plt.ylabel(y_label)
时间: 2024-05-09 12:20:11 浏览: 8
As an AI language model, I don't have any context about your code or the parameters you are using. However, I can explain the general usage of `plt.ylabel(y_label)` function.
`plt.ylabel(y_label)` is a function in the `matplotlib` library of Python that is used to set the label for the y-axis of a plot. The `y_label` parameter is a string that represents the label for the y-axis.
For example, if you have a plot and you want to label the y-axis as "Total Sales", you can use the following code:
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x_data, y_data)
plt.ylabel("Total Sales")
```
This will set the label of the y-axis as "Total Sales".
相关问题
plt.title('rnn') plt.xlabel('time') plt.ylabel('shuzhi') plt.plot(y_train_predict, label='yuce') plt.plot(y_train, label='xunlian') plt.legend() plt.show()
这段代码使用了 Matplotlib 库来绘制一个简单的折线图。
首先,plt.title('rnn') 设置图表的标题为 'rnn'。
然后,plt.xlabel('time') 设置 x 轴的标签为 'time'。
接着,plt.ylabel('shuzhi') 设置 y 轴的标签为 'shuzhi'。
然后,plt.plot(y_train_predict, label='yuce') 绘制预测结果的折线图。y_train_predict 是预测的结果,label='yuce' 为该折线图的标签。
接下来,plt.plot(y_train, label='xunlian') 绘制训练数据的折线图。y_train 是训练数据,label='xunlian' 为该折线图的标签。
然后,plt.legend() 添加图例,用于区分不同的折线图。
最后,plt.show() 展示绘制出的折线图。
这段代码的作用是绘制一个折线图,其中包含了预测结果和训练数据两条折线,并添加了相应的标题、坐标轴标签和图例。最后通过 plt.show() 将图表显示出来。
cm = confusion_matrix(test_label, y_pred) # 画出混淆矩阵 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) # plt.title('Confusion matrix'){'a': 'Condenser blockage', 'b': 'Main shaft wear', 'c': 'refrigerant overcharge'} plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(['a', 'b', 'c'])) plt.xticks(tick_marks, ['Condenser blockage', 'Main shaft wear', 'refrigerant overcharge'], rotation=45) plt.yticks(tick_marks, ['Condenser blockage', 'Main shaft wear', 'refrigerant overcharge']) plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.tight_layout() plt.show(),帮我在这个混淆矩阵中加入数字
好的,您可以使用以下代码将数字添加到混淆矩阵中:
```python
cm = confusion_matrix(test_label, y_pred)
plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues)
# plt.title('Confusion matrix')
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(['a', 'b', 'c']))
plt.xticks(tick_marks, ['Condenser blockage', 'Main shaft wear', 'refrigerant overcharge'], rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, ['Condenser blockage', 'Main shaft wear', 'refrigerant overcharge'])
thresh = cm.max() / 2.
for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
plt.text(j, i, format(cm[i, j], 'd'),
horizontalalignment="center",
color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
plt.xlabel('Predicted label')
plt.ylabel('True label')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
这将在混淆矩阵中的每个方格中心添加相应的数字。