如何将包含字符串列表的numpy数组转换为包含0和1列表的数组？

现在，我有一个numpy数组，其中包含对电子邮件是“垃圾邮件”还是“火腿”的预测。所以基本上是垃圾邮件预测模型的结果。我想将其与包含所用测试集类的数组进行比较。当我对它们使用

多项式nb.score（）

方法时，我得到一个错误，因为它是用来比较浮点值而不是字符串的

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那么，如何根据列表条目是“spam”还是“ham”将这两个数组更改为浮点值呢？更好的是，有没有另一种更好的方法来定量测量模型的质量？

假设您已经获得了

y\u true

和

y\u predicted

，然后使用以下方法：

import numpy as np


y_test = np.array(['ham', 'spam', 'ham', 'spam', 'ham', 'ham', 'ham', 'ham', 
                   'ham', 'ham', 'ham', 'ham', 'ham', 'ham', 'ham', 'ham', 
                   'ham', 'ham', 'ham', 'spam','ham', 'ham', 'spam'], dtype=object)

y_predicted = np.array(['ham', 'spam', 'ham', 'ham', 'ham', 'ham', 'ham', 'ham',
                        'ham', 'ham', 'ham', 'ham', 'ham', 'ham', 'ham', 'ham', 
                        'ham', 'ham', 'ham', 'spam','ham', 'ham', 'spam'], dtype=object)

y_test[y_test == 'ham']=0
y_test[y_test == 'spam']=1

y_predicted[y_predicted == 'ham']=0
y_predicted[y_predicted == 'spam']=1

结果：

print(y_test=
#array([0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1], dtype=object)

print(y_predicted)
#array([0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1], dtype=object)

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你能给出一些示例数据吗？数组（['ham'，spam'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，spam'，ham'，ham'，ham'，ham ham'，ham ham火腿'，ham ham ham ham'，ham ham ham ham ham'，ham ham ham ham ham ham'，ham ham ham ham，这是预测数组（['ham'，spam'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，ham'，spam'，ham ham'，ham ham ham ham spam'，ham ham ham，dtype='关于

a=='ham'

？我尝试使用for-a循环对它们进行迭代更改，如下所示：对于c，测试类中的x:if x=='ham'：测试类[c]=0，但我得到了一个ValueError:太多的值无法解压缩（预期为2）@AhmedSamir请在您有其他信息时编辑您的问题。人们往往会忽略注释，并且您无法在注释中正确设置代码格式。