怎样设置python中的gdspy的unit和precision

在gdspy中，可以使用`gdspy.GdsLibrary`的`set_unit`和`set_precision`方法来设置unit和precision。例如，如果要将unit设置为1微米，精度设置为0.001微米：

import gdspy

# 创建gds库
lib = gdspy.GdsLibrary()

# 设置unit和precision
lib.set_unit(1e-6)  # 设置unit为1微米
lib.set_precision(1e-9)  # 设置precision为0.001微米

# 其他操作...

需要注意的是，设置unit和precision会影响到所有后续的图形操作。因此，需要在创建gds库之后立即设置。如果需要更改unit和precision，可以再次调用`set_unit`和`set_precision`方法。

相关问题

Python如何设置word中中文字体和英文字体格式

在Python中使用Python-docx库可以设置Word中的中文字体和英文字体格式。

首先，需要安装Python-docx库:

pip install python-docx

然后，可以按照以下步骤设置Word中的中文字体和英文字体格式:

from docx import Document
from docx.shared import Pt
from docx.oxml.ns import qn

# 创建一个Word文档
document = Document()

# 添加一段中文文本
paragraph = document.add_paragraph('这是一段中文文本。')

# 设置中文字体和字号
paragraph.style.font.name = '宋体'
paragraph.style.font.size = Pt(12)
paragraph.style._element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), '宋体')

# 添加一段英文文本
paragraph = document.add_paragraph('This is a paragraph of English text.')

# 设置英文字体和字号
paragraph.style.font.name = 'Arial'
paragraph.style.font.size = Pt(10)

# 保存文档
document.save('output.docx')

上述代码将中文字体设置为宋体，英文字体设置为Arial，字号分别设置为12和10。可以根据需要自定义字体和字号，并设置中文字体和英文字体的对应关系。

用python实现recall和precision

可以使用以下代码实现recall和precision：

def recall(true_positives, false_negatives):
    """
    计算召回率
    """
    return true_positives / (true_positives + false_negatives)

def precision(true_positives, false_positives):
    """
    计算精确度
    """
    return true_positives / (true_positives + false_positives)

其中，`true_positives` 表示真正例的数量，`false_positives` 表示假正例的数量，`false_negatives` 表示假反例的数量。

例如，对于一个二分类模型，可以使用以下代码计算其recall和precision：

# 模型预测结果
y_pred = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1]
# 真实标签
y_true = [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]

# 计算真正例、假正例和假反例的数量
true_positives = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 1])
false_positives = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 0 and y_pred[i] == 1])
false_negatives = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 0])

# 计算召回率和精确度
recall_score = recall(true_positives, false_negatives)
precision_score = precision(true_positives, false_positives)

print("Recall: ", recall_score)
print("Precision: ", precision_score)

输出结果如下：

Recall:  0.6
Precision:  0.6666666666666666

这表示模型的召回率为 0.6，精确度为 0.67。