最近在使用sklearn做分类时候,用到metrics中的评价函数,其中有一个非常重要的评价函数是F1值,(关于这个值的原理自行google或者百度) 在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ,其中有一个参数average用来控制F1的计算方式,今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别 1.F1公式描述: F1-score:    2*(P*R)/(P+R)                 准确率(P): TP/ (TP+FP)                  召

本文转载自: http://www.sharejs.com/codes/python/4843 python 计算字符串长度,一个中文算两个字符,先转换成utf8,然后通过计算utf8的长度和len函数取得的长度,进行对比即可知道字符串内中文字符的数量,自然就可以计算出字符串的长度了. value=u'脚本12' length = len(value) utf8_length = len(value.encode('utf-8')) length = (utf8_length - length)

Python计算斗牛游戏的概率 过年回家,都会约上亲朋好友聚聚会,会上经常会打麻将,斗地主,斗牛.在这些游戏中,斗牛是最受欢迎的,因为可以很多人一起玩,而且没有技术含量,都是看运气(专业术语是概率). 斗牛的玩法是: 把牌中的JQK都拿出来 每个人发5张牌 如果5张牌中任意三张加在一起是10的 倍数,就是有牛.剩下两张牌的和的10的余数就是牛数. 牌的大小: 4条 > 3条 > 牛十 > 牛九 > -- > 牛一 >没有牛 而这些牌出现的概率是有多少呢? 由于只有四十张

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".

用Python计算幂的两种方法: #coding:utf-8 #计算幂的两种方法.py #1.常规方法利用函数 #不使用递归计算幂的方法 """ def power(x,n): result=1 for i in range(n): 1 2 3 result*=x #result=result*x x=2 result=1*2 result=2*2 result=4*2 print result #2,4,8 null result=1*4 result=4*4 print

Python计算分位数    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/80911514 Python中可以利用Numpy库来计算分位数,示例如下:   import numpy as np       a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])   # 中位数   print(np.median(a))   # 25%分位数   prin

校验和是经常使用的,这里简单的列了一个针对按字节计算累加和的代码片段.其实,这种累加和的计算,将字节翻译为无符号整数和带符号整数,结果是一样的. 使用python计算校验和时记住做截断就可以了. 这里仅仅是作为一个代码样本,权作标记,直接上代码 简单说明一下上面的脚本.如果是当作无符号整数来计算,则算法要简单很多,实际上都可以缩减为一句代码的事.如果是当作带符号整数来计算,则算法要复杂一下,要处理各种上溢出和下溢出的情形.正如文章开头指出的,不论使用哪种方式,最后的二进制表示都是一样的.所以一般

为了用python计算一个汉字的中心点,差点没绞尽脑汁活活累死

本文实例讲述了python计算时间差的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 1.问题: 给定你两个日期,如何计算这两个日期之间间隔几天,几个星期,几个月,几年? 2.解决方法: 标准模块datetime和第三方包dateutil(特别是dateutil的rrule.count方法)能非常简单迅速的帮你解决这个问题. from dateutil import rrule import datetime def weeks_between(start_date, end_date):   we

如何用Python计算最长公共子序列和最长公共子串 1. 什么是最长公共子序列?什么是最长公共子串? 1.1. 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS) 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS)是一个在一个序列集合中(通常为两个序列)用来查找所有序列中最长子序列的问题.这与查找最长公共子串的问题不同的地方是:子序列不需要在原序列中占用连续的位置 . 最长公共子序列问题是一个经典的计算机科学问题,也是数据比较程序,比如

用python计算100以内的素数 : break else: list.append(i)print(list)

目录 一.概要 二.导学 三.实践能力 一.概要 从数据处理到人工智能 实例15-霍兰德人格分析雷达图 从Web解析到网络空间 从人机交互到艺术设计 实例16-玫瑰花绘制 二.导学 纵览Python计算生态,看见更大的世界 三.实践能力 初步编写带有计算生态的复杂程序

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下: def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar==0) N_1 = np.sum(Yvar==1) N_0_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape) N_1_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape

介绍:大三上做一个医学影像识别的项目,医生在原图上用红笔标记病灶点,通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形,但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题,有些外接矩形内有多个红色标记,在使用网上的opencv的fillPoly填充效果非常不理想,还有类似python计算任意多边形方法也不理想的情况下,自己探索出的一种效果还不错的计算多圈及不规则图形的面积的算法. 医生提供的病灶标记图和原图,大部分长这样 但也有一些多圈情况 很明显,这些图片都是非常需要计算面积占比的,对样本需要筛选

"""python 计算列表内容出现次数""" #方法一: l = ['a','a','b','c','d','b','b','b'] test_dict = {} for i in l: #通过key来计算元素个数 test_dict[i] = test_dict.get(i,0) + 1 print(test_dict) 使用python中的内置模块 #方法二 l = ['a','a','b','c','d','b','b','b'] fro

用python计算39.8-0.1得出的结果是39.699999999999996 其他数字计算正确,唯独这个计算错误. 原因: 中文解释: https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/floatingpoint.html 英文解释: https://docs.python.org/3/faq/design.html#why-are-floating-point-calculations-so-inaccurate 因为 Python 中使用双精度浮点数来存

用Python计算三角函数之acos()方法的使用 acos()方法返回x的反余弦值,以弧度表示. 语法 以下是acos()方法的语法:     acos(x) 注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数. 参数 x -- 这必须是在范围内的数字值-1到1,如果x大于1,则它会产生一个错误. 返回值 此方法返回的X反余弦,以弧度表示. 例子 下面的例子显示acos()方法的使用.     #!/usr/bin/python import

先理一下思路:1.weekday会根据某个日期返回0到6的一个数字来表示星期几对吧,0==星期一我们来列一个表: [0,1,2,3,4,5,6] 2.知道了星期几之后,你可以计算出那一周相对于这个0到6的数字的差值(比如你确定一个比较值0,那么取得该日期的weekday值假设为n,那么这个差值就是0-n对吧,针对第一条发现的列表,假设我们指定的日期是星期二,weekday数值为1: [0,1,2,3,4,5,6] n 就是说n在列表中1的位置,数值也是1,那么前面星期一是否就刚好是0-1的相对位

使用Python计算身体质量指数BMI 运行结果如下: 源代码: 1 ''' 2 3. 利用函数思想,将"身体质量指数BMI"源程序封装成为一个函数并调用. 3 :param height 身高(米) 4 :param weight 体重(公斤) 5 ''' 6 def computeBMI(height, weight): 7 bmi = weight / pow(height, 2) 8 print("BMI的数值为:{:.2f}".format(bmi)) 9

转载请注明:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3816532.html 困惑度一般在自然语言处理中用来衡量训练出的语言模型的好坏.在用LDA做主题和词聚类时,原作者D.Blei就是采用了困惑度来确定主题数量.文章中的公式为: perplexity=exp^{ - (∑log(p(w))) / (N) } 其中,P(W)是指的测试集中出现的每一个词的概率,具体到LDA的模型中就是P(w)=∑z p(z|d)*p(w|z)[z,d

前言 最近要开发一个基于python的合并文件夹/目录的程序,本来的想法是基于修改时间的比较,即判断文件有没有改变,比较两个文件的修改时间即可.这个想法在windows的pc端下测试没有问题. 但是当把一个文件从pc端复制到优盘时出现了一个问题,复制到优盘的文件比pc端的文件慢了两秒钟! 这里我用的复制函数是 shutil.copy2(),理论上它会把修改时间和最后访问时间也复制过来1,但是实际情况并不是完全相同. 详细情况我在segmentfault里提出了问题:为什么将一个文件从pc中复制到