python - 如何将 .predict(x) 方法结果中的元素与另一个数组中的元素进行匹配并输出？

Question

我有以下代码:

# Load model
with open('text_classifier.pkl', 'rb') as f:
    countVec, model = pickle.load(f)

#Convert to bag of words
results = countVec.transform(commentsInput)

# predict converted text with the trained model
predictionsNew = model.predict(results)

print(predictionsNew)

print(predictionsNew) 的输出如下:[[1 0 1 0 1 0]]

当我执行 type(predictionsNew) 时，它将输出类型返回为 numpy.ndarray

该数组中的每个值都对应于我的数据集中的一个标签，并告诉我输入是否与该标签匹配。例如，假设每个值对应于该数组 labels = ['a','b','c','d','e','f']。

我想循环遍历第一个数组和第二个数组并产生如下输出:

a = 1
b = 0
c = 1
d = 0
e = 1
f = 0

实现这一目标的最简单方法是什么？

更新:我相信数字数组只包含一个元素。所以基本上我想将这个单个元素分成 6 个不同的元素，它们对应于我的标签数组。

Answer 1

您正在寻找zip功能。

a = ["a", "b", "c", "d", "e"]
b = np.ndarray((5,), buffer=np.array([0, 1, 0, 1, 0]), dtype=int) 

for x, y in zip(a, b):
    print(f"{x} = {y}")

输出:

a = 0
b = 1
c = 0
d = 1
e = 0