エレガントなSciPy ―Pythonによる科学技術計算

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付録　演習の解答

列を作成して上記のように埋めていきます。

def general_confusion_matrix(pred, gt):

n_classes = max(np.max(pred), np.max(gt)) + 1

cont = np.zeros((n_classes, n_classes))

for i, j in zip(pred, gt):

cont[i, j] += 1

return cont

A.9

　解答：

COO

を使った表現

以下は「

5.2.2

　演習：

COO

を使った表現」の解答です。

まずは、配列の非ゼロ要素を、本を読むように左から右、上から下の順番に列挙します。

s2_data = np.array([6, 1, 2, 4, 5, 1, 9, 6, 7])

続いて、それらの値の行のインデックスを同じ順番に列挙します。

s2_row = np.array([0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 4])

最後に、列のインデックスです。

s2_col = np.array([2, 0, 1, 3, 4, 1, 0, 3, 4])

正しい行列が得られたかどうかは、逆に

COO

表現から行列を求めれば確認できます。

s2_coo0 = sparse.coo_matrix(s2)

print(s2_coo0.data)

print(s2_coo0.row)

print(s2_coo0.col)

[6 1 2 4 5 1 9 6 7]

[0 1 1 1 1 2 3 4 4]

[2 0 1 ...