np.argsort(scores, axis=0)[::-1, 0]
时间: 2023-05-22 07:05:04 浏览: 77
这是一个 Python 中的 NumPy 数组方法,它返回的是数组中元素从小到大排列后的下标索引值。具体实现方法是,将 scores 数组沿着第0维进行排序,然后将排序结果进行反转,最后返回排序后的索引值数组。如果需要以降序形式返回排序结果,则还需要在下标数组前面加上一个负号。
相关问题
def _eval_nme(self, loader, class_means): self._network.eval() vectors, y_true = self._extract_vectors(loader) vectors = (vectors.T / (np.linalg.norm(vectors.T, axis=0) + EPSILON)).T dists = cdist(class_means, vectors, "sqeuclidean") scores = dists.T return np.argsort(scores, axis=1)[:, : self.topk], y_true
这段代码是一个用于计算NME(Normalized Mean Error)的函数。它接受一个数据加载器(loader)和一个类别均值(class_means)作为输入,并返回排序后的预测得分(scores)和真实标签(y_true)。
首先,代码将模型设置为评估模式(self._network.eval())。然后,通过调用_extract_vectors(loader)函数,从加载器中提取特征向量(vectors)和真实标签(y_true)。
接下来,代码对特征向量进行归一化处理。将特征向量的每一列除以其L2范数加上一个很小的常数EPSILON,以避免除以零。归一化后的特征向量存储在vectors中。
然后,代码使用cdist函数计算类别均值(class_means)与归一化特征向量(vectors)之间的平方欧氏距离(sqeuclidean)。这将生成一个距离矩阵(dists),其中每行表示一个类别的距离分布。
最后,代码将距离矩阵转置后作为预测得分(scores)返回,并使用np.argsort函数按行对得分进行排序。排序后的结果中,每行包含前topk个最小得分的索引。同时,真实标签(y_true)也被返回。
注意:这段代码的具体实现可能依赖于其他函数或类的定义,因此需要结合整个代码的上下文来理解其完整功能和使用方式。
topsis代码
以下是一个简单的Topsis算法的Python实现:
```python
import numpy as np
def topsis(matrix, weights, impacts):
# 归一化矩阵
normalized_matrix = matrix / np.sqrt(np.sum(matrix ** 2, axis=0))
# 加权归一化矩阵
weighted_normalized_matrix = normalized_matrix * weights
# 正理想解和负理想解
positive_ideal = np.max(weighted_normalized_matrix, axis=1)
negative_ideal = np.min(weighted_normalized_matrix, axis=1)
# 距离正理想解和负理想解的距离
positive_distances = np.sqrt(np.sum((weighted_normalized_matrix - positive_ideal.reshape(-1, 1)) ** 2, axis=0))
negative_distances = np.sqrt(np.sum((weighted_normalized_matrix - negative_ideal.reshape(-1, 1)) ** 2, axis=0))
# 综合得分
scores = negative_distances / (positive_distances + negative_distances)
# 根据优劣标准进行排序
if impacts[0] == '+':
rankings = np.argsort(scores)[::-1]
else:
rankings = np.argsort(scores)
return rankings
```
其中,`matrix`是原始矩阵,每行代表一个样本,每列代表一个特征;`weights`是各个特征的权重,`impacts`是各个特征的优劣标准,可以是`'+'`表示越大越好,`'-'`表示越小越好。
函数返回一个排名列表,其中排名越靠前的样本越好。
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