Python 将预测转换为具有阈值的标签

假设我有以下numpy数组

import numpy as np

arr = np.array([[0.2, 0.8], [0.99, 0.01], [0.08, 0.92]])
arr
Out[57]: 
array([[0.2 , 0.8 ],
       [0.99, 0.01],
       [0.08, 0.92]])

如果我想将此输出转换为“类”（或每行中最大值的索引），我只需使用：

arr.argmax(axis=1)
Out[58]: array([1, 0, 1], dtype=int64)

问题是，我想限制一定的限制。例如，让我们使用0.9。因此，不满足阈值约束的每一行都将返回标签-1

上述示例的输出将是

[-1,0,1]

（因为0.8和0.2都不大于0.9）

做这件事最像蟒蛇的方式是什么？希望（但不是必须）使用

numpy

，您可以使用：

细节

（arr>0.9）

返回一个具有相同形状的

ndarray

，指示满足条件的位置：

array([[False, False],
       [ True, False],
       [False,  True]])

m.argmax（axis=1）

返回

m

为

True

：

array([0, 0, 1])

np.where

将为满足

m.any（axis=1）

的行返回

m.argmax（axis=1）

，因此其中至少有一个元素大于阈值。此处

m.any（轴=1）

给出：

array([False,  True,  True])

---

否则

np。其中

将返回

-1

漂亮！谢谢亚图。

array([False,  True,  True])