这是一个简单的例子classification_report中sklearn
from sklearn.metrics import classification_report
y_true = [0, 1, 2, 2, 2]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 1]
target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))
# precision recall f1-score support
#
# class 0 0.50 1.00 0.67 1
# class 1 0.00 0.00 0.00 1
# class 2 1.00 0.67 0.80 3
#
#avg / total 0.70 0.60 0.61 5
我希望能够访问平均/总行数.例如,我想从报告中提取f1-score,即0.61.
我怎样才能访问该号码classification_report？
我在这里阅读了类似的主题.我认为问题不同或者至少.index()无法解决我的问题.
这是R中的一个简单代码及其答案:
x <- c(1:4, 0:5, 11)
x
#[1] 1 2 3 4 0 1 2 3 4 5 11
which(x==2)
# [1] 2 7
min(which(x==2))
# [1] 2
which.min(x)
#[1] 5
它只返回满足条件的项的索引.
如果x是Python的输入,我如何获得符合条件的元素的indeces x==2和数组中最小的元素which.min.
x = [1,2,3,4,0,1,2,3,4,11]
x=np.array(x)
x[x>2].index()
##'numpy.ndarray' object has no attribute 'index'
在R中,我们可以找到每个项目的频率table.这是R中的一个例子:
x <- c(1,1,1,1,2,2)
y <- c("a","a","b","a","a","b")
table(x,y)
# y
#x a b
# 1 3 1
# 2 1 1
如何在python中实现它,而x和y是DataFrame？我是Python的新手,我搜索了很多,但我无法找到答案.我应该提一下,我读过这篇文章,但我无法在我的案例中实现它？
据我所知，python 中没有可用于 Rand Index 的包，而对于 Adjusted Rand Index，您可以选择使用sklearn.metrics.adjusted_rand_score(labels_true, labels_pred).
我为 Rand Score 编写了代码，我将与其他人分享它作为帖子的答案。
combn(x,m)R 中的函数一次生成 m 次元素 x 的所有组合。例如，
t(combn(5,2))
[,1] [,2]
[1,] 1 2
[2,] 1 3
[3,] 1 4
[4,] 1 5
[5,] 2 3
[6,] 2 4
[7,] 2 5
[8,] 3 4
[9,] 3 5
[10,] 4 5
我怎么能在python中得到相同的结果？我知道scipy.misc.comb只给出结果而不是列表，我还阅读了这篇文章，它似乎有所不同，一开始需要给定的列表，而不仅仅是两个整数。
我正在尝试在 python 中安装 ngram，但它给出了错误。我尝试了这些代码，但它们又都给出了相同的错误：
conda install ngram
第二：
conda config --add channels loopbio
conda config --append channels conda-forge
conda install ngram -c conda-forge
错误是：
Solving environment: failed
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:
- ngram
Current channels:
- https://conda.anaconda.org/conda-forge/win-64
- https://conda.anaconda.org/conda-forge/noarch
- https://conda.anaconda.org/loopbio/win-64
- https://conda.anaconda.org/loopbio/noarch
- https://repo.continuum.io/pkgs/main/win-64
- https://repo.continuum.io/pkgs/main/noarch
- https://repo.continuum.io/pkgs/free/win-64
- https://repo.continuum.io/pkgs/free/noarch
- https://repo.continuum.io/pkgs/r/win-64
- https://repo.continuum.io/pkgs/r/noarch
- https://repo.continuum.io/pkgs/pro/win-64
- https://repo.continuum.io/pkgs/pro/noarch
- https://repo.continuum.io/pkgs/msys2/win-64
- https://repo.continuum.io/pkgs/msys2/noarch
我该如何解决？
我也试过
pip install ngram
我有以下数据框:
df <- data.frame(type = c("planes", "trains", "automobiles"), t1 = c(4, 5, 6), t2 = c(20, 60, 24), t3 = c(100, 120, 72), t4 = c(800, 360, 144))
df
type t1 t2 t3 t4
1 planes 4 20 100 800
2 trains 5 60 120 360
3 automobiles 6 24 72 144
我想编写一个函数,它接受每列中的值并将它们除以前一列,从t2/t1开始,这样我得到一个如下所示的新数据框:
new_df
type t1 t2 t3 t4
1 planes 5 5 8
2 trains 12 2 3
3 automobiles 4 3 2
使用扫描功能可能有一种方法可以做到这一点,但我还没有找到它.
提前致谢!
我有嵌套的字符串列表为：
A = [["A","B","C"],["A","B"]]
我试图加入子列表中的字符串以获取单个字符串列表，如下所示：
B = [['ABC'],['AB']]
要么，
B = ['ABC','AB']
我尝试使用''.join(A)，''.join(str(v) for v in A)但是它们没有用。
这是我得到的错误：
TypeError：序列项0：预期的str实例，找到列表
在R中，我有一些数字矩阵，我将把每个数字转换为其等效的字母；1至“ a”，2至“ b”，依此类推。
假设这是矩阵：
set.seed(1)
x <- data.frame(matrix(sample(1:16,12,T),nrow=3,ncol=4))
# X1 X2 X3 X4
#1 5 15 16 1
#2 6 4 11 4
#3 10 15 11 3
这是预期的输出：
# X1 X2 X3 X4
#1 e o p a
#2 f d k d
#3 j o k c
我用letters[x]和letters[list(x)]，但它给了这个
字母错误[list（x）]：下标类型“ list”无效