gts2 = np.asarray(ground_truths_multilabel) trues = np.asarray(gts2).flatten()
时间: 2024-12-04 22:24:08 浏览: 45
首先,让我们理解一下给出的代码片段。`gts2 = np.asarray(ground_truths_multilabel)`这一步将多标签的地面真相(ground truth)转换为numpy数组。`trues = np.asarray(gts2).flatten()`则是对这个数组进行操作:
1. `np.asarray(gts2)`将可能原本是其他类型的数据结构(如列表或其他可迭代对象)转换成numpy数组,以便于数值计算。
2. `.flatten()`方法用于删除数组的维度并将其展平为一维数组。这意味着原始的多标签形状会被压缩成一维,每个元素代表一个单独的标签。
举个例子,假设`ground_truths_multilabel`是一个二维数组,其中每一行代表一个实例,列对应不同的类别,而`True`表示该实例属于该类别。通过`.flatten()`,我们将这些布尔值组合成单一的一维向量,其中连续的`True`表示同一实例具有多个相关的标签。
下面是具体操作的一个简单示例[^1]:
```python
# 假设ground_truths_multilabel是这样的:
# [[True, False, True], [False, True, False]]
gts2 = np.array([[True, False, True], [False, True, False]])
trues = np.asarray(gts2).flatten()
print(trues) # 输出:[1 0 1 0]
# 这里1代表True,0代表False,所以[1, 0, 1]表示第一个实例属于类别1和3,第二个实例仅属于类别2
```
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