从比较生成数组答案

【问题标题】：Generate array from comparison从比较生成数组
【发布时间】：2022-01-13 13:21:16
【问题描述】：

我希望 TPP 是一个数组，其中包含每个阈值的 TPP 值。打印应该是这样的：TPP is: n1, n2...

threshold=[0, 6, 15]
df=[3,13,19,21]
y_true=[0,0,1,0]
y_pred=np.where(df<threshold,1,0)
cm=confusion_matrix(y_true,y_pred)
TP=cm[0,0]
FN=cm[0,1]
TPP=TP/(TP+FN)
print('TPP is:',TPP)

【问题讨论】：

如果您使用 Python，为什么要使用 s 标签？
"threshold" 可能应该是一个常数，如果您正在检测“df”的值（在 python 中是一个重载名称）
你的意思是“真阳性率”吗？如果是这样，它应该是 [0.0, 1.0] 范围内的单个数字
我不知道为什么会有's'标签。可能是注意力不集中。

标签： python arrays loops s

【解决方案1】：

在我看来，这段代码实现了你的目标：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np

threshold = [0, 6, 15, 20]
df        = [3,13,19,21]
y_true    = [0,0,1,0]

print('TPP is:', end=' ')
for idx, i in enumerate(threshold):
    y_pred = np.where(np.array(df) < i,1,0)
    are_ones = y_true == np.ones(len(y_true))
    predicted_as_zero = y_pred == np.zeros(len(y_true))
    TP = sum( are_ones   & np.array(y_pred) )
    FN = sum( are_ones & predicted_as_zero )
    if idx+1 == len(threshold):
        print(TP/(TP+FN), end='')
    else:
        print(TP/(TP+FN), end=', ')

【讨论】：

谢谢，但是有没有办法将 TP 和 FN 存储为数组，而不是一次打印一个？