plt.figure(figsize=(70, 30)) mm=model.GAM77.out4.fc_r.weight.data mm=mm.squeeze(dim=0).cpu().detach() mm=mm.abs() plt.imshow(mm,cmap='hot',interpolation='nearest') colorbar=plt.colorbar() colorbar.ax.tick_params(labelsize=60) plt.show()

这段代码展示了一个图像的绘制过程。首先，通过`plt.figure(figsize=(70, 30))`设置图像的大小为70x30。然后，`mm=model.GAM77.out4.fc_r.weight.data`获取了模型中的某个参数，并将其存储在变量`mm`中。接下来，通过一系列操作对`mm`进行处理，包括将维度从1压缩到0，将数据从GPU转移到CPU，以及取绝对值。最后，使用`plt.imshow()`函数绘制了一个热图，并使用`cmap='hot'`指定了颜色映射方案。通过`plt.colorbar()`添加了一个颜色条，并设置其刻度标签的大小为60。最后，使用`plt.show()`显示了绘制的图像。

相关问题

plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))我想再添加图画

如果想要添加另一张图画，可以在上一个 `plt.figure()` 代码块后面加上另一个 `plt.figure()` 代码块。例如：

plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot first figure

plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot second figure

每个 `plt.figure()` 代码块会创建一个新的画布，并且在该画布上绘制的所有图形都将显示在同一个窗口中。如果想要在不同的窗口中显示不同的图形，可以使用多个 `plt.show()` 命令。例如：

plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot first figure
plt.show()

plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot second figure
plt.show()

这将在两个不同的窗口中显示两张图画。

corrPearson = train_data.corr(method="pearson") figure = plt.figure(figsize=(30,25))

这段代码的作用是计算训练数据集中各个特征之间的相关性，并将结果以矩阵的形式存储在变量 `corrPearson` 中。其中，`method="pearson"` 表示使用 Pearson 相关系数来计算相关性。接下来，使用 `plt.figure(figsize=(30,25))` 创建一个大小为 30x25 的新图形窗口，并将其存储在变量 `figure` 中，以备后续绘图使用。