Question

我想计算2个numpy数组的敏感性和特异性（测试，真相）。两个数组都具有相同的形状，只存储数字0（test / truth false），1（test / truth true）。因此，我必须计算false_positives，true_positives，false_negative和true_negative值。我是这样做的：

true_positive = 0
false_positive = 0
false_negative = 0
true_negative = 0

for y in range(mask.shape[0]):
    for x in range(mask.shape[1]):
        if (mask[y,x] == 255 and truth[y,x] == 255):
            true_positive = true_positive + 1
        elif (mask[y,x] == 255 and truth[y,x] == 0):
            false_positive = false_positive + 1
        elif (mask[y,x] == 0 and truth[y,x] == 255):
            false_negative = false_negative + 1
        elif (mask[y,x] == 0 and truth[y,x] == 0):
            true_negative = true_negative + 1

sensitivity = true_positive / (true_positive + false_negative)
specificity = true_negative / (false_positive + true_negative)

我认为可能存在一种更简单（更易读）的方式，因为它是python而不是C ++ ...首先我尝试了类似：true_positive = np.sum(mask == 255 and truth == 255)但我得到了这个错误：

ValueError：具有多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any（）或a.all（）

有更多的pythonic方法来计算灵敏度和特异性吗？

谢谢！

Answer 1

通过NumPy支持的ufunc-vectorized操作，broadcasting和array-slicing专注于紧凑性，这是一种方法 -

C = (((mask==255)*2 + (truth==255)).reshape(-1,1) == range(4)).sum(0)
sensitivity, specificity = C[3]/C[1::2].sum(), C[0]/C[::2].sum()

或者，稍微走一点 NumPythonic ，我们可以将C计为np.bincount -

C = np.bincount(((mask==255)*2 + (truth==255)).ravel())

为了确保我们将浮动的pt数字作为比率，一开始我们需要使用：from __future__ import division。

Answer 2

测试相同的形状：

NULL

测试真值：

a = np.random.rand(4,4)
b = np.random.rand(4,4)
print(a.shape == b.shape) #prints true

Answer 3

可以像这样找到和组织四个数组：

categories=dstack((mask&truth>0,mask>truth,mask<truth,mask|truth==0))

然后得分：

tp,fp,fn,tn = categories.sum((0,1))

最后结果：

sensitivity,specificity = tp/(tp+fn),tn/(tf+fp)

Answer 4

我的想法是使用标准库中的collections.Counter。

# building pair list (can be shortened to one-liner list comprehension, if you want)
pair_list = []
for y in range(mask.shape[0]):
    for x in range(mask.shape[1]):
        pair_list.append((mask[y, x], truth[y, x]))

# getting Counter object
counter = collections.Counter(pair_list)
true_positive = counter.get((255, 255))
false_positive = counter.get((255, 0))
false_negative = counter.get((0, 255))
true_negative = counter.get((0, 0))

Pythonic计算灵敏度和特异性的方法

4 个答案: