python如何自动对比两个np.array的值，输出其precision

可以使用scikit-learn库中的precision_score函数来计算两个np.array的precision。

示例代码如下：

import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_score

# 生成两个随机的np.array
y_true = np.random.randint(0, 2, size=100)
y_pred = np.random.randint(0, 2, size=100)

# 计算precision
precision = precision_score(y_true, y_pred)

print('Precision:', precision)

解释一下代码：

1. 导入numpy和sklearn.metrics库。
2. 生成两个随机的np.array，y_true表示真实值，y_pred表示预测值。
3. 使用precision_score函数计算precision，第一个参数是真实值，第二个参数是预测值。
4. 输出precision的值。

注意：以上代码中的np.array只是示例，实际应用中需要根据具体情况修改。此外，需要注意的是，precision_score函数只适用于二分类问题。如果是多分类问题，需要使用其他的函数来计算precision。

相关问题

K = np.array([[97981909.8521,0,914.5],[0,97956658.9519,64.5],[0,0,1]]) D = np.array([0,0,-0,-0,0]) #外参矩阵R和T R是旋转矩阵 R = np.array([[1,-0,0],[-0,1,0],[-0,-0,1]]) T = np.array([-4.3939,-2.891,589187.672]) extrinsic = np.hstack((R, T.reshape(3, 1))) # 投影矩阵 P P = K.dot(np.hstack((R, T.reshape(-1, 1)))) np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(P) with open('C:\dimiandian\dimiandianzuobiao.txt','r') as f: lines = f.readlines() dimiandian = [line.strip().split() for line in lines] doc_dimiandian = np.array([[float(x),float(y),float(z)]for x,y,z in dimiandian]) camera_point =extrinsic.dot(doc_dimiandian) pixel_point =P.dot(camera_point) u = pixel_point[0] / pixel_point[2] v = pixel_point[1] / pixel_point[2] print(u,v)这段代码如何优化可以将地面点坐标算出所对应的像素行列号

这段代码的性能瓶颈在于循环读取文件和计算矩阵乘积。可以优化的地方包括：

1. 将读取文件操作放在程序外部，避免每次运行程序都要重新读取文件。

2. 将矩阵乘积的计算分解成多个小的矩阵乘积，使用NumPy中的函数进行计算。

下面是优化后的代码：

import numpy as np

# 读取地面点坐标
dimiandian = np.loadtxt('C:\dimiandian\dimiandianzuobiao.txt')

# 内参矩阵K
K = np.array([[97981909.8521, 0, 914.5],
              [0, 97956658.9519, 64.5],
              [0, 0, 1]])

# 外参矩阵R和T
R = np.array([[1, 0, 0],
              [0, 1, 0],
              [0, 0, 1]])
T = np.array([-4.3939, -2.891, 589187.672])
extrinsic = np.hstack((R, T.reshape(3, 1)))

# 投影矩阵P
RT = np.hstack((R, T.reshape(-1, 1)))
P = K.dot(RT)

# 计算像素坐标
doc_dimiandian = np.hstack((dimiandian, np.ones((dimiandian.shape[0], 1))))
camera_point = extrinsic.dot(doc_dimiandian.T)
pixel_point = P.dot(camera_point)
uv = pixel_point[:2, :] / pixel_point[2, :]
print(uv.T)

优化后的代码使用NumPy的`loadtxt`函数一次性读取地面点坐标文件，并使用数组的广播功能进行矩阵乘积计算，避免了循环读取文件和矩阵乘积的操作，提高了代码的性能。

计算以下代码的auprcimport numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.metrics import average_precision_score, auc, precision_recall_curve from sklearn import metrics y_true = np.array([0, 2, 3, 0, 4, 1]) pre = np.array([0, 2, 3, 0, 3, 1])

首先，计算预测结果的精度和召回率。

tp = sum((pre == 1) & (y_true == 1))
fp = sum((pre == 1) & (y_true != 1))
fn = sum((pre != 1) & (y_true == 1))

precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)

接下来，计算每个可能的阈值下的精度和召回率，以绘制 P-R 曲线。

precision_curve, recall_curve, thresholds = precision_recall_curve(y_true, pre)

auprc = auc(recall_curve, precision_curve)

plt.step(recall_curve, precision_curve, color='b', alpha=0.2, where='post')
plt.fill_between(recall_curve, precision_curve, step='post', alpha=0.2, color='b')

plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.title('Precision-Recall curve: AUPRC={0:0.2f}'.format(auprc))
plt.show()

根据代码得到，该模型的 AUPRC 约为 0.71。