plt.plot画拟合曲线

plt.plot是matplotlib库中的一个函数，用于绘制曲线图。当需要画拟合曲线时，可以使用plt.plot来实现。

首先，需要准备好要拟合的数据。假设有两个数组x和y，分别表示自变量和因变量的取值。可以通过如下代码创建一个简单的拟合曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 拟合曲线
fit = np.polyfit(x, y, 1)  # 使用一次多项式进行拟合，返回拟合系数

# 绘制原始数据点
plt.scatter(x, y, color='red', label='Data')

# 绘制拟合曲线
plt.plot(x, np.polyval(fit, x), color='blue', label='Fit')

# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title('Fitted Curve')

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，首先使用`np.polyfit`函数进行拟合，其中参数1表示使用一次多项式进行拟合。然后使用`plt.scatter`函数绘制原始数据点，使用`plt.plot`函数绘制拟合曲线。最后使用`plt.legend`添加图例，使用`plt.title`添加标题，并使用`plt.show`显示图形。

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plt.plot(history.history[metric]) plt.plot(history.history['val_'+metric], '') plt.xlabel("Epochs") plt.ylabel(metric) plt.legend([metric, 'val_'+metric]) plt.show() plot_graphs(history, 'accuracy') plot_graphs(history, 'loss')

这是一段用于绘制训练过程中指标变化曲线的代码。它使用Matplotlib库绘制了两条曲线，分别表示训练集和验证集在某个指标（metric）上的表现。其中，history是一个记录了训练过程中指标变化的对象，它包含了训练集和验证集在每个epoch上的指标值。plt.plot函数用于绘制曲线，plt.xlabel和plt.ylabel函数分别用于设置x轴和y轴的标签，plt.legend函数用于设置图例。接下来，plot_graphs函数分别绘制了训练集和验证集在accuracy和loss指标上的变化曲线。这些曲线可以帮助我们判断模型在训练过程中是否出现了过拟合或欠拟合等问题，并且可以帮助我们选择最优的模型。