怎么输入N对矩阵,请用代码表示
时间: 2023-04-10 08:04:57 浏览: 65
您好,以下是输入N对矩阵的代码:
```python
N = int(input("请输入矩阵对数:"))
matrices = []
for i in range(N):
print("请输入第", i+1, "对矩阵:")
matrix1 = []
matrix2 = []
for j in range(2):
rows = int(input("请输入矩阵的行数:"))
cols = int(input("请输入矩阵的列数:"))
matrix = []
print("请输入矩阵的元素:")
for k in range(rows):
row = list(map(int, input().split()))
matrix.append(row)
if j == 0:
matrix1 = matrix
else:
matrix2 = matrix
matrices.append((matrix1, matrix2))
print("输入的矩阵对为:", matrices)
```
希望能对您有所帮助!
相关问题
输入混淆矩阵计算准确率代码
以下是一个简单的 Python 代码示例,用于计算分类模型的混淆矩阵和准确率:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
# 实际的类别标签
y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]
# 模型预测的类别标签
y_pred = [0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1]
# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
# 输出混淆矩阵
print('Confusion Matrix:\n', cm)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
# 输出准确率
print('Accuracy: %.2f%%' % (accuracy * 100))
```
输出:
```
Confusion Matrix:
[[3 1]
[1 3]]
Accuracy: 75.00%
```
这个例子中,混淆矩阵的左上角表示真正例(True Positives,TP),右下角表示真负例(True Negatives,TN),右上角表示假正例(False Positives,FP),左下角表示假负例(False Negatives,FN)。准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例。
python代码:横向合并n个矩阵
可以使用NumPy库中的concatenate函数来横向合并n个矩阵。下面是合并三个矩阵的示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建三个2x3的矩阵
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
c = np.array([[13, 14, 15], [16, 17, 18]])
# 使用concatenate函数横向合并三个矩阵
result = np.concatenate((a, b, c), axis=1)
print(result)
```
输出:
```
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9, 13, 14, 15],
[ 4, 5, 6, 10, 11, 12, 16, 17, 18]])
```
其中,concatenate函数的第一个参数是一个元组,包含要合并的矩阵,第二个参数是指定合并的方向,axis=1表示横向合并。