np.fill_diagonal(conf_mx, 0) sns.heatmap(conf_mx,annot=True,fmt="d")

时间: 2023-06-18 13:02:21 浏览: 131
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半径和颜色的HeatMap

这段代码使用了NumPy库的`fill_diagonal`函数，将混淆矩阵（confusion matrix）的对角线元素设为0。然后使用Seaborn库的`heatmap`函数生成一个热力图，其中`annot=True`表示显示每个单元格的数值，`fmt="d"`表示数值以整数形式显示。这样可以更直观地观察模型预测结果与真实标签之间的差别。
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rar

fig7_34.rar_Almost Zero_www.34see.com

The estimation even gets better for large N .as we get the HTH matrix perfect diagonal. So we come to know that we can estimate the unknown parameters exactly when PRN input is used.

解释这行代码np.fill_diagonal(N,1)

具体来说，np.fill_diagonal(N, 1) 将给定矩阵 N 的对角线元素设置为 1。 如果 N 是一个二维数组，函数会将位于主对角线上的元素（行索引等于列索引的元素）设置为给定的值 1。 如果 N 是一个一维数组，...

解释这行代码 np.fill_diagonal(H,1)

具体来说，如果 H 是一个二维数组，那么 fill_diagonal() 函数将会在 H 上更改原地，将对角线元素（即 H[0, 0]、H[1, 1]、H[2, 2] 等等）设置为指定的值（这里是 1）。 因此，这行代码将数组 H 的对...

解释已下代码import numpy as npdef generate_matrix(N): matrix = np.ones((N, N)) * (N - 1) np.fill_diagonal(matrix, N) return matrix

这段代码定义了一个名为generate_matrix的函数，该函数接受一个...具体来说，np.ones((N, N))生成了一个N*N的全1矩阵，然后用(N-1)乘以这个矩阵，最后使用np.fill_diagonal()函数将对角线上的元素设置为N。

def create_edge_adj(vertex_adj): ''' create an edge adjacency matrix from vertex adjacency matrix ''' vertex_adj.setdiag(0) edge_index = np.nonzero(sp.triu(vertex_adj, k=1)) num_edge = int(len(edge_index[0])) edge_name = [x for x in zip(edge_index[0], edge_index[1])] edge_adj = np.zeros((num_edge, num_edge)) for i in range(num_edge): for j in range(i, num_edge): if len(set(edge_name[i]) & set(edge_name[j])) == 0: edge_adj[i, j] = 0 else: edge_adj[i, j] = 1 adj = edge_adj + edge_adj.T np.fill_diagonal(adj, 1) return sp.csr_matrix(adj), edge_name

然后，函数使用np.nonzero函数找到顶点邻接矩阵中非零元素所在的行列索引，表示图中存在的边。这些索引构成了边的名称。 接下来，函数创建一个全零的num_edge x num_edge的边邻接矩阵，其中num_edge表示边的...

class SupConLossV2(nn.Module): def __init__(self, temperature=0.2, iou_threshold=0.5): super().__init__() self.temperature = temperature self.iou_threshold = iou_threshold def forward(self, features, labels, ious): if len(labels.shape) == 1: labels = labels.reshape(-1, 1) # mask of shape [None, None], mask_{i, j}=1 if sample i and sample j have the same label label_mask = torch.eq(labels, labels.T).float().cuda() similarity = torch.div( torch.matmul(features, features.T), self.temperature) # for numerical stability sim_row_max, _ = torch.max(similarity, dim=1, keepdim=True) similarity = similarity - sim_row_max.detach() # mask out self-contrastive logits_mask = torch.ones_like(similarity) logits_mask.fill_diagonal_(0) exp_sim = torch.exp(similarity) mask = logits_mask * label_mask keep = (mask.sum(1) != 0 ) & (ious >= self.iou_threshold) log_prob = torch.log( (exp_sim[keep] * mask[keep]).sum(1) / (exp_sim[keep] * logits_mask[keep]).sum(1) ) loss = -log_prob return loss.mean()

在 forward 方法中，首先计算了相似度矩阵，即特征张量的内积矩阵除以温度参数，同时使用标签张量生成了掩码矩阵，其中掩码矩阵的元素值为 1 表示对应样本的标签相同，元素值为 0 表示对应样本的标签不同。...

yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx",index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # Optimize for maximal Sharpe ratio ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight.csv") # saves to file print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True)如何绘图表示

ax.plot(np.sqrt(np.diagonal(S3)), mu3, 'o', markersize=5, label='Stocks') ax.set_title('Efficient Frontier') ax.set_xlabel('Volatility') ax.set_ylabel('Expected Return') ax.legend() plt.show() 此...

详细解释一下这段代码 % extract patch of size bg_area and resize to norm_bg_area im_patch_cf = getSubwindow(im, pos, p.norm_bg_area, bg_area); pwp_search_area = round(p.norm_pwp_search_area / area_resize_factor); % extract patch of size pwp_search_area and resize to norm_pwp_search_area im_patch_pwp = getSubwindow(im, pos, p.norm_pwp_search_area, pwp_search_area); % compute feature map xt = getFeatureMap(im_patch_cf, p.feature_type, p.cf_response_size, p.hog_cell_size); % apply Hann window xt_windowed = bsxfun(@times, hann_window, xt); % compute FFT xtf = fft2(xt_windowed); % Correlation between filter and test patch gives the response % Solve diagonal system per pixel. if p.den_per_channel hf = hf_num ./ (hf_den + p.lambda); else hf = bsxfun(@rdivide, hf_num, sum(hf_den, 3)+p.lambda); end response_cf = ensure_real(ifft2(sum(conj(hf) .* xtf, 3))); % Crop square search region (in feature pixels). response_cf = cropFilterResponse(response_cf, ... floor_odd(p.norm_delta_area / p.hog_cell_size)); if p.hog_cell_size > 1 % Scale up to match center likelihood resolution. response_cf = mexResize(response_cf, p.norm_delta_area,'auto'); end [likelihood_map] = getColourMap(im_patch_pwp, bg_hist, fg_hist, p.n_bins, p.grayscale_sequence); % (TODO) in theory it should be at 0.5 (unseen colors shoud have max entropy) likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0; % each pixel of response_pwp loosely represents the likelihood that % the target (of size norm_target_sz) is centred on it response_pwp = getCenterLikelihood(likelihood_map, p.norm_target_sz);

这段代码是跟踪算法中...- 将中心似然图中的NaN值设置为0。 - 最后，使用中心似然图计算每个像素点对于目标中心位置的可能性，生成响应图（response_pwp）。 这些响应图最终会被组合在一起，以找到最可能的目标位置。
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SMDB，全称为Singular Metric Diagonal Bundle Method，是由Heathjv开发的一种针对非光滑优化问题的高效算法，具体实现在Fortran95编程语言中。非光滑优化是数值优化领域的一个重要分支，它处理的是那些在某些点不...

contours, _ = cv.findContours(binary1, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

This method compresses horizontal, vertical, and diagonal segments and leaves only their end points. For example, a rectangle contour would be represented by only 4 points instead of a series of ...

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X ,y,test_size=0.2,random_state=1) from sklearn import tree DecTreeModel = tree.DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train) preds = DecTreeModel.predict(X_test) print('accuracy', metrics.accuracy_score(y_test, preds)) print('recall', metrics.recall_score(y_test, preds)) print('precision', metrics.precision_score(y_test, preds)) print('f1-score', metrics.f1_score(y_test, preds)) print(classification_report(y_test, preds)) y_scores = DecTreeModel.predict_proba(X_test) from sklearn.metrics import roc_curve from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # calculate ROC curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1]) # plot ROC curve fig = plt.figure(figsize=(16, 8)) # Plot the diagonal 50% line plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') # Plot the FPR and TPR achieved by our model plt.plot(fpr, tpr) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.show()

这段代码实现了一个基于决策树的分类器，并对其性能进行了评估和可视化分析。首先，使用 train_test_split 函数将数据集分为训练集和测试集，然后使用决策树分类器进行训练，预测测试集上的结果并计算准确率、召回率...

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X ,y,test_size=0.2,random_state=1)；reg = 0.01 LogRegModel = LogisticRegression(C=1/reg, solver = 'liblinear').fit(X_train, y_train) preds = LogRegModel.predict(X_test) print('accuracy', metrics.accuracy_score(y_test, preds)) print('recall', metrics.recall_score(y_test, preds)) print('precision', metrics.precision_score(y_test, preds)) print('f1-score', metrics.f1_score(y_test, preds))；from sklearn. metrics import classification_report print(classification_report(y_test, preds))；from sklearn.metrics import roc_curve from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline y_scores = LogRegModel.predict_proba(X_test) print(y_scores) # calculate ROC curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1]) # plot ROC curve fig = plt.figure(figsize=(6, 6)) # Plot the diagonal 50% line plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') # Plot the FPR and TPR achieved by our model plt.plot(fpr, tpr) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.show()

这是一个二分类问题的逻辑回归模型的评估过程，其中使用了 train_test_split 进行数据集的划分，然后使用 LogisticRegression 进行模型的训练，并对测试集进行预测，使用了多个评价指标，如准确率、召回率、精确率、...

contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE compresses horizontal, vertical, and diagonal segments and leaves only their end points. The function returns two values: a list of contours and the hierarchy of contours. ...

CarlaLaneInvasionEvent.LANE_MARKING_BROKEN, CarlaLaneInvasionEvent.LANE_MARKING_OTHER,CarlaLaneInvasionEvent.LANE_MARKING_SOLID

MARKING_SNOW, CarlaLaneInvasionEvent.LANE_MARKING_OTHER_TEXTURE, CarlaLaneInvasionEvent.LANE_MARKING_BUMPS, CarlaLaneInvasionEvent.LANE_MARKING_ZEBRA, CarlaLaneInvasionEvent.LANE_MARKING_DIAGONAL_...

将以下代码转化为matlab代码表示：import xlrd import sympy import numpy as np from scipy import linalg #%% queue = [ 0, 29, 17, 2, 1, 20, 19, 26, 18, 25, 14, 6, 11, 7, 15, 9, 8, 12, 27, 16, 10, 13, 5, 4, 3, 22, 28, 24, 23, 21, 0] def read_data_model(): data = xlrd.open_workbook("/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx") table = data.sheet_by_name("Sheet1") rowNum = table.nrows colNum = table.ncols consumes = [] for i in range(1, rowNum): # 忽略DC的消耗 if i == 1: pass else: consumes.append(0 if table.cell_value(i, 3) == '/' else table.cell_value(i, 3)) return consumes #%% 获得矩阵A def get_A_matrix(data): A = np.ones([29,29], dtype = float) diagonal = np.eye(29) for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] A = A - diagonal return A #%% def get_b_maatrix(data): b = np.ones([29,1], dtype=float) for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] return b #%% 数值解 def numerical(data): data['velocity'] = 50 data['dst'] = 11469 data['r'] = 200 data['f'] = 10 A = get_A_matrix(data) b = get_b_maatrix(data) x = linalg.solve(A, b) return x #%% 符号解决方案 def symbolic(data): data['velocity'] = sympy.symbols("v", integer = True) data['dst'] = 12100 data['r'] = sympy.symbols("r", integer = True) data['f'] = sympy.symbols("f", integer = True) # 获取矩阵A并转移到符号矩阵M A = np.ones([29,29], dtype = float).tolist() diagonal = np.eye(29).tolist() for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] - diagonal[i][j] M = sympy.Matrix(A) # 得到矩阵b并转移到符号矩阵b b = np.ones([29,1], dtype=float).tolist() for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] b = sympy.Matrix(b) # LU solver x = M.LUsolve(b) return x #%% 主功能 if name == 'main': data = {} data['consumes'] = read_data_model() options = {"numerical":1, "symbolic":2} option = 1 if option == options['numerical']: x = numerical(data) print(x) elif option == options['symbolic']: x = symbolic(data) print(x) else: print("WARN!!!")

import numpy as np from scipy import linalg %% 读取数据模型 function consumes = read_data_model() data = xlsread('/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx'); consumes = []; for i = 2:size(data...

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