Python作為一種高級編程語言，被廣泛應用于數據科學、機器學習、人工智能等領域。其中，正態率是評估模型表現的重要指標之一，本文將詳細介紹如何使用Python計算正確率。

首先，我們需要明確什么是正確率。正確率指的是模型預測結果與實際結果相同的比例，通常用以下公式計算：

正確率 = 預測正確的樣本數 / 總樣本數

例如，我們有100個測試樣本，其中有80個樣本預測正確，那么正確率為80%。

在Python中，我們可以使用numpy和sklearn庫中的函數來計算正確率。假設我們有兩個numpy數組：y_true表示實際結果，y_pred表示模型預測結果，那么可以使用以下代碼計算正確率：

import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = np.array([1, 0, 1, 1, 0])
y_pred = np.array([1, 0, 0, 1, 1])
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("正確率為：", accuracy)

運行以上代碼，我們可以得到輸出結果：

正確率為： 0.6

以上代碼中，accuracy_score函數的作用是計算y_true和y_pred之間的正確率。我們通過numpy庫創建了兩個數組，代表實際結果和預測結果。然后，將這兩個數組作為參數傳遞給accuracy_score函數，即可得到正確率。

除了accuracy_score函數外，還有其他常用的函數可以計算正確率，例如classification_report函數和confusion_matrix函數。這些函數可以提供更豐富的性能評估結果，包括精確率、召回率、F1得分等。

總之，Python提供了豐富的函數和庫來計算正確率，這為我們評估模型表現提供了很大的便捷。當你要評估你的算法時，請記得使用正確率這一重要指標進行評估。