Question

我在做分类。我有两个数组，第一个是'Actual'，第二个是'Predicted'。我想比较这两个数组。假设第一个数组是：

Actual = [1, 1, 2, 3, 1]

这告诉我们第一个，第二个和最后一个索引对应于类 1 。

'Predicted'数组是：

Predicted = [1, 1, 1, 3, 3]

这告诉我们第一和第二个索引已经准确预测。

我希望输出告诉我们那些准确预测为 1 的索引，如下所示：

output = [True, True, False, False, False]

更新我想仅根据值 1 进行评估。如果你看到，第四个预测值是由 3 准确预测的，但我不希望这样，因为我想要评估 1 值。

Answer 1

假设两个列表中的length相同：

>>> [(x == y == 1) for x, y in zip(Actual, Predicted)]
[True, True, False, False, False]

感到安全;

>>> from itertools import izip_longest
>>> [(x == y == 1) for x, y in izip_longest(Actual, Predicted, fillvalue=0)]
[True, True, False, False, False]

Answer 2

如果您不介意使用numpy库，那么这可以非常轻松地完成 -

In [10]: import numpy as np

In [11]: Actual=[1,1,2,3,1]

In [12]: ActualNp = np.array(Actual)

In [13]: Predicted=[1,1,1,3,3]

In [15]: PredictedNp = np.array(Predicted)

In [20]: (ActualNp == PredictedNp) & (PredictedNp == 1)
Out[20]: array([ True,  True, False, False, False], dtype=bool)

如果没有，假设您只想检查最小列表的长度（如果它们的长度不同），您可以使用zip -

>>> Actual=[1,1,2,3,1]
>>> Predicted=[1,1,1,3,3]
>>> output = [a == b == 1 for a,b in zip(Actual,Predicted)]
>>> output
[True, True, False, False, False]

Answer 3

单线程简单的方法是

def get_prediction_results(prediction, actual, predicted):
 return [a == predicted[i] == prediction for i, a in enumerate(actual)]

>>> get_prediction_results(1, [1,1,2], [1,1,2])
[True, True, False]

Answer 4

首先，一些数组基础：

要获取数组中元素的数量，请使用len：
```
 x = ['a', 'b', c']
 y = len(x)  # y == 3
```

要访问数组的i元素，请使用[]：

 x = ['a','b', 'c']
 y = x[1]  # y == 'b'

要获取值为0,1，...，n-1的迭代器，请使用range(n)：
```
 x = list(range(3))  # x = [0, 1, 2]
```

要迭代数组的值，请使用for ... in：

 x = ['a', 'b', 'c']
 for value in x:
    process(value)   # called for 'a', 'b', and 'c'

要比较相等的项目，请使用==（或!=表示不平等）。

完全放下这个，现在：

def ComputeArrayDifference(a, b):
   alen = len(a)
   blen = len(b)
   if alen != blen:
      raise DifferingSizesException('Inputs have different sizes', a, b)
   result = []
   for i in range(alen):
      result.append(a[i] == b[i])
   return result

如何基于值

4 个答案: