文章目录1混淆矩阵定义2np.bincount()函数解读3生成混淆矩阵4感谢链接1混淆矩阵定义混淆矩阵：ConfusionMatrix，用于直观展示每个类别的预测情况，能从中计算准确率(Accuracy)、精度(Precision)、召回率(Recall)、交并比(IoU)。混淆矩阵是n*n的矩阵（n是类别），对角线上的是正确预测的数量。每一行之和是该类的真实样本数量，每一列之和是预测为该类的样本数量。2np.bincount()函数解读返回从0到array中最大值每个数出现的次数np.bincount(array,minlength) minlength：限制返回列表的最小长度，不够用0填
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python库numpy提供的求和方法np.sum()，可以对数组和矩阵进行求和。sum方法可以接收多个参数，主要是数组a,坐标轴axis,数据类型dtype,初始值initial。其中，axis对于我们来说比较容易迷糊，这个值对求和有什么影响？一般来说，不设置axis这个参数，那么就是把数组或者矩阵所有元素求和，不管数组是一维，还是多维，最终会把每一个元素相加求和。 如下数组，是一个2维数组，每一维又是一个3*4的二维数组。 [[ [1,2,3,1], [2,3,4,1], [3,4,1,2]],[ [1,0,2,0], [0,1,0,2], [3,2,1,0]]]这里可以看作是一
python库numpy提供的求和方法np.sum()，可以对数组和矩阵进行求和。sum方法可以接收多个参数，主要是数组a,坐标轴axis,数据类型dtype,初始值initial。其中，axis对于我们来说比较容易迷糊，这个值对求和有什么影响？一般来说，不设置axis这个参数，那么就是把数组或者矩阵所有元素求和，不管数组是一维，还是多维，最终会把每一个元素相加求和。 如下数组，是一个2维数组，每一维又是一个3*4的二维数组。 [[ [1,2,3,1], [2,3,4,1], [3,4,1,2]],[ [1,0,2,0], [0,1,0,2], [3,2,1,0]]]这里可以看作是一
python数据拟合主要可采用numpy库，库的安装可直接用pipinstallnumpy等。 这段代码可以直接用，但是要用自己的值#多项式拟合y=data_jiedian_2#输入自己的值x=[iforiinrange(29)]#输入自己的值xx=[iforiinrange(29)]#xx可以设置大于x可以用来做预测z1=np.polyfit(x,y,6)#用6次多项式拟合，可改变多项式阶数；p1=np.poly1d(z1)#得到多项式系数，按照阶数从高到低排列print(p1)#显示多项式yvals=p1(xx)#可直接使用yvals=np.polyval(z1,xxx)plt.plot(
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数字后端各种Cell相关概念汇总数字电路器件反相器逻辑门触发器锁存器半加器全加器半减器全减器数字后端常见Cell相关名词bufferrepeaterdelaycellendcapcelltapcelldecapcelltiecellfillercellsparecellclockgatingcellICGcell数字电路器件反相器反相器是最基础的MOS器件，英文是inverter，一般缩写为INV。反相器对信号有驱动作用，但是会使信号反相。反相器由NMOS和PMOS组成，栅端（G）相连作为输入端，漏断相连作为输出端，NMOS的源端接地，PMOS的源端接电源VDD.逻辑门逻辑门（LogicGat
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桑葚图.jpg今天我们复现一幅2021年Cell上Graphicalabstract的图。Title:Humanoralmucosacellatlasrevealsastromal-neutrophilaxisregulatingtissueimmunityDOI:10.1016/j.cell.2020.07.009[TOC]22读图Snipaste_2022-04-26_16-03-03.png来看一下这个摘要图(红色箭头)，作者用堆叠条形图来展示两组样本间比例的变化，中间又增加了连线让相同组分之间对对比更加的直观。一般这种数据就是以饼图或是堆叠条形图来展现，今天我们就用饼图和条形图两种形式
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