plt.xlabel('Times') plt.ylabel('price') plt.show()

好的，如果您想要将横轴和纵轴标签设置为'Times'和'price'，可以使用matplotlib库中的xlabel和ylabel方法。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些示例数据
times = [1, 2, 3, 4, 5]
prices = [10, 20, 30, 40, 50]

# 绘制折线图
plt.plot(times, prices)
plt.xlabel('Times')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Example Plot')
plt.show()

# 绘制柱状图
plt.bar(times, prices)
plt.xlabel('Times')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Example Plot')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用xlabel和ylabel方法将横轴和纵轴标签设置为'Times'和'Price'，并使用title方法设置图形标题。

相关问题

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。

plt.scatter(data['MEDV'], data['B'], alpha=0.5) plt.xlabel('MEDV') plt.ylabel('B') plt.title('Scatter plot of MEDV and B') plt.show() plt.scatter(data['MEDV'], data['LSTAT'], alpha=0.5) plt.xlabel('MEDV') plt.ylabel('LSTAT') plt.title('Scatter plot of MEDV and LSTAT') plt.show()

这是一个使用matplotlib库在Python中绘制散点图的代码示例。第一段代码绘制了'MEDV'和'B'之间的散点图，第二段代码绘制了'MEDV'和'LSTAT'之间的散点图。在绘制散点图时，'MEDV'被设置为横坐标，而'B'和'LSTAT'被设置为纵坐标。通过alpha参数设置透明度，使得散点图更易于观察。xlabel和ylabel函数用于设置横纵坐标的标签，title函数用于设置图表的标题。最后，使用show函数显示图表。