如何解释两个“ =”以及整个表达式？

Question

train_acc = np.mean(y_train == y_train_pred)

此表达式的分配和评估如何工作？

Answer 1

简单，让我们假设您有以下两个numpy数组：

y_train = np.array([1, 2, 3, 4])
y_train_pred = np.array([1, 2, 3, 5])

我们可以看到，这两个数组仅在最后一个元素上有所不同。因此，当我们应用y_train == y_train_pred时，我们将得到：

>>> y_train == y_train_pred
array([ True,  True,  True, False])
# same as array([ 1,  1,  1, 0])

现在，当我们应用np.mean时，我们将得到其平均值3/4：

>>> np.mean(y_train == y_train_pred)
0.75

因此，要回答您的问题：==在前面的语法中是什么意思？它仅表示遍历numpy数组，并检查y_train中的每个元素是否等于y_train_pred的相对元素，如果匹配则返回True，如果不匹配则返回False t。

希望这能回答您的问题！

Answer 2

y_train == y_train_pred是在逐个元素的基础上求值的，结果是一个布尔数组，其元素数量与y_train和y_train_pred中的元素相同。当两个数组中的两个对应元素相同时，结果元素为True。否则是错误的。然后np.mean()计算True元素的数量并将其除以数组的长度。结果将分配给train_acc。