Python中使用Numpy的混淆矩阵练习_Python中多个类的混淆矩阵_在python中创建混淆矩阵 - 腾讯云开发者社区

此部分是对python List的扩展应用。...在python中定义一个二维数组，先看如下例子： a = [1, 2, 3] print(a * 3) [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] print([a * 3...但可用来扩展列表的长度。...但经过如下测试， matrix[0][1] = 5 print(matrix) [[1, 5, 3], [1, 5,3], [1, 5, 3]] 发现，修改的是每个List的第二个元素。...发现matrix = [array] * 3操作中，只是创建3个指向array的引用，所以一旦array改变，matrix中3个list也会随之改变。并根据文档提示，可用入下办法创建一个矩阵。

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利用python中的matplotlib打印混淆矩阵实例

，放一下你的混淆矩阵就可以，当然可视化混淆矩阵这一步也可以直接在模型运行中完成。...补充知识：混淆矩阵(Confusion matrix)的原理及使用(scikit-learn 和 tensorflow) 原理在机器学习中, 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的性能...使用混淆矩阵( scikit-learn 和 Tensorflow) 下面先介绍在 scikit-learn 和 tensorflow 中计算混淆矩阵的 API (Application Programming...Interface) 接口函数, 然后在一个示例中, 使用这两个 API 函数. scikit-learn 混淆矩阵函数 sklearn.metrics.confusion_matrix API 接口...中的matplotlib打印混淆矩阵实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Numpy中的矩阵运算

安装与使用大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！...这是 numpy官方文档，英文不太熟悉的，还有 numpy中文文档 numpy 同时支持 python3 和 python2，在 python3 下直接pip install安装即可，python2 的话建议用...如果你使用 python2.7，我这里有打包好的安装文件常用函数 import numpy as np np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 定义一个二维数组 np.mat(...) # 创建初始化为0的矩阵 # .transpose()转置矩阵 .inv()逆矩阵 # .T转置矩阵，.I逆矩阵举个栗子 # python3 import numpy as np # 先创建一个长度为...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END

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Numpy 中的矩阵求逆

矩阵求逆import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组)print(np.linalg.inv(a)) # 对应于...MATLAB中 inv() 函数# 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆A = np.matrix(a)print(A.I)2....矩阵求伪逆import numpy as np# 定义一个奇异阵 AA = np.zeros((4, 4))A[0, -1] = 1A[-1, 0] = -1A = np.matrix(A)print(...A)# print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv() 函数

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python及numpy，pandas易混淆的点

在数值计算中常用的包就是numpy，pandas，scipy以及绘图用的matplotlib。 Numpy numpy的优势是矩阵运算，最大的特点是引入了ndarray-多维数组的概念。...个人觉得是为了便于使用以上语言的人们使用的。...字典结构是python的数据结构，pandas中的类似数据结构成为数据框架（DataFrame）。...容易混淆/出错的地方生成0-N数列的函数：在python中是range(N+1)，但是在numpy中是arange(N+1)。...数组切片： numpy的零矩阵 np.zeros((3,3)) 3维零矩阵，对于矩阵，形参必须是带括号（）的，即tuple类型。

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python及numpy，pandas易混淆的点

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python—结巴分词的原理理解，Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。

结巴分词的过程: jieba分词的python 代码结巴分词的准备工作开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1....但是现在就不会了，只要把“中国人民”和“中国人民银行”之间的节点搜索一遍就行了，大大的节省了时间。有句话叫以空间换时间，最适合用来表达这个意思。 2....给定待分词的句子, 使用正则获取连续的中文字符和英文字符, 切分成短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到的字, 组合成一个新的片段短语..., 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说的识别新词, 即识别字典外的新词....这里采用动态规划的最优化搜索。

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Python numpy tensorflow 中的点乘和矩阵乘法

1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个... m*n 的矩阵。...只有 w 的列数 == x的行数时，才能进行矩阵乘法运算； ?

