streamlit 展示矩阵

Streamlit 是一个开源的 Python 库，它可以让你轻松地创建和可视化交互式的数据科学和机器学习应用程序。它可以让你轻松地使用简单的 Python 代码展示矩阵，数据可视化图表，以及交互式报表和仪表板。

相关问题

额度混淆矩阵展示示例

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具，它可以展示模型在不同类别上的分类结果。混淆矩阵的展示示例如下：

假设我们有一个二分类问题，类别分别为正例（Positive）和负例（Negative）。混淆矩阵的四个元素分别表示：
- True Positive（真正例）：模型将正例正确地预测为正例的数量。
- False Positive（假正例）：模型将负例错误地预测为正例的数量。
- False Negative（假负例）：模型将正例错误地预测为负例的数量。
- True Negative（真负例）：模型将负例正确地预测为负例的数量。

下面是一个混淆矩阵展示示例：

| | 预测为正例 | 预测为负例 |
|--|------------|
| 实际为正例 | 100 | 20 |
| 实际为负例 | 10 | 200 |

根据上述混淆矩阵，可以得到以下信息：
- 真正例（True Positive）的数量为100，表示模型正确地将正例预测为正例。
- 假正例（False Positive）的数量为20，表示模型错误地将负例预测为正例。
- 假负例（False Negative）的数量为10，表示模型错误地将正例预测为负例。
- 真负例（True Negative）的数量为200，表示模型正确地将负例预测为负例。

通过混淆矩阵，我们可以计算出一些评估指标，如准确率、召回率、精确率等，来评估分类模型的性能。

python如何展示矩阵中全部数字

您可以使用numpy库中的print函数来展示矩阵中的全部数字，例如：

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

print(matrix)