正解率を確認するための表を作りたいのですが。。（python）

Question

前提・実現したいこと

python初心者です。

Pythonで2つのリスト
t=[2,3,4,6,7,3,5,9,3,0,7,5,3,2,1,6,8]
p=[2,3,4,6,6,3,5,9,3,0,9,5,3,3,1,6,8]

があるとき、
tが正解リストとしています。pは予測値のようなイメージです。
どの数字がどの数字として予測されたかを百分率（0.××のように）で示す表を
作りたいです。誤りがなければ1.00（個人的に解析を行う際に便利だと思ったからです。）
横軸が予測データp、縦軸が正解データtです。

例:

　| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

0 | 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
1 | 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
2 | 0.00 0.00 0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
3 | 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
4 |　・・・
5 | 以下、判定率（縦軸(正解)の数字が横軸(予測)の数字と判定された割合）を書いていく
6 |　
7 |　
8 |　　
9 |

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

t=[2,3,4,6,7,3,5,9,3,0,7,5,3,2,1,6,8]
p=[2,3,4,6,6,3,5,9,3,0,9,5,3,3,1,6,8]

index_k=[]

for i in range(10):
    for j in range(10):
        for k in range(10):
            if t[i]==k:
                index_k.append(t.index(k))

試したこと

やろうとしているのは、例えば
tの配列中で2（これがkにあたる）という値が何番目の要素か？
→この場合、0番目と14番目

そして、pの0番目と14番目は何か？（正解しているか）
を参照しようとしています。

ほとんど考えついておらず、このような状態で申し訳ないです。

考え方、どのように書いていけばよいかご教授いただけますでしょうか。

質問の意味が分からなければお申し付けください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[x98000]

ちょっとよくわかりません。
「どの数字がどの数字として予測されたかを百分率（0.××のように）で示す表」というのをもう少し具体的に記載してもらえませんか。

[n_pome]

この質問に関して考えていただき、誠にありがとうございます。
かしこまりました。
以下に示します

| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
---------------------------------------------------------------
0 | 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
1 | 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
2 | 0.00 0.00 0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
3 | 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
4 |　・・・
5 | 以下、判定率（縦軸(正解)の数字が横軸(予測)の数字と判定された割合）を書いていく
6 |　
7 |　
8 |　　
9 |　

例えば、
表の３行目については、
きちんと2と予測されているデータもあるが、
誤って3と予測されているデータもあるので、上記のようになっている。
[2を2と予測されたデータ数(＝１)]/[2のデータ数(＝２)]=0.50
[2を3と予測されたデータ数(＝１)]/[2のデータ数(＝２)]=0.50

となります。
　　全部正確に予測できた場合は対角線上に1.00が並びます。

参考:
t=[2,3,4,6,7,3,5,9,3,0,7,5,3,2,1,6,8]
p=[2,3,4,6,6,3,5,9,3,0,9,5,3,3,1,6,8]

[n_pome]

すみません、表が醜かったので修正します
　| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
---------------------------------------------------------------
0 | 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
1 | 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
2 | 0.00 0.00 0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
3 | 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
4 |　・・・
5 | 以下、判定率（縦軸(正解)の数字が横軸(予測)の数字と判定された割合）を書いていく
6 |　
7 |　
8 |　　
9 |

[x98000]

よく理解できました

[x98000]

上記の内容は質問の方を修正して追記したほうがいいです。あとから見た方のために。

Answer 1

ロジックの学習にはならないので、こういうことも出来るという参考までに。

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import pandas as pd

t=[2,3,4,6,7,3,5,9,3,0,7,5,3,2,1,6,8]
p=[2,3,4,6,6,3,5,9,3,0,9,5,3,3,1,6,8]

df=pd.DataFrame(confusion_matrix(t, p))
print(df)
   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0
1  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0
2  0  0  1  1  0  0  0  0  0  0
3  0  0  0  4  0  0  0  0  0  0
4  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0
5  0  0  0  0  0  2  0  0  0  0
6  0  0  0  0  0  0  2  0  0  0
7  0  0  0  0  0  0  1  0  0  1
8  0  0  0  0  0  0  0  0  1  0
9  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1

tsum=df.sum(axis=1)
print(df.apply(lambda x: x/tsum))
     0    1    2    3    4    5    6    7    8    9
0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.5  0.5  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
3  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
4  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
5  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0
6  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0
7  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.5  0.0  0.0  0.5
8  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0
9  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0

Comments

[n_pome]

ご回答いただき誠にありがとうございます。

pandasって便利ですね。

良いことを知りました。
詳しく調べてみます！

Answer 2

表形式で出力するとして、

t=[2,3,4,6,7,3,5,9,3,0,7,5,3,2,1,6,8]
p=[2,3,4,6,6,3,5,9,3,0,9,5,3,3,1,6,8]

# p、t内要素の最大数
m = max([max(p), max(t)])

# 二次元配列の準備
data = [[0] * (m+1) for i in range(m+1)]

# データの充填
for i,x in enumerate(p):
    data[t[i]][x] += 1

# 表ヘッダ出力
print('    ', '   '.join([str(n) for n in range(m+1)]))
print(' ', '-'*42)

# データ出力
for k in range(len(data)):
    print(f"{k:>2}| {' '.join([str(n/sum(data[k])) if sum(data[k])>0 else '0.0' for n in data[k]]) }")

ではどうでしょうか。

Comments

[n_pome]

ご回答いただき誠にありがとうございます。

助かります。
感謝申し上げます。

Answer 3

書いてるうちに全然違うコードになってしまいましたが、ご参考まで。

ts=[2,3,4,6,7,3,5,9,3,0,7,5,3,2,1,6,8]
ps=[2,3,4,6,6,3,5,9,3,0,9,5,3,3,1,6,8]

max_number = 10
dict_k = {i:[0,0] for i in range(max_number)} # 番号それぞれについて[出現回数,正解回数]の辞書を作成
for t,p in zip(ts, ps):
    dict_k[t][0] += 1 # 出現回数+1
    if t==p:
        dict_k[t][1] += 1 # 正解回数+1
print(dict_k)
# {0: [1, 1], 1: [1, 1], 2: [2, 1], 3: [4, 4], 4: [1, 1], 5: [2, 2], 6: [2, 2], 7: [2, 0], 8: [1, 1], 9: [1, 1]}

results = list()
for i in range(max_number):
    result = dict_k[i][1]/dict_k[i][0] # 正解/出現
    results.append([i,result]) # 番号,正答率
print(results)
# [[0, 1.0], [1, 1.0], [2, 0.5], [3, 1.0], [4, 1.0], [5, 1.0], [6, 1.0], [7, 0.0], [8, 1.0], [9, 1.0]]

Comments

[n_pome]

ご回答いただき誠にありがとうございます。

辞書型にしているんですね。
是非参考にさせていただきます。