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python—结巴分词的原理理解，Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。

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Python中的Numpy(4.矩阵操作(算数运算，矩阵积，广播机制))

参考链接： Python中的numpy.divide 1.基本的矩阵操作： '''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("除的方法结果为：", 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的矩阵积：",c_dot) 矩阵积的具体算法: '''4.广播机制 ndarray两条规则： ·规则一: 为缺失的维度补1 （1代表的是补了1行或者1列） ·规则二...：假定缺失元素用已有值填充 ''' n1 = np.ones((2,3)) n2 = np.arange(3) print("n1:",n1) print("n2:",n2) '''numpy的广播机制

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python numpy--矩阵的通用函数

参考链接： Python中的numpy.logical_not 一、概念通用函数（ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。...返回一个结果数组，当然也能返回两个数组(modf函数)，但是这种的不是很常见；（1）abs fabs import numpy as np #导入模块 a = np.mat(np.arange(...np.minimum(arr1,arr2) matrix([[1, 3, 2, 4]]) 返回的是两个数组中对应位小的数值（3）greater 大于 ,greater_equal 大于等于得到的是布尔矩阵或则数组...a**2 # 返回参数的平方 #step2 usquare = np.frompyfunc(square,1,1) #使用该函数创建通用函数，传入一个参数，输出一个参数 #step3:使用这个通用函数...a,b = usquare_cubic(np.mat('1 2 3'),np.mat('4 5 6')) #因为输出的是2个，所以放2个变量来进行存储四、numpy中已有的通用函数有四种：

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混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用

1.混淆矩阵混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）下图是混淆矩阵的一个例子 ?...其中灰色部分是真实分类和预测分类结果相一致的，绿色部分是真实分类和预测分类不一致的，即分类错误的。...2.confusion_matrix函数的使用官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight...=None) y_true: 是样本真实分类结果，y_pred: 是样本预测分类结果 labels：是所给出的类别，通过这个可对类别进行选择 sample_weight : 样本权重实现例子：

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python3存储numpy格式的矩阵

技术背景 numpy在python中的地位是相当高的，即使是入门的python使用者也会经常看到这个库的使用。...除了替代python自带的列表数据格式list之外，numpy的一大优势是其底层的高性能实现方式，比如前一篇博客中所提到的矢量运算，就是一种基于SIMD的底层运算优化方案，使得numpy的计算速度远高于一个普通的...那么如果这里使用的是numpy的数据结构的话，就会涉及到相关数据的存储，numpy可以将其数据存储为.npy或者.npz结构。...以下用ipython来展示npy文件的基本使用方法，首先是创建一个数组，然后用np.save保存到一个给定的文件名中： [dechin@dechin-manjaro numpy]$ ipython Python...总结概要在科学计算中对于恒定不变的数据，不一定需要实时保存在内存中，或者是需要跨平台运算的数据，我们可以将其保存为numpy格式的列表文件npy或者npz。

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详解Python科学计算扩展库numpy中的矩阵运算（1）

首先解答上一篇文章中使用with关键字让你的Python代码更加Pythonic最后的习题，该题答案是False，原因在于内置函数sorted()的参数reverse=True时表示降序排序，而内置函数...--------------------分割线------------------- Python扩展库numpy提供了大量的矩阵运算，本文进行详细描述。...>>> import numpy as np >>> a_list = [3, 5, 7] # 创建矩阵 >>> a_mat = np.matrix(a_list) >>> a_mat matrix(...[[3, 5, 7]]) # 矩阵转置 >>> a_mat.T matrix([[3], [5], [7]]) # 矩阵形状 >>> a_mat.shape (1,...c_mat = np.matrix([[1, 5, 3], [2, 9, 6]]) >>> c_mat matrix([[1, 5, 3], [2, 9, 6]]) # 纵向排序后的元素序号

