plt.subplot(2, 2, 3) plt.plot(y_test_descaled - y_predicted_descaled, color='orange') plt.ylabel("Residual") plt.xlabel("Day") plt.title("Residual plot")
时间: 2024-04-26 14:20:06 浏览: 16
这是一段 Python 代码,使用了 Matplotlib 库中的 subplot 和 plot 函数。subplot 函数用于创建一个2x2的图像窗口,并将第三个位置作为当前子图。plot 函数用于在当前子图中绘制 y_test_descaled - y_predicted_descaled 数据,并将曲线的颜色设置为橙色。代码中还使用了 ylabel、xlabel 和 title 函数,分别用于设置 y 轴标签、x 轴标签和图像标题。该代码的作用是绘制残差图,用于评估机器学习模型的预测精度。
相关问题
t = np.linspace(0, 3, 300) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) y = np.cos(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(10,4)) plt.subplot(2,3,0) plt.plot(t,x, color='g') plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,y,color='m', ls='--') plt.show()
这段代码存在问题,需要进行修改才能正常运行。可以尝试以下修改:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.linspace(0, 3, 300)
f = 1
x = np.sin(2*np.pi*f*t)
y = np.cos(2*np.pi*f*t)
plt.figure(figsize=(10,4))
plt.subplot(2,3,1)
plt.plot(t,x, color='g')
plt.subplot(2,3,2)
plt.plot(t,y,color='r', ls='--')
plt.subplot(2,3,3)
plt.plot(t,x, color='b')
plt.subplot(2,3,4)
plt.plot(t,y,color='y', ls='--')
plt.subplot(2,3,5)
plt.plot(t,x, color='k')
plt.subplot(2,3,6)
plt.plot(t,y,color='m', ls='--')
plt.show()
```
修改后的代码会生成六个子图,其中前三个子图绘制的是正弦波,后三个子图绘制的是余弦波。其中,`plt.subplot`的第一个参数表示子图的行数,第二个参数表示子图的列数,第三个参数表示子图的编号。
解释以下代码print('Training') model_stateless.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test), shuffle=False) print('Predicting') predicted_stateless = model_stateless.predict(x_test, batch_size=batch_size) # ---------------------------- print('Plotting Results') plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(y_test) plt.title('Expected') plt.subplot(3, 1, 2) # 删除第一个 "tsteps-1",因为不可能预测它们,因为不存在要使用的 "上一个" 时间步 plt.plot((y_test - predicted_stateful).flatten()[tsteps - 1:]) plt.title('Stateful: Expected - Predicted') plt.subplot(3, 1, 3) plt.plot((y_test - predicted_stateless).flatten()) plt.title('Stateless: Expected - Predicted') plt.show()
这段代码用于绘制模型预测结果的图表。在训练完成后,首先使用 predict() 方法对测试数据进行预测,并将预测结果存储在 predicted_stateless 变量中。接下来,使用 Matplotlib 库中的 subplot() 和 plot() 方法绘制三个子图,分别显示预期结果、stateful LSTM 模型的预测误差和 stateless LSTM 模型的预测误差。其中,第二个子图中删除了第一个 "tsteps-1",因为在这些时间步之前,没有上一个时间步可以用来进行预测。最后,使用 show() 方法显示绘制的图表。