rmse python 匹配

RMSE（均方根误差）是一种衡量预测误差的指标。在Python中，可以使用numpy库中的mean_squared_error函数来计算RMSE。具体实现代码如下：

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 真实值
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 预测值
y_pred = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))

print('RMSE:', rmse)

输出结果为：

RMSE: 1.0

相关问题

用python实现图像配准rmse

以下是一个使用Python实现图像配准rmse的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取两张图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)

# 获取图像尺寸
rows, cols = img1.shape

# 设置配准算法参数
orb = cv2.ORB_create()
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
good_matches = matches[:int(len(matches) * 0.15)]
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

# 进行配准
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 使用配准矩阵对图像进行变换
img1_aligned = cv2.warpPerspective(img1, M, (cols, rows))

# 计算RMSE值
rmse = np.sqrt(np.mean((img1_aligned - img2) ** 2))

print("RMSE:", rmse)

这段代码使用ORB算法进行特征点匹配，使用RANSAC算法进行配准，然后计算配准后的图像和原始图像的RMSE值。需要注意的是，这段代码中的图片路径需要根据实际情况进行修改。

python 对两个df中相同时间的wpd列和winpd列求MAE和RMSE

为了计算两个DataFrame中相同时间点的WPD列（假设为`df1['WPD']`）和WinPD列（`df2['WinPD']`）之间的均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE），你可以按照以下步骤操作：

首先，确保两个DataFrame的时间索引是一致的，可以使用`pandas`的`merge`或`join`方法来合并它们，依据时间列进行匹配。

# 假设df1和df2都有名为'time_column'的时间列
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='time_column', how='inner')  # 使用内连接只保留两列有对应时间的数据

# 现在merged_df中有两个WPD列，我们取平均作为实际值
actuals = merged_df[['WPD_x', 'WPD_y']].mean(axis=1)

# 同理，处理WinPD列
predictions = merged_df[['WinPD_x', 'WinPD_y']].mean(axis=1)

接着，计算MAE和RMSE：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error
import numpy as np

mae = mean_absolute_error(actuals, predictions)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(actuals, predictions))

print(f"Mean Absolute Error (MAE): {mae}")
print(f"Root Mean Square Error (RMSE): {rmse}")

这段代码首先合并了两个DataFrame并计算了每个时间点的WPD和WinPD的平均值，然后使用`sklearn.metrics`库中的函数来计算MAE和RMSE。