plt.legend虚线

plt.legend虚线可以通过设置参数linestyle来实现。在引用的例子中，通过设置linestyle='--'来将线条样式设置成虚线。这样设置后，图例中对应的线条就会显示为虚线形式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Matplotlib】（二）图例legend](https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/124248646)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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# 绘制准确率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show()让训练集用实线表示，测试集为虚线

你可以在绘制曲线时指定实线或虚线的样式。可以像下面这样编写代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制准确率变化曲线
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc', linestyle='solid')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc', linestyle='dashed')
plt.legend()
plt.title('Accuracy')

# 绘制损失率变化曲线
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(history.history['loss'], label='train loss', linestyle='solid')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss', linestyle='dashed')
plt.legend()
plt.title('Loss')

plt.show()

这里在绘制训练集和测试集的曲线时，使用 `linestyle` 参数指定实线或虚线的样式。`linestyle='solid'` 表示实线，`linestyle='dashed'` 表示虚线。

解释一下这段代码fig = plt.figure(figsize=(10,10)) plt.plot(input_data,'--g') plt.plot(input_data1,':r') plt.legend(['L1','L2']) plt.savefig("Task2/img/T1.png") plt.show()

这段代码使用了 matplotlib 库来绘制两条数据曲线，并保存为一个 PNG 文件。具体解释如下：

- fig = plt.figure(figsize=(10,10)) 创建一个大小为 10x10 的图形对象 fig。
- plt.plot(input_data,'--g') 绘制 input_data 数组中的数据点，并使用绿色虚线连接它们。'--g' 中的 '--' 表示虚线，'g' 表示绿色。
- plt.plot(input_data1,':r') 绘制 input_data1 数组中的数据点，并使用红色点线连接它们。':r' 中的 ':' 表示点线，'r' 表示红色。
- plt.legend(['L1','L2']) 用于设置图例，其中 'L1' 和 'L2' 分别代表两条数据曲线的名称。
- plt.savefig("Task2/img/T1.png") 将绘制好的图形保存为 Task2/img/T1.png 文件。
- plt.show() 用于显示图形。