plt.legend位置

在matplotlib中，plt.legend()函数可以用来显示图例。图例的位置可以通过参数loc和bbox_to_anchor来控制。loc参数内置了一些位置，如果这些位置恰好有你想要的，那么用这个就行了，很方便。比如，plt.legend(loc=1)就等价于将图例放置在右上角的位置。而bbox_to_anchor参数可以控制任意位置，它是一个坐标，原点就是图的左下角。但是，这个坐标的数值表示的是比例。比如(1,0)表示右下角，(0,1)表示左上角，(0.5,0.5)表示中间，(0.4,0.4)表示中间往左下一点。所以说，你可以自己慢慢调到你想要的位置。注意，上面还支持负数哦。除了位置，plt.legend()函数还可以用来调整图例的大小和样式。例如，通过传入prop参数可以调整图例的大小，通过传入ncol参数可以调整图例的样式。

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x1.append(x1,) plt.ion() plt.figure("温度") plt.clf() plt.plot(y1) plt.title("温度") plt.xlabel("采集时间") plt.ylabel("温度值") plt.legend() plt.pause(10)

这段代码是用来绘制温度数据的折线图的示例。具体的步骤如下：

1. `x1.append(x1,)` 将 x1 的值添加到 x1 列表中，这里可能有个拼写错误，应该是 `x1.append(x1)`。

2. `plt.ion()` 是开启交互模式，这样在绘图时可以实时更新图形。

3. `plt.figure("温度")` 创建一个名为 "温度" 的图形窗口。

4. `plt.clf()` 清除当前图形窗口中的所有内容。

5. `plt.plot(y1)` 绘制折线图，其中 y1 是温度数据。

6. `plt.title("温度")` 设置图形的标题为 "温度"。

7. `plt.xlabel("采集时间")` 设置 x 轴的标签为 "采集时间"。

8. `plt.ylabel("温度值")` 设置 y 轴的标签为 "温度值"。

9. `plt.legend()` 显示图例。

10. `plt.pause(10)` 暂停 10 秒钟，保持图形窗口的显示状态。

请注意，在运行这段代码之前，确保已经安装了 matplotlib 库。

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()

这段代码用于绘制训练过程中模型的准确率和损失函数变化情况。

第一个 plt.plot() 绘制了模型的准确率变化情况，其中 history.history['accuracy'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的准确率。

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，以及是否存在过拟合或欠拟合等问题。