code: #!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  # @Time    : 2018/11/4 18:48
  # @Author  : DaiPuWei
  # E-Mail   : 771830171@qq.com
  # blog     : https://blog.csdn.net/qq_30091945
  # @Site    : 中国民航大学北教25实验室506
  # @File    : Other.py
  # @Software: PyCharm
  
  import pandas as pd
  import numpy as np
  
  def Merge(data,row,col):
      """
      这是生成DataFrame数据的函数
      :param data: 数据，格式为列表(list),不是numpy.array
      :param row: 行名称
      :param col: 列名称
      """
      data = np.array(data).T
      return pd.DataFrame(data=data,columns=col,index=row)
  
  def Confusion_Matrix_Merge(confusion_matrix,name):
      """
      这是将混淆矩阵转化为DataFrame数据的函数
      :param confusion_matrix: 混淆矩阵
      :param name: 分类名称
      """
      return pd.DataFrame(data=confusion_matrix,index=name,columns=name)
  
  def confusion_matrix(real_result,predict_result):
      """
      这是计算预测结果的混淆矩阵的函数
      :param real_result: 真实分类结果
      :param predict_result: 预测分类结果
      """
      labels = []
      for result in real_result:
          if result not in labels:
              labels.append(result)
      labels = np.sort(labels)
      # 计算混淆矩阵
      confusion_matrix = []
      for label1 in labels:
          # 真实结果中为label1的数据下标
          index = real_result == label1
          _confusion_matrix = []
          for label2 in labels:
              _predict_result = predict_result[index]
              _confusion_matrix.append(np.sum(_predict_result == label2))
          confusion_matrix.append(_confusion_matrix)
      confusion_matrix = np.array(confusion_matrix)
      return confusion_matrix
  
  def Transform(Label):
      """
      这是将one-hot编码标签转化为数值标签的函数
      :param Label: one-hot标签
      """
      _Label = []
      for label in Label:
          _Label.append(np.argmax(label))
      return np.array(_Label)
apis: numpy.sum pandas.DataFrame numpy.argmax numpy.sort numpy.array