比方说,当element prediction >= 0.9时,我想执行print(“向上”),因为它识别面向上的箭头图像,或者如果element prediction1 >= 0.9时,我会执行打印(# Load the image into the array # run the inference if (prediction[0] >=
我的结果"prediction_list" (比较2lists(test_labels and my_labels的值)的大小应该是260,因为我的原始lists(test_labels and my_labels但是,由于执行循环迭代,我的prediction_list大小为67600。我该怎么改正呢?prediction = []
for item in my_labels:
if item == int(i):prediction</em
我需要将列中的所有正值和负值分别相加neg_values = [x for x in df.prediction_at_ohlcv_end_date if x < 0] market_trading_pair next_future_timestep_returnohlcv_start_date prediction_at_ohlcv_end_date
0 Pol