写出绘制宽度学习网络识别率和参数的柱状图代码

绘制宽度学习网络识别率和参数的柱状图的代码如下：import matplotlib.pyplot as pltwidths = [30, 40, 50, 60, 70] # 宽度参数
accuracies = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0] # 识别率plt.bar(widths, accuracies, width=10, color='b') # 绘制柱状图
plt.xlabel('Width') # 设置X轴标签
plt.ylabel('Accuracy') # 设置Y轴标签
plt.title('Width vs. Accuracy') # 设置标题
plt.show() # 显示柱状图

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写出绘制宽度学习网络识别率和参数的三维柱状图代码

这里是示例代码：`import matplotlib.pyplot as plt
widths = [0.5, 0.75, 1.0]
accuracies = [0.7, 0.8, 0.9]
params = [20, 30, 40]
plt.bar(widths, accuracies, width=0.2, color='b', align='center', label='Accuracy')
plt.bar(params, accuracies, width=0.2, color='g', align='center', label='Parameters')
plt.legend()
plt.xlabel('Widths & Parameters')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Widths vs Accuracy vs Parameters')
plt.show()`

请写出统计交易信息并绘制柱状图和饼状图的代码

下面是一个例子，假设有一个交易信息的列表，其中包含交易金额和交易类型：

transactions = [
    {'type': 'sale', 'amount': 100},
    {'type': 'refund', 'amount': 50},
    {'type': 'sale', 'amount': 75},
    {'type': 'sale', 'amount': 200},
    {'type': 'refund', 'amount': 25},
    {'type': 'sale', 'amount': 125}
]

首先，我们可以使用Python内置的`Counter`类统计每种交易类型出现的次数：

from collections import Counter

transaction_types = [t['type'] for t in transactions]
type_counts = Counter(transaction_types)

然后，我们可以使用`matplotlib`库绘制柱状图和饼状图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制柱状图
plt.bar(type_counts.keys(), type_counts.values())
plt.title('Transaction Type Counts')
plt.xlabel('Type')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

# 绘制饼状图
plt.pie(type_counts.values(), labels=type_counts.keys())
plt.title('Transaction Type Proportions')
plt.show()

这将会得到柱状图和饼状图，用来显示交易类型的数量和比例。