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CNN中的混淆矩阵 | PyTorch系列（二十三）

然后，我们会看到如何使用这个预测张量，以及每个样本的标签，来创建一个混淆矩阵。这个混淆矩阵将允许我们查看我们的网络中哪些类别相互混淆。...混淆矩阵要求要为整个数据集创建一个混淆矩阵，我们需要一个与训练集长度相同的一维预测张量。...> len(train_set) 60000 这个预测张量将包含我们训练集中每个样本的10个预测(每个服装类别一个)。在我们得到这个张量之后，我们可以使用标签张量来生成一个混淆矩阵。...绘制混淆矩阵为了将实际的混淆矩阵生成为numpy.ndarray，我们使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix（）函数。让我们将其与其他需要的导入一起导入。...要实际绘制混淆矩阵，我们需要一些自定义代码，这些代码已放入名为plotcm的本地文件中。该函数称为plot_confusion_matrix（）。

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Python+numpy实现矩阵的行列扩展

对于numpy矩阵，行列扩展有三种比较常用的方法：使用矩阵对象的c_方法扩展列，使用矩阵对象的r_方法扩展行。使用numpy扩展库提供的insert()函数，使用axis参数指定行或列。...使用numpy扩展库的row_stack()函数扩展行，column_stack()函数扩展列。 ?

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Python矩阵和Numpy数组的那些事儿

今天给大家介绍矩阵和NumPy数组。一、什么是矩阵？使用嵌套列表和NumPy包的Python矩阵。矩阵是一种二维数据结构，其中数字按行和列排列。二、Python矩阵 1....在编写这些程序之前，使用了嵌套列表。让看看如何使用NumPy数组完成相同的任务。两种矩阵的加法使用+运算符将两个NumPy矩阵的对应元素相加。...(B)print(C) 矩阵转置使用numpy.transpose计算矩阵的转置。...六、总结本文基于Python基础，介绍了矩阵和NumPy数组，重点介绍了NumPy数组，如何去安装NumPy模块，如何去创建一个NumPy数组的两种方式。...添加小助手的每一个人都可以领取一份Python学习资料，更重要的是方便联系。注意事项：一定要留意微信消息，如果你是幸运儿就尽快在小程序中填写收货地址、书籍信息。

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Python使用numpy计算矩阵特征值、特征向量与逆矩阵

Python扩展库numpy.linalg的eig()函数可以用来计算矩阵的特征值与特征向量，而numpy.linalg.inv()函数用来计算可逆矩阵的逆矩阵。...>>> import numpy as np >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) # 计算矩阵特征值与特征向量 >>> e, v = np.linalg.eig...(x) # 根据特征值和特征向量得到原矩阵 >>> y = v * np.diag(e) * np.linalg.inv(v) >>> y matrix([[ 1., 2., 3.],

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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是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具...Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。...，练习中的其他代码才能正常运行。...输入：输出：答案： 10.没有硬编码的情况下，在numpy中如何生成自定义序列？难度：2 问题：创建以下模式而不使用硬编码。只能使用numpy函数和输入数组a。...难度：4 问题：根据给定的分类变量创建组ID。使用以下iris的species中样品作为输入。输入：输出：答案： 54.如何使用numpy排列数组中的元素？

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使用python中的Numpy进行t检验

本系列将帮助你了解不同的统计测试，以及如何在python中只使用Numpy执行它们。 t检验是统计学中最常用的程序之一。...但是，即使是经常使用t检验的人，也往往不清楚当他们的数据转移到后台使用像Python和R的来操作时会发生什么。...如何执行2个样本的t检验假设，我们必须检验人口中男性的身高与女性的身高是否不同。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值： ? 在python中，我们将使用sciPy包中的函数计算而不是在表中查找。（我保证，这是我们唯一一次需要用它！）...代码如下： view source ## Import the packages import numpy as np from scipyimport stats ## Define 2 random

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Python矩阵的创建（不使用numpy

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