plt.plot(subset])

plt.plot(subset)是一个用于绘制折线图的函数。它接受一个数据集subset作为参数，并根据数据集中的x轴和y轴的值绘制折线图。

以下是一个示例代码，演示了如何使用plt.plot(subset)函数绘制折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设subset是一个包含x轴和y轴数据的数据集
subset = {'MONTH': [1, 2, 3, 4, 5], 'VALUE': [10, 20, 30, 40, 50]}

plt.plot(subset['MONTH'], subset['VALUE'])
plt.show()

这段代码会将subset中的'MONTH'作为x轴数据，'VALUE'作为y轴数据，绘制出一条折线图。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False birth_data = pd.read_csv('data/birth-rate.csv') birth_data.dropna(subset=['2008'], inplace=True) kde = mlab.GaussianKDE(birth_data['2008']) x2 = np.linspace(birth_data['2008'].min(), birth_data['2008'].max(), 100) # print(x2) # print(kde(x2)) plt.plot(x2, kde(x2), 'b', lw=2) plt.show()

这段代码是用来读取名为 "birth-rate.csv" 的文件，然后对该数据进行一些处理并绘制核密度估计图。

首先，利用 Pandas 库的 read_csv() 函数读取该文件，并将该数据集中 "2008" 列中含有缺失值的行删除。

接着，使用 Matplotlib 库的 mlab 模块中的 GaussianKDE() 函数创建一维高斯核密度估计对象 kde，并将 "2008" 列的数据作为其参数。

然后，使用 numpy 库的 linspace() 函数生成一个从该数据集中 "2008" 列的最小值到最大值的等差数列 x2，共100个元素。

最后，使用 Matplotlib 库的 plot() 函数绘制核密度估计图。横坐标为 x2，纵坐标为 kde(x2)，用蓝色线条表示，线宽为2。并展示了这个图，该图反映了2008年全球出生率的核密度分布情况。

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据集路径 data_dir = r'F:\Pycham\project\data\FMD' # 定义图像大小和批处理大小 image_size = (224, 224) batch_size = 32 # 从目录中加载训练数据集 train_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="training", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 从目录中加载验证数据集 val_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="validation", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 构建卷积神经网络模型 model = models.Sequential() model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3))) model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 添加全连接层 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(128, activation='selu')) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(64, activation='selu')) model.add(layers.Dense(10)) # 编译模型，使用 SGD 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数 model.compile(optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型，共训练 20 轮 history = model.fit(train_ds, epochs=5, validation_data=val_ds) # 绘制训练过程中的准确率和损失曲线 plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0.5, 1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() # 在测试集上评估模型准确率 test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds) print(f'测试准确率: {test_acc}')上述代码得出的准确率仅为0.5，请你通过修改学习率等方式修改代码，假设数据集路径为F:\Pycham\project\data\FMD

如果准确率较低，可以通过以下方式尝试提高准确率：

1. 调整学习率：学习率是一个重要的超参数，可以尝试减小或增大学习率，以找到一个更好的值。例如，尝试将学习率从0.01调整为0.005或0.02。

2. 增加训练轮数：训练模型的轮数越多，模型就有越多的机会学习数据集中的模式。尝试增加训练轮数，以提高模型准确率。

3. 调整网络结构：可以尝试增加或减少卷积层、全连接层或dropout层等，以找到更好的网络结构。例如，增加卷积层或全连接层的数量，或者尝试使用其他激活函数。

4. 数据增强：数据增强是一种有效的方式，可以增加数据集的多样性，并提高模型的泛化能力。可以尝试使用不同的数据增强技术，例如旋转、平移、缩放、翻转等。

以下是修改后的代码，调整了学习率和训练轮数，并增加了数据增强：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据集路径和图像大小
data_dir = r'F:\Pycham\project\data\FMD'
image_size = (224, 224)
batch_size = 32

# 使用数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=10,
                                   width_shift_range=0.1,
                                   height_shift_range=0.1,
                                   zoom_range=0.1,
                                   horizontal_flip=True,
                                   rescale=1./255)

# 从目录中加载训练数据集
train_ds = train_datagen.flow_from_directory(data_dir,
                                             target_size=image_size,
                                             batch_size=batch_size,
                                             class_mode='categorical')

# 从目录中加载验证数据集
val_ds = image_dataset_from_directory(data_dir,
                                       validation_split=0.2,
                                       subset="validation",
                                       seed=123,
                                       image_size=image_size,
                                       batch_size=batch_size)

# 构建卷积神经网络模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3)))
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu'))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='selu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

# 添加全连接层
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(128, activation='selu'))
model.add(layers.Dropout(0.5))
model.add(layers.Dense(64, activation='selu'))
model.add(layers.Dense(train_ds.num_classes))

# 编译模型，使用 Adam 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数
model.compile(optimizer=optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
              loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型，共训练 20 轮
history = model.fit(train_ds, epochs=20, validation_data=val_ds)

# 绘制训练过程中的准确率和损失曲线
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.5, 1])
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

# 在测试集上评估模型准确率
test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds)
print(f'测试准确率: {test_acc}')

在代码中，使用了ImageDataGenerator进行数据增强，并将Adam优化器用于模型的编译。另外，将训练轮数增加到了20轮。