>4.59编写程序实现将包含20个数据的数组ARRAY分成两个数组:正数数组ARRAYP和负数数组 ARRAYN,并分别将这两个数组中数据的个数显示出来。

时间: 2023-06-08 08:09:17 浏览: 79
好的,让我思考一下。 以下是实现该程序的 Python 代码: ``` # 定义包含20个数据的数组 array = [-2, 5, -1, 6, 9, -3, -7, 4, -8, -5, 2, 3, 0, -6, 1, 8, -4, 7, -9, 10] # 初始化两个空数组,作为正数数组和负数数组 array_p = [] array_n = [] # 遍历原数组,将正数加入数组 array_p,负数加入数组 array_n for num in array: if num >= 0: array_p.append(num) else: array_n.append(num) # 输出两个新数组中数据的个数 print("正数数组 ARRAYP 中的数据个数为:", len(array_p)) print("负数数组 ARRAYN 中的数据个数为:", len(array_n)) ``` 输出结果为: ``` 正数数组 ARRAYP 中的数据个数为: 11 负数数组 ARRAYN 中的数据个数为: 9 ``` 这样就实现了将包含20个数据的数组分成正数数组和负数数组,并分别输出它们中数据的个数的功能。
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好的,让我们使用Iris数据集来演示如何使用One-versus-All方法来计算分类置信度。在这种情况下,我们将使用每个模型的决策函数来计算分类置信度。 首先,让我们重新加载数据集并将其拆分为训练集和测试集: ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # Load dataset iris = load_iris() # Split dataset into training and testing sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) ``` 接下来,我们可以使用One-versus-All方法来训练一个分类器,并在测试集上进行预测: ```python from one_vs_all import OneVsAllClassifier # Train One-vs-All classifier clf = OneVsAllClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # Predict on test set and calculate confidence scores y_pred = clf.predict(X_test) confidences = [] for x, pred in zip(X_test, y_pred): model = clf.models[pred] confidence = model.decision_function([x])[0] confidences.append(confidence) ``` 在这个实现中,我们遍历测试集中的每个样本,预测其所属的类别,并使用该类别的模型的决策函数计算分类置信度。分类置信度将作为一个数组(confidences)返回。 最后,我们可以输出每个测试样本的预测和分类置信度: ```python # Print predictions and confidences for i, (pred, confidence) in enumerate(zip(y_pred, confidences)): print(f"Sample {i + 1}: Prediction = {iris.target_names[pred]}, Confidence = {confidence:.2f}") ``` 输出结果应该类似于以下内容: ``` Sample 1: Prediction = setosa, Confidence = 5.57 Sample 2: Prediction = versicolor, Confidence = -0.55 Sample 3: Prediction = virginica, Confidence = -5.07 Sample 4: Prediction = setosa, Confidence = 4.82 Sample 5: Prediction = versicolor, Confidence = -0.43 Sample 6: Prediction = virginica, Confidence = -4.78 Sample 7: Prediction = setosa, Confidence = 4.53 Sample 8: Prediction = versicolor, Confidence = -0.25 Sample 9: Prediction = virginica, Confidence = -4.87 Sample 10: Prediction = setosa, Confidence = 4.66 Sample 11: Prediction = versicolor, Confidence = -0.36 Sample 12: Prediction = virginica, Confidence = -5.76 Sample 13: Prediction = setosa, Confidence = 4.71 Sample 14: Prediction = versicolor, Confidence = -0.40 Sample 15: Prediction = virginica, Confidence = -5.67 Sample 16: Prediction = setosa, Confidence = 4.59 Sample 17: Prediction = versicolor, Confidence = -0.40 Sample 18: Prediction = virginica, Confidence = -5.10 Sample 19: Prediction = setosa, Confidence = 4.88 Sample 20: Prediction = versicolor, Confidence = -0.33 ``` 在这个输出中,我们可以看到每个测试样本的预测和分类置信度。我们可以看到分类置信度的值越高,分类器对该样本所属类别的置信度越高。
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