まず、単純に混同行列(numpy.ndarray)を求める方法です。 fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix y_true=[0,1,1,1,1,0,0,0,0,1]# 正解ラベルy_pred=[0,0,0,1,1,0,1,0,0,1]# 予測ラベルcm=confusion_matrix(y_true,y_pred)# 混同行列(numpy.ndarray)の取得# print(cm)# [[4 1]...
#横一列N=signal.correlate2d(G,mask_h,mode="same",boundary="fill")np.savetxt(sys.stdout,N,"%d")#縦一列N=signal.correlate2d(G,mask_h.T,mode="same",boundary="fill")np.savetxt(sys.stdout,N,"%d")#左上から右下(単位行列)N=signal.correlate2d(G,mask_s,mode="same",boundary="fill"...
import numpy as np from scipy import signal def smooth(y, npts, norder): """ F:Fii """ y=signal.savgol_filter(np.array(y), npts, norder) return y この関数は、浮動小数点型のリストと、スムージングウィンドウと多項式の次数を指定する2つの整数を受け入れ、浮動小数点型のリストを...
マトリクス状のデータを横方向(行)だけでなく縦方向(列)にも操作したいときには,行列の転置を行うと操作しやすいです.また競プロでは外部ライブラリを使えないこともあるので,numpyを使わずにzipを使ってリスト内包表記で解決します.
decomposition import PCA if __name__ == '__main__': # 行列シートMBook1を探す。このシートには、200バンドのハイパースペクトルデータ用に200の行列オブジェクトが画像スタックとして含まれる msX = op.find_sheet('m', 'MBook1') # 行列シートから200バンドのデータを3Dnumpy配列...
boost python / boost numpy を使った numpy array と C++配列の相互変換is linked2 years ago Qiita Conference 2024 Autumn will be held!: 11/14(Thu) - 11/15(Fri) Qiita Conference is the largest tech conference in Qiita! Keynote Speaker ...
まずは xの分散(Sxx)とx,yの共分散(Sxy)を求めていきます。Numpyのconvメソッドにx,yを結合した行列を引数で渡して返ってくる行列の[0][0]がxの分散、[0][1], [1][0]の要素がx,yの共分散, [1][1]の要素がyの分散になります。