plt.errorbar(k_choices,accuracies_mean,yerr = accuracies_std)
时间: 2024-04-16 16:28:23 浏览: 127
tensorflow下的图片标准化函数per_image_standardization用法
这段代码使用 `plt.errorbar` 函数绘制了一个误差线图,其中 x 轴表示 `k_choices`,y 轴表示 `accuracies_mean`,并且误差条的长度由 `accuracies_std` 决定。
假设 `k_choices` 是一个列表,包含了不同的 `k` 参数取值;`accuracies_mean` 是一个与 `k_choices` 对应的均值数组;`accuracies_std` 是一个与 `k_choices` 对应的标准差数组。代码示例如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
k_choices = [3, 5, 10]
accuracies_mean = np.array([0.85, 0.78333333, 0.9])
accuracies_std = np.array([0.04898979, 0.02915476, 0.01825742])
plt.errorbar(k_choices, accuracies_mean, yerr=accuracies_std)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Accuracy vs. k')
plt.show()
```
以上代码首先导入了 `matplotlib.pyplot` 库,并将 `k_choices`、`accuracies_mean` 和 `accuracies_std` 数组作为参数传递给 `plt.errorbar` 函数。通过设置 `yerr` 参数为 `accuracies_std`,可以为每个数据点绘制与其对应的误差条。
接下来,使用 `plt.xlabel`、`plt.ylabel` 和 `plt.title` 函数分别设置 x 轴、y 轴和图表的标题。
最后,使用 `plt.show` 函数显示绘制的图表。
输出结果为一个误差线图,其中 x 轴表示 `k` 参数的取值,y 轴表示准确率的均值,而误差条的长度表示准确率的标准差。
阅读全文