python计算7行七列的矩阵特异度和灵敏度

这里假设矩阵已经存在，可以用numpy库进行处理。

特异度（Specificity）和灵敏度（Sensitivity）是二分类模型的评估指标，分别表示模型在预测负样本和正样本时的准确率。具体计算方法如下：

特异度 = TN / (TN + FP)

灵敏度 = TP / (TP + FN)

其中，TN表示真实负样本被正确预测为负样本的数量，FP表示真实负样本被错误预测为正样本的数量，TP表示真实正样本被正确预测为正样本的数量，FN表示真实正样本被错误预测为负样本的数量。

下面是代码实现：

import numpy as np

# 构造一个7行7列的随机矩阵作为样本的真实值
y_true = np.random.randint(0, 2, size=(7, 7))

# 构造一个7行7列的随机矩阵作为样本的预测值
y_pred = np.random.randint(0, 2, size=(7, 7))

# 计算TP、TN、FP、FN
TP = np.sum(np.logical_and(y_true == 1, y_pred == 1))
TN = np.sum(np.logical_and(y_true == 0, y_pred == 0))
FP = np.sum(np.logical_and(y_true == 0, y_pred == 1))
FN = np.sum(np.logical_and(y_true == 1, y_pred == 0))

# 计算特异度和灵敏度
specificity = TN / (TN + FP)
sensitivity = TP / (TP + FN)

print("特异度：", specificity)
print("灵敏度：", sensitivity)

此代码的输出结果将是特异度和灵敏度的值。