plt.plot显示label

时间: 2023-08-27 16:05:42 浏览: 108
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matplotlib.pyplot.plot()参数使用详解

在使用plt.plot()函数时，可以通过设置label参数来显示标签。例如，在多条折线图中，可以使用plt.plot(x, y1, '--.', label='y1')来显示y1的标签。同样地，可以使用plt.plot(x, y2, ':*', label='y2')来显示y2的标签。然后，使用plt.legend()函数来显示图例。这样，就可以在图表中显示标签了。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [python可视化工具之matplotlib（1）基本图表](https://blog.csdn.net/m0_69435474/article/details/125022661)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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Python Matplotlib库plot函数画图 标签、颜色、线型、标题等控制

最后，为了使图例显示出来，我们需要调用legend函数，如plt.legend()。如果在plot函数中设置了label参数，legend会自动将这些标签作为图例的文本。 综上所述，通过Python的Matplotlib库，我们可以灵活地...
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python matplotlib.pyplot.plot()参数用法

plt.plot(x1, y1, 'r-', label='sin(x)') plt.plot(x2, y2, 'b--', label='cos(x)') plt.legend() plt.show() #### 自动颜色循环 默认情况下，plot()函数会为每条线分配不同的颜色，这些颜色是从matplotlib...

plt.plot(label)

plt.plot(label)是Matplotlib中的一个函数，用于给图像添加标签。在函数中，label参数用于指定标签的名称。例如，如果我们要给一条线添加标签，可以这样写：plt.plot(x, y, label='line')。然后，我们可以使用plt....

plt.plot中label字体大小设置

在plt.plot中，可以使用label参数为绘制的曲线添加标签。要设置标签的字体大小，可以使用plt.legend函数来实现。plt.legend函数用于在图表中添加图例，并且可以通过fontsize参数来设置标签的字体大小。 ...

解释def plot_history(hist): plt.figure(figsize=(10,5)) plt.subplot(1,2,1) plt.xlabel('Epoch') plt.plot(hist['loss'], label='loss') plt.plot( hist['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.subplot(1,2,2) plt.xlabel('Epoch') plt.plot( hist['acc'], label = 'acc',color = 'red') plt.plot( hist['val_acc'], label = 'val_acc') plt.legend() plot_history(df)代码

这段代码定义了一个名为 plot_history 的函数，该函数的参数 hist 是一个字典，包含了训练过程中的损失函数值和准确率等信息。该函数使用 matplotlib 库绘制了两个子图，第一个子图展示了训练集和验证集的损失...

# 绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc') plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() 使曲线平滑

plt.plot(train_losses, label='Train Loss', smooth=10) plt.plot(test_losses, label='Test Loss', smooth=10) plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_...

# 绘制准确率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show()让训练集用实线表示，测试集为虚线

plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc', linestyle='solid') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc', linestyle='dashed') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制...

绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc') plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show()，使用interp函数来平滑数据

plt.plot(interp_x, interp_train_losses, label='Train Loss') # 测试损失曲线 interp_test_losses = np.interp(interp_x, range(len(test_losses)), test_losses) plt.plot(interp_x, interp_test_losses, label=...

#绘制训练集真实值和预测值图像 plt.plot(train.index, train.values, label='Train') plt.plot(train.index, model_fit.predict(start=train.index[0], end=train.index[-1]), label='Predicted') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Training Set') plt.legend() plt.show() #绘制测试集真实值和预测值图像 plt.plot(test.index, test.values, label='Test') plt.plot(test.index, predictions, label='Predicted') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Testing Set') plt.legend() plt.show()将上述代码改写为将训练集和测试集分别绘制在两张图上

plt.plot(train.index, train.values, label='Train') plt.plot(train.index, model_fit.predict(start=train.index[0], end=train.index[-1]), label='Predicted') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt....

plt.plot(x,y,label='$sin(x)$') - plt.plot(x,y,label='$sin(x)$') - plt.plot(x,y,label='$sin(x)$') - plt.plot(x,y,label='$sin(x)$')基本用法

在 Matplotlib 中，plt.plot(x, y, label='sin(x)') 是一个绘制二维图形的基本命令，用于创建折线图。下面是这个语句的解释和使用： 1. **导入库**：首先要确保已经导入了 matplotlib.pyplot，通常简称 plt，...

fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot(x,y_st,linestyle = '--',label = '水体',color = 'gray') plt.plot(x,y_zb,linestyle = '-.',label = '植被',color = 'gray') plt.plot(x,y_hs,linestyle = 'solid',label = '火烧迹地裸地',color = 'gray') plt.plot(x,y_x,linestyle = '-',label = '雪',color = 'gray') plt.plot(x,y_yy,linestyle = ':',label = '阴影',color = 'gray') plt.plot(x,y_ld,label = '裸地',color = 'gray') labels = ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'] plt.xticks(x, labels) plt.legend(loc = 'upper center') # 移除上方和右侧的边框线 plt.spines['top'].set_visible(False) plt.spines['right'].set_visible(False)

其中，x和y_st、y_zb等是数据集，linestyle是线条样式，label是标签，color是颜色。 3. 设置x轴刻度值和标签。 4. 添加图例，设置位置为图表的中上部。 5. 移除图表上方和右侧的边框线，使图表更加简洁清晰。 ...

# 绘制训练集真实值和预测值 trainPredictPlot = np.empty_like(data.values) trainPredictPlot[:, :] = np.nan trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(trainPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值 testPredictPlot = np.empty_like(data.values) testPredictPlot[:, :] = np.nan testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(data)-1, :] = testPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(testPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Testing Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show()改写这段代码，使得训练集和测试集被分别绘制在两张图上

plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(trainPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值...

plt.plot label显示中文

如果要在 plt.plot 中显示中文标签，可以按照以下步骤操作： 1. 安装中文字体库： python !sudo apt-get install -y fonts-wqy-zenhei 2. 在代码中指定字体为中文字体： python import matplotlib....

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()

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...

predict = model.predict(test_x) plt.plot(predict, label='predict') plt.plot(test_y, label='ground true') plt.legend() plt.show()

然后，通过调用plt.plot()函数将预测值和真实值分别绘制在同一张图上。label='predict'表示预测值的标签，label='ground true'表示真实值的标签。再次调用plt.legend()函数添加图例，并调用plt.show()函数...

plt.plot(results.history['loss'], label="Train") plt.plot(results.history['val_loss'], label="Test") plt.ylabel("Loss") plt.xlabel("Epoch") plt.legend() plt.show()

代码中，使用plt.plot()方法绘制两条曲线，分别表示训练集和测试集的损失值。然后，使用plt.ylabel()和plt.xlabel()方法分别设置y轴和x轴的标签。最后，使用plt.legend()方法添加图例，并使用plt.show()方法显示图像...

plt.clf() # 清除当前图像 plt.plot(income_list,label='income') plt.plot(loss_list,label='loss') plt.pause(0.1)如何分为两个图表显示

plt.clf() 函数用于清除当前图形窗口的内容，如果想要将 income_list 和 loss_list 分别绘制到两个独立的图表上，你需要按照...记得在每次交互式绘图后调用 plt.show() 来显示所有的图，这里为了简洁没有列出。

plt.plot label显示不了中文

plt.plot(x, y, label='中文标签') plt.legend() plt.show() 其中，plt.rcParams['font.sans-serif'] 设置中文字体，plt.rcParams['axes.unicode_minus'] 设置负号显示。这里使用的是中文字体SimHei。 2. ...

plt.plot label

在使用plt.plot绘制图表时，可以用label参数指定标签名。如下例子： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, label='sin(x)') ...

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