根据true和false numpy

NumPy 中的布尔类型是指 bool 类型，它只有两个值：True 和 False。在 NumPy 中，可以使用比较运算符（如 ==、>、< 等）和逻辑运算符（如 &、|、~ 等）来生成这些布尔类型的值。例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
bool_arr = arr > 2  # 生成一个布尔类型的数组，表示 arr 中大于 2 的元素
print(bool_arr)
# 输出：[False False  True  True]

还可以使用 `np.where()` 函数来根据布尔类型的值选择数组中的元素。例如：

new_arr = np.where(bool_arr, arr, 0)  # 将 arr 中大于 2 的元素替换为它本身，其余的元素替换为 0
print(new_arr)
# 输出：[0 0 3 4]

以上代码将 arr 中大于 2 的元素替换为它本身，其余的元素替换为 0。这个替换过程是根据 bool_arr 中的值进行的。

相关问题

请检查如下代码with torch.no_grad(): true=[] false=[] for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len(images), 1, 121).float() inputs, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = cnn(inputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) true.append(labels.cpu().numpy()) false.append(predicted.cpu().numpy()) print(true) # print(false) cm = confusion_matrix(true, false, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) # 打印混淆矩阵 print(cm)

代码中的`with torch.no_grad()`语句是用来关闭梯度计算的上下文管理器，它可以提高代码的运行效率。在这个上下文中，所有计算都不会被跟踪，也就不会构建计算图，从而减少内存的使用和计算时间。

以下是对代码的一些建议：

1. `true`和`false`列表用来保存每个批次的真实标签和模型预测的标签，可以将它们命名为`true_labels`和`predicted_labels`，更符合语义。
2. `confusion_matrix`函数的`labels`参数应该是一个一维数组或列表，表示类别标签的取值。在代码中，`true`和`false`列表中的元素都是二维数组，需要将它们展开成一维数组后才能作为`confusion_matrix`函数的参数。可以使用`numpy`库的`concatenate`函数将多个数组合并成一个数组。
3. 在将标签转换为`numpy`数组之前，应该先将其从GPU上移动到CPU上，可以使用`labels.cpu().numpy()`和`predicted.cpu().numpy()`来完成。

改进后的代码如下：

with torch.no_grad():
    true_labels = []
    predicted_labels = []
    for data in testloader:
        images, labels = data
        images = images.view(len(images), 1, 121).float()
        inputs, labels = images.to(device), labels.to(device)
        outputs = cnn(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        true_labels.append(labels.cpu().numpy())
        predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy())
    true_labels = np.concatenate(true_labels)
    predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels)
    cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, labels=[0, 1, 2, 3, 4])
    print(cm)

运行结果应该类似于：

array([[  7,   1,   0,   0,   0],
       [  0,  27,   1,   0,   0],
       [  0,   0,  30,   0,   0],
       [  0,   0,   0,  27,   1],
       [  0,   1,   0,   1, 100]])

其中，混淆矩阵的第i行第j列表示真实标签为i，预测标签为j的样本数量。例如，第2行第1列的1表示真实标签为1，但模型却将它预测为0的样本数量为1。

a = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]]),找到大于 2 的元素; 返回一个相同大小的布尔值numpy数组，形如： [[False False] [ True True] [ True True]]（禁止直接输出）

可以使用Python的NumPy库进行逻辑运算，生成一个相同大小的布尔值数组，来找到大于2的元素，具体代码如下：

import numpy as np

# 定义数组
a = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]])

# 找到大于2的元素
bool_arr = a > 2

# 输出结果
print(bool_arr)

代码中，首先定义了一个3行2列的二维数组 `a`。

然后，使用 `a > 2` 进行逻辑运算，将大于2的元素转换为True，否则转换为False，并将结果保存到变量 `bool_arr` 中。

最后，使用 `print()` 函数输出变量 `bool_arr`。输出结果形如：[[False False] [ True True] [ True True]]。