az.plot_trace
时间: 2023-10-29 10:52:36 浏览: 47
az.plot_trace 是 Azure Machine Learning Python SDK 中的一个函数,用于绘制训练过程中的指标曲线。它接受一个训练过程的历史记录(通常是一个 azureml.core.Run 对象)作为输入,并绘制出训练过程中的指标(例如损失函数、准确率等)随时间的变化曲线图。
你可以使用以下代码示例来使用 az.plot_trace 函数:
```python
from azureml.core import Run
import azureml.widgets as azw
# 获取训练过程的历史记录
run = Run.get_context()
history = run.get_metrics()
# 绘制指标曲线图
azw.plot_trace(history, metric='loss')
```
上述代码中,我们首先通过 `Run.get_context()` 获取当前的训练运行对象,然后使用 `run.get_metrics()` 获取训练过程的指标历史记录。最后,我们使用 `azw.plot_trace()` 函数将指标曲线图显示出来,其中 `metric` 参数指定要绘制的指标名称(例如 'loss')。
请注意,为了使用 `az.plot_trace` 函数,你需要安装 `azureml-widgets` 包。你可以使用以下命令来安装该包:
```shell
pip install azureml-widgets
```
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相关问题
self.plot_canvas
`self.plot_canvas` 是一个对象的属性,它代表了 matplotlib 中的绘图区域,通常是一个 matplotlib.figure.Figure 对象的子类,例如 matplotlib.backends.backend_qt5agg.FigureCanvasQTAgg。
在 matplotlib 中,我们需要在绘图区域中绘制图表,通过对绘图区域的设置可以实现很多绘图的功能,例如添加坐标轴、标签、图例等。因此,`self.plot_canvas` 可以让我们方便地对 matplotlib 中的绘图区域进行操作。
在具体的代码实现中,`self.plot_canvas` 可能会被用来创建 matplotlib 的 Figure 对象、Axes 对象,或者在绘制图表时被传递给其他函数或方法作为参数,例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建 Figure 对象和 Axes 对象
fig, ax = plt.subplots()
# 在 Axes 对象中绘制图表
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Line 1')
# 设置绘图区域的标题和标签
ax.set_title('My Plot')
ax.set_xlabel('X Axis')
ax.set_ylabel('Y Axis')
# 将绘图区域作为参数传递给其他函数或方法
other_func(self.plot_canvas)
```
在上面的例子中,`self.plot_canvas` 是一个 FigureCanvas 对象,它被用于创建 Figure 对象和 Axes 对象,并在 Axes 对象中绘制图表。`ax.set_title()`、`ax.set_xlabel()` 和 `ax.set_ylabel()` 方法则是用于设置绘图区域的标题和标签,`self.plot_canvas` 还被传递给了 `other_func()` 函数作为参数。
ax.plot_wireframe
ax.plot_wireframe是Matplotlib库中的一个函数,用于绘制三维线框图。它需要使用一个三维数组来指定要绘制的曲面上的点的位置,这些点的坐标可以通过三个一维数组来表示。具体用法如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 生成一些随机的三维数据
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.1)
# 绘制三维线框图
ax.plot_wireframe(X, Y, Z)
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个Figure对象和一个Axes3D对象。然后使用`axes3d.get_test_data()`函数生成一些随机的三维数据,并将其传递给`ax.plot_wireframe()`函数进行绘制。最后调用`plt.show()`函数显示图形。