预测的标签不完全展示怎么办,中间打省略号:-------------predicted_labels--------------- [ 0 0 4 ... 11 11 11]
时间: 2024-04-24 14:19:03 浏览: 68
当预测的标签数量较多时,为了简洁展示,可以使用省略号来表示中间的标签。例如,如果预测的标签是 [0, 0, 4, ..., 11, 11, 11],其中省略号表示一系列连续的标签,你可以通过以下方式展示:
-------------predicted_labels---------------
[0, 0, 4, ..., 11, 11, 11]
相关问题
python预测的标签不完全展示怎么办,中间打省略号,我想要完全展示出来:-------------predicted_labels--------------- [ 0 0 4 ... 11 11 11]
如果你想完全展示出Python预测的标签,而不是使用省略号,你可以使用以下代码来实现:
```python
import numpy as np
predicted_labels = np.array([0, 0, 4, ..., 11, 11, 11])
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
print(predicted_labels)
```
这段代码中,我们使用了NumPy库中的`set_printoptions`函数来设置打印选项,将阈值设置为无穷大,这样就可以完全展示数组中的所有元素。然后,我们使用`print`函数来打印出预测的标签数组。
diff = np.abs(predicted_onehot - test_labels)这句可以优化么
这句代码可以通过使用NumPy的内置函数来进行优化。具体来说,np.abs(predicted_onehot - test_labels)这句代码可以改写成以下形式:
```python
diff = np.abs(np.subtract(predicted_onehot, test_labels))
```
在这个版本中,我们使用NumPy的subtract函数来计算两个数组之间的差异,并使用np.abs函数计算它们的绝对值。这种写法更加简洁,并且可以更好地利用NumPy的广播(broadcasting)机制进行高效计算。
需要注意的是,在使用subtract函数时,我们需要保证两个数组的维度相同,否则会引发ValueError错误。因此,在使用这种写法时,需要确保predicted_onehot和test_labels的形状是相同的。