检查值是否高于阈值，如果是，则替换为答案

【问题标题】：Check if value is higher than a threshold if it is, replace by检查值是否高于阈值，如果是，则替换为
【发布时间】：2019-07-22 06:49:09
【问题描述】：

我的目标是列出我的清单：

predictions = [0, 0.2, 0.9, 0.7]

如果高于 0.5，如果不是 1，则应该变为 0

我试过了：

predictions = np.where(predictions>=0.5,1, 0).tolist()

但是当取第一个元素时：

[0]

不仅是0

什么是做我想做的最好的方法？

【问题讨论】：

预测 = [0; 0.2; 0.9; 0.7] 这应该用逗号分隔？

标签： python numpy keras

【解决方案1】：

只需使用np.array.round 方法：

>>> predictions = np.array([0, 0.2, 0.9, 0.7])
>>> predictions.round().tolist()
[0, 0, 1, 1]
>>>

如果您确实需要列表理解，请执行以下操作：

>>> predictions = [0, 0.2, 0.9, 0.7]
>>> [int(i >= 0.5) for i in predictions]
[0, 0, 1, 1]

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用列表理解：

[0 if i>=0.5 else 1 for i in predictions]

注意：您说如果原始值大于 0.5，您希望条目为零。你确定吗？或者如果低于 0.5 应该为零？

【讨论】：

【解决方案3】：

如果 predictions 是一个列表，那么将其设置为一个 numpy 数组，其中可以工作：

import numpy as np
predictions = [0.0, 0.2, 0.9, 0.7] 
newList = np.where(np.array(predictions) >= 0.5,1, 0).tolist()

print(newList)
print(newList[0])

输出：

[0, 0, 1, 1]
0

【讨论】：

【解决方案4】：

您正在尝试导致此错误：TypeError: '>=' not supported between instances of 'list' and 'float'

此错误是因为您将列表传递给 np.where 函数，而该函数采用 np.array。

使用np.array(predictions) 将列表转换为numpy 数组即可解决问题。

因此，总而言之，将您的行更改为此，您将获得所需的输出。

predictions = np.where(np.array(predictions) >= 0.5, 1, 0).tolist()

【讨论】：

感谢您的建议，我在这里问之前尝试过...但是在错误的地方。我试过np.array(np.where...)

【解决方案5】：

假设你的预测是一个 numpy 数组

threshold = 0.5 
prediction=np.array([0,0.2,0.9,0.7])
prediction[prediction<=threshold]=0
prediction[prediction>threshold]=1

注意 - 根据您的需要更改 > 或 >= 符号

【讨论】：