अजगर में

Question

मैंने याद करने की कोशिश की, लेकिन टाइप त्रुटि हुई

import pandas as pd
y_test = {'o1':  [0,1,0,1],'o2': [1,1,0,1],'o3':[0,0,1,1]}
y_test = pd.DataFrame (y_test)
y_pred = {'o1':  [1,1,0,1],'o2': [1,0,0,1],'o3':[1,0,1,1]}
y_pred = pd.DataFrame (y_pred)
y_pred = y_pred.to_numpy()


def precision(y_test, y_pred):
    i = set(y_test).intersection(y_pred)
    len1 = len(y_pred)
    if len1 == 0:
        return 0
    else:
        return len(i) / len1

print("recall of Binary Relevance Classifier: " + str(precision(y_test, y_pred)))

इस कोड में एक त्रुटि दिखाई गई: वास्तव में मैं नीचे दिए गए मल्टी लेबल वर्गीकरण त्रुटि विवरण के लिए याद करने की कोशिश करता हूं

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-41-8f3ca706a8e6> in <module>
16         return len(i) / len1
17 
---> 18 print("recall of Binary Relevance Classifier: " + str(precision(y_test, y_pred)))
<ipython-input-41-8f3ca706a8e6> in precision(y_test, y_pred)
 9 
10 def precision(y_test, y_pred):
---> 11     i = set(y_test).intersection(y_pred)
 12     len1 = len(y_pred)
 13     if len1 == 0:

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

Answer 1

आपका ख़स्ता सरणी y_testसेट (पंक्ति 11 पर) में परिवर्तित नहीं किया जा सकता है, क्योंकि सरणी 2 आयामी है।

एक सेट में परिवर्तित करने के लिए चलने योग्य के लिए, आइटम सभी को धोने योग्य होना चाहिए। 1-डी सुपीरियर एरे के लिए यह ठीक है, क्योंकि संख्याएं हस्बे हैं:

>>> array_1d = np.array([1, 2, 3])
>>> array_1d
array([1, 2, 3])
>>> set(array_1d)
{1, 2, 3}

लेकिन 2-डी सरणी के लिए, आपको यह त्रुटि मिलेगी क्योंकि नेस्टेड सरणियां स्वयं धोने योग्य नहीं हैं:

>>> array_2d = np.array([[1,2,3], [1,2,3], [1,2,3]])
>>> array_2d
array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3]])
>>> set(array_2d)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'