np.vstack([predicted1, predicted2, predicted3, predicted4]).T
时间: 2024-06-15 11:07:35 浏览: 12
np.vstack([predicted1, predicted2, predicted3, predicted4]).T是一个NumPy函数,用于将多个数组按垂直方向堆叠,并且进行转置操作。具体来说,它将输入的四个数组在垂直方向上堆叠起来,并将结果进行转置,即将行变为列,列变为行。
这个函数的作用是将多个预测结果的数组进行整合,使得每个预测结果对应的值在同一行中,并且可以方便地进行后续处理或分析。
相关问题
predicted = np.reshape(predicted, (predicted.size,))其中的predicted是什么
根据这行代码的语法,predicted可以看作是一个numpy数组。在个语句中,np()函数被用来将predicted数组重新调整为指定的形状。具体来说,第一个参数是需要进行调整的数组,第二个参数是一个元组,用来指定调整后的形状。在本例中,元组的形式是(predicted.size,),这意味着将predicted数组调整为一个只有一行的一维数组。predicted.size是predicted数组中所有元素的个数,也就是将predicted数组中的所有元素按照行优先的顺序排列,然后放入新的一维数组中。这个操作通常用于将多维数组中的元素压缩成一维数组,以便进行一些特定的计算或者操作。
diff = np.abs(predicted_onehot - test_labels)这句可以优化么
这句代码可以通过使用NumPy的内置函数来进行优化。具体来说,np.abs(predicted_onehot - test_labels)这句代码可以改写成以下形式:
```python
diff = np.abs(np.subtract(predicted_onehot, test_labels))
```
在这个版本中,我们使用NumPy的subtract函数来计算两个数组之间的差异,并使用np.abs函数计算它们的绝对值。这种写法更加简洁,并且可以更好地利用NumPy的广播(broadcasting)机制进行高效计算。
需要注意的是,在使用subtract函数时,我们需要保证两个数组的维度相同,否则会引发ValueError错误。因此,在使用这种写法时,需要确保predicted_onehot和test_labels的形状是相同的。
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