怎么把真实值放到预测的同一张图里去

要把真实值放到预测的同一张图里面，你可以使用一些数据可视化的工具，比如matplotlib或者seaborn。首先，你需要创建一个包含真实值和预测值的数据集，然后使用这些工具来绘制出图表。

例如，在matplotlib中，你可以使用plot函数来绘制真实值和预测值的折线图，或者使用scatter函数来绘制散点图。你还可以使用其他函数来添加标签、标题等元素，使图表更加清晰明了。

如果你使用的是深度学习框架，比如TensorFlow或者PyTorch，它们通常会提供一些内置的可视化工具，可以方便地绘制出训练过程中的损失曲线、准确率曲线等。

相关问题

ggcompetingrisks把同一个事件放在同一张图

ggcompetingrisks是一个用于可视化竞争风险数据的ggplot2扩展包。它能够将同一个事件的不同竞争风险因素放在同一张图中。例如，在医学研究中，我们可能对同一组患者进行观察，记录他们患上两种不同疾病的风险。

使用ggcompetingrisks包，我们可以轻松地将两种疾病的竞争风险曲线放在同一张图中进行比较。通过横坐标表示时间，纵坐标表示风险，我们可以清晰地看到两种疾病的风险变化趋势。当两条曲线相交时，我们可以观察到患者同时面临患上两种疾病的风险。

ggcompetingrisks还提供了一些额外的功能，例如可自定义曲线的颜色、线型和标签，以便更好地展示和解释竞争风险数据。此外，它还可以通过绘制累积发生率曲线和相关的统计摘要来提供全面的分析。

总之，ggcompetingrisks是一个功能强大的工具，可以将同一事件的不同竞争风险因素放在同一张图中进行比较。它对于医学研究和其他领域的竞争风险分析提供了简单直观的可视化方法。

lumerical中的多个色散曲线怎么画到同一张图里

在Lumerical中，你可以使用"Plot Group"命令将多个曲线绘制到同一张图中。

首先，你需要打开"Lumerical Script"窗口，然后输入以下命令：

# 创建一个新的绘图组
pg = ui.PlotGroup()

# 将第一个曲线添加到绘图组中
pg.addtrace('曲线1', wavelength, data1)

# 将第二个曲线添加到绘图组中
pg.addtrace('曲线2', wavelength, data2)

# 将第三个曲线添加到绘图组中
pg.addtrace('曲线3', wavelength, data3)

# 自定义绘图参数
pg.xlabel = 'Wavelength (nm)'
pg.ylabel = 'Dispersion (ps/nm/km)'

# 显示绘图
pg.show()

上面代码中的`wavelength`、`data1`、`data2`和`data3`分别是三个色散曲线的波长和数据。你可以根据需要修改这些数据。在最后一行代码中，我们通过调用`show()`方法来显示绘图。在绘图中，你会看到三条曲线，分别对应三个不同的标签。