解释这段代码 hist = pd.DataFrame(history.history) hist['epoch'] = history.epoch plt.figure() plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss [MSE]') plt.plot(hist['epoch'], hist['mse'],label='mse') plt.legend() plt.show()
时间: 2023-05-24 14:06:16 浏览: 64
这段代码是用来画出训练模型的历史损失变化曲线。首先创建了一个空的Pandas DataFrame(名称为hist),然后将模型的历史损失数据存入该DataFrame中。
接着在DataFrame中新增了一个名为“epoch”的列,用于记录每次迭代的轮数(即epoch数)。
然后创建一个Matplotlib图表,横轴为epoch数,纵轴为MSE(均方误差) loss损失值,通过plt.plot()方法绘制出mse loss在训练过程中的变化曲线。最后加入图例和标签,并展示图表。
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batches = 80 batch_size = 20000 data = [] for i in range(batches): index=np.random.choice(x.shape[0],batch_size,replace=False) x_batch = x[index] y_batch = y[index] history = model.fit(x_batch,y_batch, batch_size=1000, validation_split=0.2)# 训练 hist = pd.DataFrame(history.history) data.append(hist) df = pd.concat(data).reset_index(drop=True) # 竖着合并代码意思是啥
这段代码的意思是:首先定义了80个batch,每个batch的大小为20000,然后对于每个batch,从数据集中无放回地随机选择20000个样本,分别作为训练集和验证集,使用大小为1000的batch训练模型,并记录训练过程中的历史指标,将每个batch的历史指标存储在一个列表中。最后使用pandas库将所有batch的历史指标按照行的方向合并成一个DataFrame,以便后续分析和可视化。
stu = {'name':['小明','王芳','赵平','李红','李涵'], 'sex':['male','female','female','female','male'], 'year':[1996,1997,1994,1999,1996]} data = pd.DataFrame(stu) print(data['sex'].value_counts()) data['sex'].value_counts().plot(kind = 'bar',rot = 30) plt.show() data['sex'].value_counts().plot(kind = 'barh',rot = 30) plt.show() df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,size = (3,3)),index = {'one','two','three'}, columns = ['I1','I2','I3']) df.plot(kind = 'barh') plt.xlabel('Values(m)') plt.ylabel('Class') plt.title('Plot Example') plt.show() wy = pd.Series(np.random.normal(size = 80)) s.hist(bins = 15,grid = False) plt.show()它的错误怎样修改
这段代码没有明显的语法错误,但是有几个问题需要注意:
1. 在绘制 `df` 的水平柱状图时,使用了 `s` 而不是 `df`,应该将 `s` 修改为 `df`。
2. 在绘制直方图时,应该使用 `wy` 而不是 `s`,因为 `s` 没有被定义过。
所以修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
stu = {'name':['小明','王芳','赵平','李红','李涵'], 'sex':['male','female','female','female','male'], 'year':[1996,1997,1994,1999,1996]}
data = pd.DataFrame(stu)
print(data['sex'].value_counts())
data['sex'].value_counts().plot(kind='bar', rot=30)
plt.show()
data['sex'].value_counts().plot(kind='barh', rot=30)
plt.show()
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 100, size=(3, 3)), index={'one', 'two', 'three'}, columns=['I1', 'I2', 'I3'])
df.plot(kind='barh')
plt.xlabel('Values(m)')
plt.ylabel('Class')
plt.title('Plot Example')
plt.show()
wy = pd.Series(np.random.normal(size=80))
wy.hist(bins=15, grid=False)
plt.show()
```
希望对您有帮助。