plt.plot()函数中label位置

在plt.plot()函数中，label可以放在以下两个位置：

1. 在每个数据点的旁边，以便在绘制图例时使用。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]

plt.plot(x, y, label='Square')
plt.legend()
plt.show()

这个代码段将在每个数据点旁边放置"label"，并将在图例中显示。

2. 在plt.legend()函数中，以便将图例添加到图形中。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]

plt.plot(x, y)
plt.legend(['Square'])
plt.show()

这个代码段将在plt.legend()函数中将"label"放置在方括号中，并在图例中显示。

相关问题

plt.plot 函数 在label处输出文本+变量

`plt.plot` 函数是 Python 中 matplotlib 库的一个函数，用于绘制图形。如果你想在标签（label）处输出文本和变量，你可以使用字符串格式化的方法将变量嵌入到文本中。这里有几个常用的方法可以实现这一点：

1. 使用 `%` 操作符进行字符串格式化：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3]
y = [5, 7, 4]

# 假设有一个变量是数字
variable = 10

# 使用 % 操作符进行格式化
plt.plot(x, y, label="y 的值是 %d" % variable)
plt.legend()
plt.show()

2. 使用 `str.format()` 方法：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3]
y = [5, 7, 4]

# 假设有一个变量是数字
variable = 10

# 使用 str.format() 方法进行格式化
plt.plot(x, y, label="y 的值是 {}".format(variable))
plt.legend()
plt.show()

3. 使用 f-string（Python 3.6+）：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3]
y = [5, 7, 4]

# 假设有一个变量是数字
variable = 10

# 使用 f-string 进行格式化
plt.plot(x, y, label=f"y 的值是 {variable}")
plt.legend()
plt.show()

以上三种方法都可以将变量和文本结合，然后作为标签添加到 `plt.plot` 函数的 `label` 参数中。当然，这些方法也适用于其他需要文本格式化的场景。

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

可以使用 `numpy.interp` 函数来平滑损失函数和准确率曲线。以下是一个示例代码，演示如何使用 `numpy.interp` 函数来平滑数据并绘制曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有原始的训练损失、测试损失、训练准确率、测试准确率数据
train_losses = [0.5, 0.4, 0.3, 0.25, 0.2, 0.15, 0.1, 0.05]
test_losses = [0.6, 0.5, 0.4, 0.35, 0.3, 0.25, 0.2, 0.15]
train_accs = [0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 0.98, 0.99]
test_accs = [0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95]

# 创建插值数据点
interp_x = np.linspace(0, len(train_losses) - 1, 1000)

# 训练损失曲线
interp_train_losses = np.interp(interp_x, range(len(train_losses)), train_losses)
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='Test Loss')

# 训练准确率曲线
interp_train_accs = np.interp(interp_x, range(len(train_accs)), train_accs)
plt.plot(interp_x, interp_train_accs, label='Train Acc')

# 测试准确率曲线
interp_test_accs = np.interp(interp_x, range(len(test_accs)), test_accs)
plt.plot(interp_x, interp_test_accs, label='Test Acc')

# 设置y轴范围为0~1
plt.ylim([0, 1])

# 显示图例
plt.legend()

# 显示图像
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建了一个包含1000个插值数据点的数组 `interp_x`，然后使用 `numpy.interp` 函数将原始数据插值到这些数据点上。最后，我们使用 `matplotlib.pyplot.plot` 函数将平滑后的数据绘制成曲线。