解析代码plt. plot(range(y_test. shape[0]), y_test, color= 'blue', linewidth= 1.5, linestyle= '-')

这段代码使用了matplotlib库中的plot函数来画出一个折线图。

函数参数解析：

- range(y_test.shape[0])：表示x轴上的取值范围，这里采用了0到y_test.shape[0]-1的整数序列。
- y_test：表示y轴上的取值，即需要绘制的依赖变量。
- color='blue'：表示折线的颜色为蓝色。
- linewidth=1.5：表示折线的宽度为1.5。
- linestyle='-'：表示折线的样式为实线。

相关问题

# 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

为了使曲线平滑，可以使用`plot()`函数的`smooth`参数，它可以控制曲线的平滑程度。可以将`smooth`参数设置为一个大于0的整数，代表对曲线进行平均滤波的窗口大小。较大的窗口大小会导致曲线更平滑，但可能会使曲线更加模糊。

以下是修改后的代码，将`plot()`函数的`smooth`参数设置为10：

import matplotlib.pyplot as plt
train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], []
for epoch in range(100):
    train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer)
    test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion)
    train_losses.append(train_loss)
    train_accs.append(train_acc)
    test_losses.append(test_loss)
    test_accs.append(test_acc)
    print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format(
        epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

# 绘制损失函数曲线
plt.plot(train_losses, label='Train Loss', smooth=10)
plt.plot(test_losses, label='Test Loss', smooth=10)
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', 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()

这里将`plot()`函数的`smooth`参数设置为10，来对损失函数和准确率的曲线进行平滑处理。根据实际情况，可以适当调整`smooth`参数的大小，以得到更好的平滑效果。

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

可以使用 `numpy.interp` 函数来平滑损失函数和准确率曲线。以下是一个示例代码，演示如何使用 `numpy.interp` 函数来平滑数据并绘制曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有原始的训练损失、测试损失、训练准确率、测试准确率数据
train_losses = [0.5, 0.4, 0.3, 0.25, 0.2, 0.15, 0.1, 0.05]
test_losses = [0.6, 0.5, 0.4, 0.35, 0.3, 0.25, 0.2, 0.15]
train_accs = [0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 0.98, 0.99]
test_accs = [0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95]

# 创建插值数据点
interp_x = np.linspace(0, len(train_losses) - 1, 1000)

# 训练损失曲线
interp_train_losses = np.interp(interp_x, range(len(train_losses)), train_losses)
plt.plot(interp_x, interp_train_losses, label='Train Loss')

# 测试损失曲线
interp_test_losses = np.interp(interp_x, range(len(test_losses)), test_losses)
plt.plot(interp_x, interp_test_losses, label='Test Loss')

# 训练准确率曲线
interp_train_accs = np.interp(interp_x, range(len(train_accs)), train_accs)
plt.plot(interp_x, interp_train_accs, label='Train Acc')

# 测试准确率曲线
interp_test_accs = np.interp(interp_x, range(len(test_accs)), test_accs)
plt.plot(interp_x, interp_test_accs, label='Test Acc')

# 设置y轴范围为0~1
plt.ylim([0, 1])

# 显示图例
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.pyplot.plot` 函数将平滑后的数据绘制成曲线。