python __abs__
时间: 2023-10-28 14:05:18 浏览: 48
`__abs__` 是 Python 内置函数,用于返回一个对象的绝对值。它通常被用于数值计算,例如整数、浮点数或复数。当我们调用 `abs(obj)` 时,Python 会在 `obj` 对象上寻找 `__abs__` 方法并返回其结果。
如果你定义了一个类,并想让该类的实例支持绝对值运算,你可以在类中实现 `__abs__` 方法。这样,当你在该实例上调用 `abs(obj)` 时,Python 将调用该方法并返回结果。
以下是一个示例:
```python
class Number:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __abs__(self):
return abs(self.value)
num = Number(-5)
print(abs(num)) # 输出: 5
```
在上面的例子中,我们定义了一个 `Number` 类,它接受一个值作为参数。我们实现了 `__abs__` 方法,在其中调用了内置的 `abs` 函数来计算绝对值。当我们调用 `abs(num)` 时,`num` 对象的 `__abs__` 方法被自动调用,并返回绝对值结果。
相关问题
python masked_mape
`masked_mape` 可能是指计算预测值和真实值之间的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error)的函数。在计算时,可能会通过设置一个掩码来忽略一些数据点,例如在时间序列中,可能需要忽略一些缺失值。
以下是一个可能的 Python 实现:
```python
import numpy as np
def masked_mape(y_true, y_pred, mask=None):
"""Calculate mean absolute percentage error (MAPE) between y_true and y_pred, ignoring masked values."""
if mask is None:
mask = np.ones_like(y_true, dtype=bool)
mask = np.asarray(mask, dtype=bool)
masked_true = y_true[mask]
masked_pred = y_pred[mask]
return np.mean(np.abs((masked_true - masked_pred) / masked_true)) * 100
```
其中,`y_true` 和 `y_pred` 分别是真实值和预测值的数组,`mask` 是一个与 `y_true` 和 `y_pred` 有相同形状的布尔数组,表示哪些数据点需要被忽略。如果 `mask` 没有被提供,则默认使用所有数据点。
python masked_mape代码
以下是一个计算masked MAPE的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def masked_mape(y_true, y_pred, null_val=np.nan):
mask = y_true != null_val
return np.mean(np.abs((y_true[mask] - y_pred[mask]) / y_true[mask])) * 100
```
其中,`y_true`和`y_pred`分别为真实值和预测值,`null_val`为需要忽略的值,默认为`np.nan`。函数返回masked MAPE的平均值乘以100,表示百分比误差。