Python Tips(二):如何优雅的画混淆矩阵

本文介绍了在处理分类问题时,如何使用Python优雅地绘制混淆矩阵。通过导入相关包,定义函数并设置参数,可以清晰地展示数据的分类情况。

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在进行处理分类问题,常常需要画混淆矩阵对数据分类情况进行分析,这里安利一个混淆矩阵的方法:

1.首先导入要用到的包:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pl
from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix

2.定义混淆矩阵函数,进行相关参数设置:

def plot_confusion_matrix(cm,
                          target_names,
                          title='Confusion matrix',
                          cmap='Blues',#这个地方设置混淆矩阵的颜色主题,这个主题看着就干净~
                          normalize=True):
   
 
    accuracy = np.trace(cm) / float(np.sum(cm))
    misclass = 1 - accuracy
    
    if cmap is None:
        cmap = plt.get_cmap('Blues')
        
    plt.figure(figsize=(9, 7))
#    plt.figure()
    plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    plt.
### ROS小车实操教程 #### 了解ROS作为工具的角色 对于工程师来说,ROS更像是一个用于连接不同项目程序和模块的工具[^1]。因此,在实际操作中,重点应放在如何利用ROS实现具体功能上,而不是深入研究其内部机制。 #### Gazebo与ROS的关系澄清 需要注意的是,尽管Gazebo常被提及于ROS环境中,但实际上这是一个独立开发的机器人仿真平台[^3]。这意味着即使不依赖ROS,也能单独使用Gazebo完成许多仿真实验;反之亦然,ROS同样可以与其他模拟器配合工作。 #### 控制关节状态以驱动轮子运动 当涉及到具体的ROS小车控制时,可以通过发布`/joint_states`主题的消息来调整机械臂或其他移动部件的角度位置。例如,在视频教程中展示了通过拖拽进度条改变话题中的数值从而实时更新RVIZ显示的效果,并进一步说明了如何手动设置这些值使机器人执行特定动作,比如让车轮转动起来[^2]。 ```bash rostopic pub /cmd_vel geometry_msgs/Twist "{linear: {x: 0.5, y: 0.0, z: 0.0}, angular: {x: 0.0,y: 0.0,z: 0.0}}" ``` 上述命令可用于向`/cmd_vel`主题发送速度指令消息,其中线性速度设定了前进方向的速度分量(此处设定为正数表示向前行驶),而角速度则保持零以便直线前行。 #### 构建完整的控制系统流程 为了构建一套完整的基于ROS小车系统,通常还需要考虑以下几个方面: - **传感器数据处理**:读取来自激光雷达、摄像头等设备的数据并解析成可用的信息流; - **路径规划算法集成**:引入诸如A*寻径法之类的高级导航逻辑; - **避障策略设计**:根据环境感知情况动态调整行进路线; - **硬件接口适配层编写**:确保底层电机控制器能够接收到来自高层决策单元发出的操作请求。 综上所述,掌握ROS并不意味着要成为专家级用户,而是要学会合理运用这一强大框架所提供的资源和服务快速搭建起满足需求的应用场景。
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