Python:如何以最简单的方式比较两个数组

Question

我在做机器学习的东西。这几天遇到一个问题，希望有人能帮帮我。

我有两个数组 [Array(Prediction) 和 Array(Labels))，它们的维度相同 [Shape: (128, 5)]。第一维是每个预测和标签的索引。第二个维度是每个predict和label关联的结果

我要输出准确率这是我的代码。

right_count = 0
for i in range(Prediction.shape[0])  # Foreach each predict/label
    if（np.array_equal(Prediction[i], Labels[i])):  # Compare each result
        right_count += 1

accuracy = float(right_count) / Prediction.shape[0]'

我只是想知道是否有更好的方法来简化以下代码。

谢谢

Answer 1

该代码可以简化，例如:

accuracy = (Prediction == Labels).all(axis=1).mean()

这也将比原始版本运行得更快，因为更多的操作是在 Numpy 内部完成的，而不是在 Python 代码中完成的。