plt.legend()函数

时间: 2023-09-26 11:10:10 浏览: 71
plt.legend()函数的作用是给图像加上图例。图例是用来说明图中各种符号和颜色所代表的内容和指标的。该函数可以通过设置参数来控制图例的位置、边框和背景颜色等属性。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [matplotlib.legend函数的用法](https://blog.csdn.net/humingzhu_97/article/details/104899572)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Matplotlib--legend函数](https://blog.csdn.net/chongbaikaishi/article/details/110094561)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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对Python中plt的画图函数详解

1、plt.legend plt.legend(loc=0)#显示图例的位置，自适应方式 说明： 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4...
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关于matplotlib-legend 位置属性 loc 使用说明

legend函数中的loc参数就是用来设置图例位置的关键属性。 loc参数可以接受多种预定义的字符串，如'best'、'upper right'、'upper left'、'lower left'、'lower right'、'right'、'center left'...
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关于python 的legend图例,参数使用说明

legend函数的基本用法是plt.legend(labels)，其中labels是一个包含图例文本的列表或元组。例如，如果你有两个数据系列，可以分别指定它们的标签，如plt.legend(['label1', 'label2'])。 然而，legend函数...

plt.legend函数详解

plt.legend() 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于创建图例（Legend），它是数据可视化中非常重要的元素之一，帮助读者理解图表中的各个曲线代表了哪些数据系列。以下是 plt.legend() 函数的一些关键用法： 1. ...

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

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....

# 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() 使曲线平滑

plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc', smooth=10) plt.plot(test_accs, label='Test Acc', smooth=10) plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show...

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练loss plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show()

第二个 plt.plot() 绘制了模型的损失函数变化情况，其中 history.history['loss'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的损失函数值。 通过观察这两个图像，我们可以了解模型在训练过程中的表现情况，以及是否...

# 绘制训练集和验证集的损失曲线 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练集和验证集的准确率曲线 plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.title('Model Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show()将"figure 1"名字改为"xxx"

可以使用plt.figure()函数来创建一个新的图形，然后在绘制完曲线后使用plt.title()函数来设置图形的名称。 例如: plt.figure() plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt...

解释def plot_history(hist): plt.figure(figsize=(10,5)) plt.subplot(1,2,1) plt.xlabel('Epoch') plt.plot(hist['loss'], label='loss') plt.plot( hist['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.subplot(1,2,2) plt.xlabel('Epoch') plt.plot( hist['acc'], label = 'acc',color = 'red') plt.plot( hist['val_acc'], label = 'val_acc') plt.legend() plot_history(df)代码

这段代码定义了一个名为 plot_history 的函数，该函数的参数 hist 是一个字典，包含了训练过程中的损失函数值和准确率等信息。该函数使用 matplotlib 库绘制了两个子图，第一个子图展示了训练集和验证集的损失...

plt.title和 plt.legend的用法

plt.legend函数用于在图表中添加图例。图例是用于标识不同数据系列的小方块或线条，并将其与相应的标签关联起来。它通常用于区分不同的曲线或数据点。plt.legend函数接受一个包含标签的列表作为参数，并将其显示在...

plt.figure(1) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.legend(['training','validation']) plt.title('loss') plt.xlabel('epoch') plt.figure(2) plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.legend(['training','validation']) plt.title('Accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.show() score =model.evaluate(X_test,y_test,verbose=0) print('测试损失Test loss:',score[0]) print('测试精度Test Accuracy:',score[1]) model.save("CNN_model_5.h5")详细解释一下代码

其中，plt.figure(1)和plt.figure(2)用于创建不同的图形窗口，plt.plot()用于绘制曲线，plt.legend()用于添加图例，plt.title()和plt.xlabel()用于添加标题和坐标轴标签。 然后，使用model.evaluate()函数评估测试...

plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(train_loss, label='Train Loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.title('Training Loss') plt.legend()

这段代码使用了 plt.subplot 函数来...plt.legend() 这行代码显示图例，其中包含了之前设置的标签。 请注意，这段代码只绘制了第二个子图，如果要同时绘制两个子图，需要在前面添加类似的代码来绘制第一个子图。

plt.legend() plt.layand()解释

plt.legend()是matplotlib库中的一个函数，用于为图表添加图例。图例是一种解释图表元素的方式，通常用于标识不同数据系列或不同样本的含义。该函数通常在绘制完图表后调用，它会自动根据图表中的线条、散点、柱状...

plt.legend() plt.tight_layout()

plt.legend()是Matplotlib库中的一个函数，用于在图表中添加图例。图例是用于标识不同数据系列的标签，以便更好地理解图表中的数据。plt.legend()函数可以接受多个参数，用于设置图例的位置、签和其他属性plt.tight_...

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure() plt.title('参数C的学习曲线') plt.plot(a, train_score, label='train_score') plt.plot(a, score, label='text_score') plt.legend() plt.show()

这段代码使用Matplotlib库绘制了SVM算法中参数C的学习...最后，代码使用plt.legend函数添加图例，并使用plt.show函数显示图形窗口。通过观察学习曲线，可以确定SVM算法中参数C的最优取值范围，以达到最佳的分类效果。

plt.legend()函数放大图例

plt.legend() 函数在matplotlib库中用于添加图例到图表上，它帮助我们标识出数据系列或者特定区域。如果你想要放大图例，可以使用legend方法的一些参数： 1. loc: 设置图例的位置，默认值通常是在图形的右下...

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['loss']) plt.title('Train Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show()

这段代码使用了Python中...plt.plot()函数用于绘制折线图，plt.title()用于设置图表标题，plt.ylabel()和plt.xlabel()则用于设置y轴和x轴的标签，plt.legend()用于设置图例位置和标签。最后，plt.show()用于显示图像。

plt.legend()和plt.show()的区别

plt.legend()和plt.show()都是Matplotlib库中常用的函数，但它们的作用不同。 plt.legend()函数用于为图表添加图例，可以在图表中标识出每个数据系列所代表的含义。该函数可以接受多个参数，例如标签、位置、...

plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss') plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epochs') plt.legend(loc='upper right') plt.show()

plt.title('model loss') 给图像命名为 model loss，plt.ylabel('loss') 和 plt.xlabel('epochs') 分别设置 y 轴和 x 轴的标签为 loss 和 epochs，plt.legend(loc='upper right') 给图像添加图例并指定位置为右上角...

def step_function(x): y=x>0 return np.array(y, int) def show_step(x): y=step_function(x) plt.plot(x,y,label='step function') plt.legend(loc="best") plt.show() x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) show_step(x) def sigmoid_function(x): y=(1+np.exp(-x))**(-1) return np.array(y) def show_sigmoid(x): y = sigmoid_function(x) plt.plot(x,y,label='sigmoid function') plt.legend(loc="best") plt.show() show_sigmoid(x) def show_ReLU(x): y= np.where(x > 0, x, 0) plt.plot(x,y,label='relu function') plt.legend(loc="best") plt.show() show_ReLU(x)分析以上代码

以上代码定义了三个常用的激活函数（activation function）：阶跃函数（step function）、Sigmoid 函数和 ReLU 函数。 阶跃函数是最简单的激活函数之一，它将输入值分为两类，输出为 0 或 1。当输入值大于 0 时，...

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