python - 将预测转换为具有阈值的标签

Question

假设我有以下 numpy 数组

import numpy as np

arr = np.array([[0.2, 0.8], [0.99, 0.01], [0.08, 0.92]])
arr
Out[57]: 
array([[0.2 , 0.8 ],
       [0.99, 0.01],
       [0.08, 0.92]])

如果我想将此输出转换为“类”(或每行中最大值的索引)，我只需使用:

arr.argmax(axis=1)
Out[58]: array([1, 0, 1], dtype=int64)

问题是，我想限制某个阈值。对于示例，我们使用 0.9。因此，不满足阈值约束的每一行都将返回标签 -1。

上面示例的输出将是 [-1, 0, 1](因为 0.8 和 0.2 都不大于 0.9)。

最符合 Python 风格的方法是什么？希望(但不是必须)使用 numpy。

Answer 1

您可以使用 np.where :

m = arr > 0.9
np.where(m.any(axis=1), m.argmax(axis=1), -1)
array([-1,  0,  1])

详情

(arr > 0.9) 返回一个具有相同形状的 ndarray，指示满足条件的位置:

array([[False, False],
       [ True, False],
       [False,  True]])

m.argmax(axis=1) 返回 m 为 True 的地方:

array([0, 0, 1])

np.where 将为那些满足 m.any(axis=1) 的行返回 m.argmax(axis=1) ，因此至少有一个元素大于阈值。这里 m.any(axis=1) 给出:

array([False,  True,  True])

否则np.where会返回-1