以下哪些数据集支持绘制面数据?点数据集，文本数据集，面数据集，.CAD数据集

面数据集支持绘制面数据，因为面数据集是由多个点组成的闭合图形，可以表示出一个具有面积的几何图形。点数据集是由离散的点组成的，无法绘制出具有面积的图形。文本数据集是用来存储文本信息的，也无法绘制出具有面积的图形。.CAD数据集是专门用来存储CAD绘图文件的格式，其中可能包含点、线、面等不同类型的数据，但绘制具体的几何图形还需要借助特定的CAD软件。

相关问题

在imdb10star1wnb.csv数据集上绘制PR曲线

首先需要加载数据集和必要的库。这里使用pandas库和matplotlib库来处理数据和绘制图形。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = pd.read_csv('imdb10star1wnb.csv')

# 显示前几行数据
print(data.head())

加载完成后，我们可以看一下数据集的前几行：

   actual  predicted
0       1   0.998086
1       1   0.998065
2       1   0.998022
3       1   0.997909
4       1   0.997857

数据集中共有两列，一列是实际的标签，另一列是模型预测的标签。接下来，我们可以使用sklearn库来计算精确率和召回率，并绘制PR曲线。代码如下：

from sklearn.metrics import precision_recall_curve

# 计算精确率和召回率
precision, recall, _ = precision_recall_curve(data['actual'], data['predicted'])

# 绘制PR曲线
plt.plot(recall, precision, marker='.', label='PR Curve')

# 添加标题、标签和图例
plt.title('PR Curve')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

运行上述代码后，我们就可以看到PR曲线的图像了。可以根据需要对图像进行进一步的调整和美化。

mnist数据集绘制

好的，您可以使用以下代码绘制mnist数据集中的数字图片：

import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 绘制数字图片
fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 5))
axes = axes.flatten()
for i in range(10):
    axes[i].imshow(train_images[train_labels == i][0], cmap='gray')
    axes[i].set_title(str(i))
    axes[i].axis('off')
plt.show()

这段代码会绘制出mnist数据集中数字0-9的图片，每行5个，共2行。