将分类的真实值和预测值一块输出到一个表格中去的代码
时间: 2024-04-08 22:34:19 浏览: 18
下面是一个示例代码,可以将分类的真实值和预测值一起输出到一个表格中:
```python
import pandas as pd
# 假设真实值和预测值分别保存在两个列表中
true_values = [0, 1, 1, 0, 1]
predicted_values = [0, 1, 0, 0, 1]
# 创建一个空的数据表
df = pd.DataFrame()
# 添加真实值和预测值到数据表
df['True Values'] = true_values
df['Predicted Values'] = predicted_values
# 输出数据表
print(df)
```
运行这段代码会得到以下输出:
```
True Values Predicted Values
0 0 0
1 1 1
2 1 0
3 0 0
4 1 1
```
你可以根据实际情况调整代码,例如修改真实值和预测值的列表,或者将数据表保存到文件中。
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将预测的y和真实的y输出到一个表格中
要将预测的y和真实的y输出到一个表格中,你可以使用pandas库来创建和管理表格数据。以下是一个示例代码,演示了如何将预测的y和真实的y输出到一个表格:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设有4个样本
y_true = np.array([0, 1, 2, 3])
y_pred = np.array([0, 1, 1, 3])
# 创建一个包含预测和真实y的DataFrame
df = pd.DataFrame({'真实y': y_true, '预测y': y_pred})
# 输出DataFrame
print(df)
```
运行以上代码,你将获得一个包含真实y和预测y的表格,如下所示:
```
真实y 预测y
0 0 0
1 1 1
2 2 1
3 3 3
```
你可以根据实际情况修改代码以适应你的数据。如果你有更多的预测和真实值,只需将它们添加到相应的数组中,并在创建DataFrame时指定相应的列名即可。
生成一个使用RNN预测正弦值的代码,绘图预测值和真实值
好的,这个问题我可以帮您解决。以下是一个使用RNN预测正弦值的代码,同时绘制出预测值和真实值的图像:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, SimpleRNN
# 生成正弦波数据
seq_len = 200
t = np.arange(0, 10*np.pi, 0.1)
data = np.sin(t)
train_x, train_y = [], []
for i in range(seq_len, len(data)):
train_x.append(data[i-seq_len:i])
train_y.append(data[i])
train_x = np.array(train_x)
train_y = np.array(train_y)
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=32, input_shape=(seq_len, 1)))
model.add(Dense(units=1, activation='linear'))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# 训练模型
train_x = np.reshape(train_x, (train_x.shape[0], train_x.shape[1], 1))
history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=16, verbose=2)
# 预测并绘制图像
test_x = np.reshape(data[-seq_len:], (1, seq_len, 1))
pred_y = []
for i in range(seq_len):
pred = model.predict(test_x)[0, 0]
pred_y.append(pred)
test_x = np.concatenate([test_x[:, 1:, :], np.reshape(pred, (1, 1, 1))], axis=1)
plt.plot(data[-seq_len:], label='True Data')
plt.plot(pred_y, label='Prediction')
plt.legend()
plt.show()
```
解释一下代码:
首先,我们生成了一个长度为200的正弦波数据,将其拆分为一个一个长度为seq_len的序列,用前seq_len个值预测后一个值。
然后,我们构建了一个简单的RNN模型,包含一个RNN层和一个全连接层,使用均方误差作为损失函数,使用Adam优化器进行训练。
接下来,我们训练模型,并将其用于预测最后seq_len个值的正弦值。
最后,我们将预测值和真实值绘制在同一张图上,以便于对比。
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