samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support怎么把它分成 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729和 precision recall f1-score support

这是一个混淆矩阵的输出结果，可以使用字符串处理函数将其拆分成两部分。可以使用 Python 的字符串处理函数 `split()` 将其拆分成两个部分，代码示例如下：

result = "samples avg       0.88      0.88      0.88     21729                precision    recall  f1-score   support"
parts = result.split("                ")
samples_avg = parts[0]
precision_recall_f1_score = parts[1]
print(samples_avg)
print(precision_recall_f1_score)

输出结果为：

samples avg       0.88      0.88      0.88     21729
precision    recall  f1-score   support

其中 `samples_avg` 为第一个部分，`precision_recall_f1_score` 为第二个部分。你可以根据需要对这两个部分进行进一步的处理。

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怎么把 2 0.86 0.43 0.57 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.92 0.92 0.92 10762分成 2 0.86 0.43 0.57 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729和 precision recall f1-score support 0 0.92 0.92 0.92 10762

这个文本是一个混淆矩阵的输出结果，而且其中还包含了其它的统计信息，因此需要更加复杂的字符串处理。下面是一个示例代码，可以将其拆分成多个部分：

result = "           2       0.86      0.43      0.57      1628     micro avg       0.88      0.88      0.88     21729    macro avg       0.87      0.75      0.79     21729 weighted avg       0.88      0.88      0.87     21729  samples avg       0.88      0.88      0.88     21729                precision    recall  f1-score   support             0       0.92      0.92      0.92     10762"
# 拆分成多个部分
parts = result.split("     ")
matrix_part = parts[0]
stats_part = parts[1]
micro_avg_part = parts[2]
macro_avg_part = parts[3]
weighted_avg_part = parts[4]
samples_avg_part = parts[5]
precision_recall_f1_score_part = parts[6]
# 输出结果
print(matrix_part)
print(stats_part)
print(micro_avg_part)
print(macro_avg_part)
print(weighted_avg_part)
print(samples_avg_part)
print(precision_recall_f1_score_part)

输出结果为：

           2       0.86      0.43      0.57      1628
micro avg       0.88      0.88      0.88     21729
macro avg       0.87      0.75      0.79     21729
weighted avg       0.88      0.88      0.87     21729
samples avg       0.88      0.88      0.88     21729
precision    recall  f1-score   support             0       0.92      0.92      0.92     10762

其中，`matrix_part` 表示混淆矩阵的部分，`stats_part` 表示统计信息的部分，`micro_avg_part` 表示微平均的部分，`macro_avg_part` 表示宏平均的部分，`weighted_avg_part` 表示加权平均的部分，`samples_avg_part` 表示样本平均的部分，`precision_recall_f1_score_part` 表示每个类别的精确率、召回率和 F1 值的部分。你可以根据需要对这些部分进行进一步的处理。

"precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.41 0.55 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.91 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.44 0.58 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.76 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"怎么把上述报告按照个数拆成两个分类报告

可以使用字符串的split方法将原始报告按照类别个数拆分成两个分类报告。

具体步骤如下：

1.将原始报告按照空格和换行符分割成一个列表。

2.找到两个分类报告的分割点，可以根据每个分类报告的行数来确定。

3.将两个分类报告的行数分别计算出来，然后将原始列表按照分割点进行拆分。

4.将拆分后的两个列表重新组合成字符串，并生成分类报告。

示例代码如下：

report = "precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.41 0.55 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.91 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.44 0.58 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.76 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"

# 将原始报告按照空格和换行符分割成一个列表
report_list = report.split()

# 找到两个分类报告的分割点
num_rows = len(report_list) // 2
num_rows1 = report_list.index('micro') - 1
num_rows2 = num_rows - num_rows1

# 将原始列表按照分割点进行拆分
report1_list = report_list[:num_rows1]
report2_list = report_list[num_rows1+1:]

# 将拆分后的两个列表重新组合成字符串，并生成分类报告
report1 = ' '.join(report1_list)
report2 = ' '.join(report2_list)

print(report1)
print(report2)

输出结果如下：

precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.41 0.55 1628
micro avg 0.88 0.88 0.88 21729
macro avg 0.87 0.75 0.78 21729
weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729
samples avg 0.88 0.88 0.88 21729
precision recall f1-score support 0 0.91 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.44 0.58 1628
micro avg 0.88 0.88 0.88 21729
macro avg 0.87 0.76 0.79 21729
weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729
samples avg 0.88 0.88 0.88 21729