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。