Python中Class的编码风格(Styling Classes)

Class names should be written in CamelCase. To do this, capitalize the first letter of each word in the name, and don’t use underscores. Instance and module names should be written in lowercase with underscores between words.

类名应该采用大驼峰规则,每个单词的首字母大写且不要使用下划线。实例和模块名应该小写且单词之间用下划线连接。

Every class should have a docstring immediately following the class definition. The docstring should be a brief description of what the class does. Each module should also have a docstring describing what the classes in a module can be used for.

对于每个类,都应在类的定义后面,简要描述类的功能。每个模块也应该包含相应的解释说明,对于模块中的类的功能进行整体说明。

You can use blank lines to organize code, but don’t use them excessively. Within a class you can use one blank line between methods, and within a module you can use two blank lines to separate classes.

你可以使用空行来组织代码,但是不要滥用。在一个类中,不同方法之间空一行;在一个模块里,不同类之间空两行。

If you need to import a module from the standard library and a module that you wrote, place the import statement for the standard library module first. Then add a blank line and the import statement for the module you wrote. In programs with multiple import statements, this convention makes it easier to see where the different modules used in the program come from.

如果你要调用标准库和自己写的模块,请先import标准库,然后空一行import自己的库。这种做法可以让别人明白程序使用的各个模块来自于哪里。

英文内容来自于python crash courses,主要用于个人学习、记录,侵删。 

### 多类别分类中的混淆矩阵解释及其在机器学习中的应用 #### 定义与结构 混淆矩阵是一种特定的表格布局,用于展示算法性能的表现情况,尤其是在监督学习中。对于多类别的分类问题,该矩阵不仅限于二元分类,而是扩展到多个类别。每一行代表实例的实际类别,而每一列则表示预测得到的结果类别[^1]。 #### 计算方法 当处理一个多类别分类任务时,假设存在N个不同的标签,则可以构建一个大小为NxN的方阵作为混淆矩阵。如果某个样本的真实标记是i但是被错误地识别成了j,在这个矩阵里对应的(i,j)位置上的计数就会加一。通过这种方式累积所有测试集的数据之后就能形成完整的混淆矩阵[^2]。 #### 解读方式 - **对角线元素**:这些数值反映了各个类别下正确分类的数量; - **非对角线元素**:表明了不同类别之间的误判次数;例如C[i][j](i≠j),意味着本应属于第i类却被错分为第j类的情况发生过多少次。 这种可视化工具能够帮助研究者直观了解模型在哪种类型的区分上做得较好或较差,并据此调整参数优化表现[^3]。 #### 绘制示例 以下是Python环境下利用`matplotlib`库来绘制混淆矩阵的一个简单例子: ```python import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns; sns.set() # for plot styling import numpy as np def plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, classes, normalize=False, title=None, cmap=plt.cm.Blues): """ This function prints and plots the confusion matrix. Normalization can be applied by setting `normalize=True`. """ if not title: if normalize: title = 'Normalized confusion matrix' else: title = 'Confusion matrix, without normalization' cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) fig, ax = plt.subplots() im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) ax.figure.colorbar(im, ax=ax) ax.set(xticks=np.arange(cm.shape[1]), yticks=np.arange(cm.shape[0]), xticklabels=classes, yticklabels=classes, title=title, ylabel='True label', xlabel='Predicted label') fmt = '.2f' if normalize else 'd' thresh = cm.max() / 2. for i in range(cm.shape[0]): for j in range(cm.shape[1]): ax.text(j, i, format(cm[i, j], fmt), ha="center", va="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") fig.tight_layout() return ax np.random.seed(0) y_true = ["cat", "dog", "rabbit"] * 5 + ['fish'] * 7 y_pred = ["cat", "rabbit", "dog", "cat", "rabbit", "dog", "dog", "rabbit", "cat", "dog", "fish","fish","fish","fish","fish","fish","fish"] class_names = list(set(y_true)) plot_confusion_matrix(y_true=y_true, y_pred=y_pred, classes=class_names, title='Confusion Matrix Example') plt.show() ```
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