jupyter notebook 生成损失函数曲线图代码

当使用Jupyter Notebook生成损失函数曲线图时，通常会使用Python的数据可视化库matplotlib。以下是一个示例代码，用于生成损失函数曲线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有一个包含损失函数值的列表loss_values
loss_values = [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]

# 创建x轴的数据，可以是迭代次数、时间等
x = range(len(loss_values))

# 绘制损失函数曲线图
plt.plot(x, loss_values, 'b-')
plt.xlabel('迭代次数')
plt.ylabel('损失函数值')
plt.title('损失函数曲线图')

# 显示图形
plt.show()

这段代码首先导入了matplotlib库，并创建了一个包含损失函数值的列表`loss_values`。然后，通过`range`函数创建了x轴的数据，可以是迭代次数、时间等。接下来，使用`plt.plot`函数绘制了损失函数曲线图，并使用`plt.xlabel`和`plt.ylabel`设置了x轴和y轴的标签，使用`plt.title`设置了图表的标题。最后，使用`plt.show`显示了生成的图形。

相关问题

jupyter notebook 绘制sigmoid函数曲线

好的，以下是绘制sigmoid函数曲线的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = sigmoid(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sigmoid(x)')
plt.title('Sigmoid Function')
plt.show()

这段代码会生成一个sigmoid函数的曲线图，x轴表示输入值，y轴表示输出值。sigmoid函数是一种常用的激活函数，它可以将输入值映射到0到1之间的输出值，常用于二分类问题中。

编写Python代码用jupyter notebook绘制余弦曲线散点图

当然可以，要在Jupyter Notebook中绘制余弦曲线散点图，你可以使用matplotlib库，这是一个非常流行的Python数据可视化工具。下面是一个简单的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一些x值，比如从0到2π
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)

# 计算对应的余弦值
y = np.cos(x)

# 使用scatter函数创建散点图，设置颜色为红色
plt.scatter(x, y, color='red')

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('余弦曲线散点图')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴 (cos(x))')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先导入了需要的模块，然后生成了一组等间距的x值，并计算出相应的余弦值。接着，`scatter`函数用于画出每个点，红色表示我们选择了红色作为标记的颜色。最后，通过添加标题、坐标轴标签并显示图形完成图表制作。

如果你想要运行这个代码，你需要先安装matplotlib如果还没有的话，可以在Jupyter Notebook中输入 `!pip install matplotlib` 来安装。