if title is not None: plt.title(title)
时间: 2024-05-22 22:15:37 浏览: 10
As an AI language model, I cannot provide a complete answer without the context of the code. However, the given code snippet seems to check if the variable "title" is not None and if it is not, it sets the title of the plot using the "plt.title()" function.
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解释代码 def plot_confusion_matrix(cm, target_names, title='Confusion matrix', cmap=None, normalize=True): accuracy = np.trace(cm) / float(np.sum(cm)) misclass = 1 - accuracy if cmap is None: cmap = plt.get_cmap('Blues') plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() if target_names is not None: tick_marks = np.arange(len(target_names)) plt.xticks(tick_marks, target_names, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, target_names) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 1.5 if normalize else cm.max() / 2 for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): if normalize: plt.text(j, i, "{:0.4f}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") else: plt.text(j, i, "{:,}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label\naccuracy={:0.4f}; misclass={:0.4f}'.format( accuracy, misclass)) plt.savefig('confusion_matrix_ROS.png', dpi=800) plt.show()
这段代码定义了一个绘制混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一种可以显示分类器性能的矩阵,其中每个单元格表示预测的类别与实际类别之间的关系。
该函数使用了以下参数:
- cm:混淆矩阵数据
- target_names:类别的名称列表
- title:绘制图表的标题
- cmap:绘图使用的颜色映射
- normalize:是否归一化混淆矩阵
函数首先计算了准确率和错误率,然后根据参数设置绘制图表。如果没有指定颜色映射,则使用默认的蓝色映射。如果提供了类别名称列表,则在图表上添加刻度标签。如果需要归一化混淆矩阵,则将矩阵元素转换为浮点数并除以每行的总和。然后,函数使用阈值来确定颜色映射中的文本颜色,并在每个单元格中添加文本标签。最后,函数绘制图表并保存到文件。
examples = enumerate(test_loader) batch_idx, (example_data, example_targets) = next(examples) fig = plt.figure() for i in range(6): plt.subplot(2, 3, i+1) plt.tight_layout() plt.imshow(example_data[i][0], cmap='gray', interpolation='none') plt.title('Ground Truth:{}' .format((example_targets[i]))) plt.xticks(([])) plt.yticks(([])) plt.show()
这段代码是用于展示测试集中的一些样本图像及其对应的标签信息,具体实现可以分为以下几步:
1. 从测试集的数据加载器中获取一个批次的数据,并通过 `enumerate()` 函数将其索引化。
2. 使用 `next()` 函数获取这个批次中的一个样本数据及其对应的标签。
3. 创建一个 `matplotlib` 的 `figure` 对象,用于绘制图像。
4. 循环遍历这个批次中的前 6 个样本,分别在 `figure` 对象上绘制出来。
5. 对于每个样本,使用 `plt.subplot(2, 3, i+1)` 函数创建一个子图,将其显示在 `figure` 对象中,并设置其标题为该样本对应的标签。
6. 最后通过 `plt.show()` 函数将绘制的图像显示出来。
其中,`plt.imshow()` 函数用于显示图像,`cmap='gray'` 表示使用灰度图像进行显示,`interpolation='none'` 表示不使用插值算法对图像进行处理。`plt.title()` 函数用于设置子图的标题,`plt.xticks()` 和 `plt.yticks()` 函数用于设置坐标轴的标签。
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