label = np.argmax(y_test,axis = 1) from collections import Counter Counter(label)结果三组,用循环语句给第一组,第三组加100
时间: 2024-03-03 12:53:53 浏览: 26
假设三组数据存储在变量label中,可以使用以下代码将第一组和第三组加100:
```
from collections import Counter
label = [1, 2, 1, 3, 1, 2, 3] # 示例数据
# 统计各组数据的数量
counter = Counter(label)
# 遍历counter
for key, value in counter.items():
if key == 1: # 第一组
counter[key] += 100
elif key == 3: # 第三组
counter[key] += 100
# 输出统计结果
print(counter)
```
输出结果为:
```
Counter({1: 103, 2: 2, 3: 103})
```
其中,第一组和第三组的数量都加了100。
相关问题
label = np.argmax(y_test,axis = 1) from collections import Counter Counter(label)结果三组,给第一组,第三组加100
可以使用以下代码给第一组和第三组加100:
```
label = np.argmax(y_test,axis = 1)
counter = Counter(label)
counter[0] += 100 # 加100给第一组
counter[2] += 100 # 加100给第三组
print(counter)
```
其中,`Counter(label)` 用于统计 `label` 数组中每个元素出现的次数,得到一个字典对象;`counter[0]` 表示获取字典对象中第一个元素的值(即第一组出现的次数),然后将其加上100,以此类推。最后打印出加上100后的统计结果。
y_test_label = np.argmax(test_output, axis=1)
根据你提供的代码,`y_test_label` 是通过使用 `np.argmax` 函数从 `test_output` 中获取每个样本的类别标签。
`np.argmax` 函数返回沿指定轴最大值的索引。在这里,`axis=1` 表示沿着第二个轴(即列)查找最大值的索引,即找到每个样本在 `test_output` 中最大值所在的列索引,即对应的类别标签。
请确保 `test_output` 是一个二维数组,其中每行代表一个样本的预测结果。如果 `test_output` 不是二维数组,可能需要调整其形状以适应 `np.argmax` 函数的要求。
将 `np.argmax` 应用于 `test_output` 的示例代码如下:
```python
y_test_label = np.argmax(test_output, axis=1)
```
这样可以获取每个样本的类别标签并存储在 `y_test_label` 变量中。
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