def calculate_fpr_avg(fpr_list): fpr_avg = {} for fpr_dict in fpr_list: for key, value in fpr_dict.items(): if key not in fpr_avg: fpr_avg[key] = [] fpr_avg[key].append(value) for key, value in fpr_avg.items(): fpr_avg[key] = np.mean(value, axis=0) return fpr_avg怎么引用
时间: 2024-02-28 12:53:44 浏览: 24
您可以在需要使用该函数的代码文件中,使用以下语句进行引用:
```
from 模块名 import calculate_fpr_avg
```
其中,模块名是包含`calculate_fpr_avg`函数的Python文件的名称(不包含.py后缀)。如果`calculate_fpr_avg`函数位于名为`metrics.py`的文件中,可以使用以下代码进行引用:
```
from metrics import calculate_fpr_avg
```
引用成功后,您可以像使用其他Python函数一样,在代码中调用`calculate_fpr_avg`函数,例如:
```
fpr_list = [...] # 假设有一个FPR列表
fpr_avg = calculate_fpr_avg(fpr_list) # 计算FPR的平均值
print(fpr_avg) # 输出FPR的平均值
```
在上面的示例代码中,首先定义了一个FPR列表`fpr_list`,然后使用`calculate_fpr_avg`函数计算了FPR的平均值,并将结果存储在变量`fpr_avg`中。最后,使用`print`函数输出FPR的平均值。
相关问题
根据下列代码改写定义函数的代码fpr_avg = {} for i in range(len(fpr_list)): for key in fpr_list[i]: if key not in fpr_avg: fpr_avg[key] = [] fpr_avg[key].append(fpr_list[i][key]) for key in fpr_avg: fpr_avg[key] = np.mean(fpr_avg[key], axis=0) print(fpr_avg)
您可以改写该代码定义一个名为`calculate_fpr_avg`的函数,该函数的输入参数为`fpr_list`,返回值为一个字典`fpr_avg`,代表多个模型的FPR的平均值。具体代码如下:
```
import numpy as np
def calculate_fpr_avg(fpr_list):
fpr_avg = {}
for fpr_dict in fpr_list:
for key, value in fpr_dict.items():
if key not in fpr_avg:
fpr_avg[key] = []
fpr_avg[key].append(value)
for key, value in fpr_avg.items():
fpr_avg[key] = np.mean(value, axis=0)
return fpr_avg
```
该函数与原来的代码实现类似,其中主要的改动是将for循环中的变量名改为更具描述性的名称,并将字典中的键值对拆分为键和值两个变量。此外,将fpr_list[i]改为更简洁的fpr_dict,使代码更加易读。函数返回计算得到的FPR平均值的字典`fpr_avg`,该字典的键是FPR的名称,值是平均值。
报错:name 'calculate_empirical_distribution' is not defined
抱歉,我之前的回答中漏掉了定义 `calculate_empirical_distribution` 函数的部分。下面是补充完整的代码:
```python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# 设置参数
k = 3 # 随机游动序列的数量
n = 100 # 样本长度
# 生成随机游动序列
def generate_random_walk_sequence(k, n):
sequences = []
for i in range(k):
sequence = np.cumsum(np.random.randn(n))
sequences.append(sequence)
return sequences
# 计算Xt的值
def calculate_Xt(Xc, I):
return Xc - 1 + I
# 训练ANN模型
def train_ann_model(inputs, targets):
# 使用合适的训练算法和损失函数训练ANN模型
# 这里只是一个示例,具体的训练过程需要根据实际情况进行选择和实现
model = YourANNModel()
model.train(inputs, targets)
return model
# 估计参数Δ和计算t统计量
def estimate_delta_and_calculate_t_statistic(errors):
delta = np.mean(errors)
t_statistic = delta / (np.std(errors) / np.sqrt(len(errors)))
return delta, t_statistic
# 重复计算并收集t统计量
def calculate_t_statistics(sequences, Xc):
t_statistics = []
for sequence in sequences:
I = np.random.randn(len(sequence))
Xt = calculate_Xt(Xc, I)
inputs = np.array([Xt, sequence]).T
targets = sequence
model = train_ann_model(inputs, targets)
predicted_sequence = model.predict(inputs)
errors = predicted_sequence - sequence
_, t_statistic = estimate_delta_and_calculate_t_statistic(errors)
t_statistics.append(t_statistic)
return t_statistics
# 计算经验分布
def calculate_empirical_distribution(t_statistics):
return stats.norm.fit(t_statistics)
# 计算临界值
def calculate_critical_value(empirical_distribution, confidence_level):
return stats.norm.ppf(1 - (1 - confidence_level) / 2, *empirical_distribution)
# 主函数
def main():
# 生成随机游动序列
sequences = generate_random_walk_sequence(k, n)
# 设置参数
Xc = 0
# 计算t统计量
t_statistics = calculate_t_statistics(sequences, Xc)
# 计算经验分布
empirical_distribution = calculate_empirical_distribution(t_statistics)
# 计算临界值
confidence_level = 0.95
critical_value = calculate_critical_value(empirical_distribution, confidence_level)
print("Critical value:", critical_value)
if __name__ == "__main__":
main()
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,具体的实现需要根据实际情况进行适当的修改和调整。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)