matrix python

您好！关于 matrix 在 Python 中的使用，可以使用 NumPy 库来进行矩阵的定义和操作。示例如下：

import numpy as np

# 定义一个 3x3 的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 输出矩阵
print(matrix)

# 逆时针旋转矩阵
rotated_matrix = np.rot90(matrix)
print(rotated_matrix)

# 矩阵相乘
product = np.dot(matrix, matrix)
print(product)

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confusion matrix python

混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的工具，通常用于机器学习和统计学中。在Python中，可以使用scikit-learn库中的confusion_matrix函数来生成混淆矩阵。混淆矩阵是一个二维数组，其中行表示实际类别，列表示预测类别。对角线上的元素表示正确分类的样本数，而非对角线上的元素表示错误分类的样本数。通过分析混淆矩阵，可以计算出各种分类指标，如准确率、召回率、F1分数等。

matrix power python

你可以使用numpy库中的函数来计算矩阵的幂。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 计算矩阵的幂
power = 3
result = np.linalg.matrix_power(matrix, power)

print(result)

这将打印出矩阵的3次幂的结果。请注意，你需要安装numpy库才能运行此代码。