real(nx,ny) :: Q_ul, Q_ur, Q_vl, Q_vr, Dfly_rho, Dfly_U, Dfly_V, Dfly_E

这是一个 Fortran 语言中的变量声明语句，其中：

- `real` 表示实数类型；
- `(nx,ny)` 表示数组的维度，即该数组有 `nx` 行、`ny` 列；
- `Q_ul`、`Q_ur`、`Q_vl`、`Q_vr`、`Dfly_rho`、`Dfly_U`、`Dfly_V` 和 `Dfly_E` 是数组元素的名称。

具体来说，这个语句定义了一个二维数组，包含了 `nx` 行和 `ny` 列，其中每个元素都是实数类型。数组的元素名称分别是 `Q_ul`、`Q_ur`、`Q_vl`、`Q_vr`、`Dfly_rho`、`Dfly_U`、`Dfly_V` 和 `Dfly_E`。

相关问题

pandas多列满足条件

要选择满足多列条件的行，可以使用Pandas中的逻辑运算符“&”(与)和“|”(或)。通过将多个条件组合在一起，可以根据多个列的值选择相应的行。

以下是一个示例代码，演示了如何使用多列条件选择行：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [2, 4, 6, 8, 10],
    'C': [3, 6, 9, 12, 15]
})

# 选择满足多列条件的行
selected_rows = df[(df['A'] > 3) & (df['B'] < 10)]

# 打印选中的行
print(selected_rows)

在上面的示例中，我们创建了一个名为df的数据框，并使用两个条件选择了满足'A'列大于3且'B'列小于10的行。最后，我们打印出满足条件的行。

请注意，条件之间需要用括号括起来，并使用逻辑运算符“&”进行连接。如果需要选择满足多个条件之一的行，可以使用逻辑运算符“|”。

希望这个例子能够帮助您理解如何使用Pandas选择满足多列条件的行。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Pandas数据处理100例】（十四）：Pandas提取多个列同时满足给定条件的行](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/128081872)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python Pandas Dataframe索引 数据读取[] loc iloc](https://blog.csdn.net/dfly_zx/article/details/110427331)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python Pandas中根据列的值选取多行数据](https://download.csdn.net/download/weixin_38634037/13995337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

机器学习模型评估指标

机器学习模型的评估指标主要分为分类和回归两大类。在分类模型中，常用的评估指标包括混淆矩阵、准确率、错误率、精确率、召回率、F1 score、ROC曲线、AUC、PR曲线、对数损失和分类指标的文本报告。而在回归模型中，常用的评估指标包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、归一化均方根误差（NRMSE）和决定系数（R2）。\[3\]

其中，ROC曲线是一种常用的评估分类模型性能的指标，它独立于responders比例的变化，可以帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。\[1\]而MAE（平均绝对误差）是一种常用的评估回归模型性能的指标，它衡量了预测值与真实值之间的平均绝对差异。\[2\]

综上所述，机器学习模型的评估指标根据不同的任务和模型类型选择不同的指标进行评估，以帮助我们了解模型的性能和效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [你知道这11个重要的机器学习模型评估指标吗?](https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/100013633)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [机器学习模型评估指标](https://blog.csdn.net/dfly_zx/article/details/123142984)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]