC曲线下方的面积是模型准确率的度量 所以根据ROC曲线定义可知,绘制ROC要求模型必须能返回监测元组的类预测概率,根据概率对元组排序和定秩,并使正概率较大的在顶部

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