介绍 # !康德:utf - 8
def quick_index(数组,,,,结束):
,左,right =,开始,结束=,key 数组(左)
,while left & lt;右:
while 才能left & lt;, right 以及数组(右),祝辞,关键:
,,right -=1
数组(左),才能=,数组(右)
while 才能left & lt;, right 以及数组(左),& lt;,关键:
,,left +=1
数组(右),才能=,数组(左)
,数组(左)=,关键
return 离开
def min_num(数组,,米):
,开始,最终获得=,0,,len(数组),安康;1=,,index quick_index(数组,,开始,结束)
,while index !=, m:
if 才能index & lt;, m:
,,index =, quick_index(数组,,指数+ 1,,结束)
其他的才能:
,,index =, quick_index(数组,,首先,,指数)
,打印(数组[m]):
if __name__ ==, & # 39; __main__ # 39;:=,alist [15, 54岁,26岁,93年,17日,77年,31日,44岁,55岁,20)
,min_num(倾斜的,5) a_real =1
a_pred =, (0.02, 0.23, 0.35, 0.38, 0.02)
# top-1
时间=a_pred_label 3, match =False
#前三
a_pred_label_list =, (1, 2, 3], match 真正=, # 5类:0,1,2,3,4
import numpy as np
a_real =, np.array ([[1], [2],, [1], [3]])
#用随机数代替分数
时间=random_score np.random.rand ((4、5))
时间/时间=a_pred_score random_score random_score.sum(轴=1).reshape (random_score.shape [0],, 1)
时间=k 3 #前三
#以下是计算方法
时间=max_k_preds a_pred_score.argsort(轴=1)(:,- k:)(:,:: 1), #得到top-k 标签
时间=match_array np.logical_or.reduce (max_k_preds==a_real,轴=1),#得到匹配结果
时间=topk_acc_score match_array.sum (),/match_array。形状[0]
这篇文章给大家分享的是有关python中topk算法的示例的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
直接看代码吧!
<强>补充知识: <强> python numpy求top-k精度指标
top-k acc表示在多分类情况下取最高的k类得分的标签,与真实值匹配,只要有一个标签匹配,结果就是真的。
如对于一个有5类的多分类任务
对于(精度
sklearn。精度指标提供的方法,能够直接计算得分,但是对于topk-acc就需要自己实现了:
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