plt.plot绘制虚线

在Python的matplotlib库中，`plt.plot()`函数可以用来绘制线图。如果你想要绘制虚线，你可以在`plt.plot()`函数的参数中加入`linestyle='--'`。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, linestyle='--')
plt.show()

在这个例子中，`plt.plot(x, y, linestyle='--')`会绘制一条虚线。虚线的效果是在线的末端有一些小的点，这些点是虚线的标记。如果你想要完全的虚线，也就是没有这些标记，你可以使用`linestyle='-'`。

需要注意的是，不同的图形界面可能会有不同的效果，因为它们可能不支持所有的绘图选项。在某些图形界面上，虚线可能不会显示出来，但是你仍然可以使用这个选项来指定你想要的效果。

相关问题

# 绘制准确率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show()让训练集用实线表示，测试集为虚线

你可以在绘制曲线时指定实线或虚线的样式。可以像下面这样编写代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制准确率变化曲线
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc', linestyle='solid')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc', linestyle='dashed')
plt.legend()
plt.title('Accuracy')

# 绘制损失率变化曲线
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(history.history['loss'], label='train loss', linestyle='solid')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss', linestyle='dashed')
plt.legend()
plt.title('Loss')

plt.show()

这里在绘制训练集和测试集的曲线时，使用 `linestyle` 参数指定实线或虚线的样式。`linestyle='solid'` 表示实线，`linestyle='dashed'` 表示虚线。

plt.plot 绘制y轴

plt.plot() 函数是用来绘制数据的，其中第一个参数是 x 轴的数据，第二个参数是 y 轴的数据。如果你想绘制 y 轴，可以将 x 轴的数据设置为一个固定值，比如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些测试数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制 y 轴
plt.plot([0, 0], [-1.2, 1.2], 'k--')

# 绘制 sin(x)
plt.plot(x, y)

# 显示图像
plt.show()

在上面的例子中，我们先绘制了一个 y 轴，然后再绘制了 sin(x) 函数。具体来说，我们调用 `plt.plot([0, 0], [-1.2, 1.2], 'k--')` 绘制了一条黑色的虚线，表示 y 轴，其中 `[0, 0]` 表示 x 轴的范围，`[-1.2, 1.2]` 表示 y 轴的范围。最后的 `'k--'` 表示绘制黑色的虚线。