解释 for e, ef in emotion_freq.items(): p = ax.bar(weeks, ef, width, label=e, bottom=bottom) for i in range(len(bottom)): bottom[i]+=ef[i]

这是一段 Python 代码，用于绘制柱状图，其中 emotion_freq 是一个字典，存储了不同情绪的频率，weeks 是一个列表，存储了时间段，ef 是一个列表，存储了每个时间段内不同情绪的频率。代码中使用了 Matplotlib 库中的 bar 函数来绘制柱状图。

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解释import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def plot_stacked_bar(width=0.5): weeks = ['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun'] emotion_freq = { 'Joy' : [2,3,4,5,1,8,12], 'Anger' : [11,2,1,13,1,1,1], 'Sadness' : [2,2,3,4,2,1,1], 'Disgust' : [1,1,1,1,1,1,1], 'Fear' : [1,4,2,7,2,3,7]} fig, ax = plt.subplots() bottom = [0 for i in range(len(weeks))] for e, ef in emotion_freq.items(): p = ax.bar(weeks, ef, width, label=e, bottom=bottom) for i in range(len(bottom)): bottom[i]+=ef[i] ax.legend() plt.show() plot_stacked_bar()

这是一个 Python 代码段，用于绘制堆叠条形图。它使用了 matplotlib 和 numpy 库来绘制图表。在这个例子中，它绘制了一周中每天不同情绪的频率。每个情绪用不同的颜色表示，每个颜色的高度表示该情绪在该天的频率。这个函数的参数 width 控制条形的宽度。

如何打印输出def MEAN_Recog_TL(model_spot, opt, emotion_class): for layer in model_spot.layers: layer.trainable = False # Until last convolutional later merged = model_spot.layers[-6].output merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) outputs = layers.Dense(emotion_class, activation = "softmax", name='recog')(flat_do) model = keras.models.Model(inputs = model_spot.input, outputs = outputs) model.compile( loss={'recog':'categorical_crossentropy'}, optimizer=opt, metrics={'recog':tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()} ) return model

您可以使用 Python 的 `print()` 函数来打印输出函数的结果。例如，如果您要打印 `MEAN_Recog_TL()` 函数的输出，可以像这样调用该函数并将其结果传递给 `print()` 函数：

model = MEAN_Recog_TL(model_spot, opt, emotion_class)
print(model)

这将打印出 `MEAN_Recog_TL()` 函数的返回值 `model`。请注意，这将仅打印出该模型的结构和参数，并不会显示每个层的输出或其他详细信息。如果您想要更详细的输出，例如每个层的输出形状，您可以使用 Keras 的 `model.summary()` 方法。例如：

model = MEAN_Recog_TL(model_spot, opt, emotion_class)
model.summary()

这将打印出模型的摘要，其中包括每个层的名称、输出形状和参数数量等信息。