d2l.plt.subplots

时间: 2023-09-25 15:15:14 浏览: 143
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

您好！要使用 `d2l` 库的 `plt.subplots` 函数创建一个绘图窗口，并返回一个包含子图对象的元组。可以使用以下代码调用 `plt.subplots` 函数： ```python import d2l fig, axs = d2l.plt.subplots(nrows=1, ncols=1) ``` 这将创建一个包含一个子图的绘图窗口，并将子图对象存储在 `axs` 变量中。您可以根据需要调整 `nrows` 和 `ncols` 参数来指定所需的子图数量。 请注意，我是一个基于 CSDN 开发的 AI，名为 'C知道'，与 OpenAI 公司开发的 ChatGPT 没有关系。如果您有任何其他问题，请随时提问！
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d2l.use_svg_display() _, axes = d2l.plt.subplots(1, 4, figsize=(9, 3))是什么意思

这是使用d2l库中的...d2l.plt.subplots(1, 4, figsize=(9, 3))函数用于创建一个1行4列的子图，并设置整个图形的大小为9x3英寸。函数的返回值包括一个Figure对象和一个Axes对象列表，Axes对象可以用于绘制图形。

_, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)

这段代码是在使用Python的matplotlib库进行绘图时，创建了一个由num_rows行、num_cols列的图像矩阵，并设置了每个子图的大小。同时返回了一个元组，其中第一个元素是图像矩阵对象，第二个元素是子图对象的数组。

def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale) _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i, (ax, im

这是一个Python函数，可以通过传入参数来展示多张图片。参数包括：imgs（需要展示的图片），num_rows（展示的行数），num_cols（展示的列数），titles（图片的标题，可选），scale（缩放大小）。

d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.asnumpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6)解释一下

这段代码是用于显示矩阵的图像，其中使用了 matplotlib 库中的 subplots 函数创建了一个包含多个子图的图像，然后使用循环遍历每个子图并将对应的矩阵显示在子图中。其中，使用了 imshow 函数将矩阵转换为图像，并...

import torch from d2l import torch as d2l def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),cmap='Reds'): d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6);

它使用了PyTorch和d2l库。函数的作用是接收一个矩阵或矩阵集合，并将其可视化为热图。 具体来说，函数接收以下参数： - matrices: 一个包含矩阵的数组，可以是单个矩阵或多个矩阵。 - xlabel: x轴上的标签。 - ...

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d2l.plt.Rectangle() 是一个用于matplotlib库中绘制矩形的方法。这个函数接受几个参数来定义矩形的属性： 1. xy: (x, y)坐标对，表示矩形左上角的位置。 2. width 和 height: 分别表示矩形的宽度和高度。 3...

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_, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize) for i in range(num_rows): for j in range(num_cols): axes[i][j].imshow(imgs[i * num_cols + j]) axes[i][j].axes.get_xaxis().set_...

class Animator: #@save """在动画中绘制数据""" def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None, ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1, figsize=(3.5, 2.5)): # 增量地绘制多条线 if legend is None: legend = [] d2l.use_svg_display() self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize) if nrows * ncols == 1: self.axes = [self.axes, ] # 使⽤lambda函数捕获参数 self.config_axes = lambda: d2l.set_axes( self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend) self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmts def add(self, x, y): # 向图表中添加多个数据点 if not hasattr(y, "__len__"): y = [y] n = len(y) if not hasattr(x, "__len__"): x = [x] * n if not self.X: self.X = [[] for _ in range(n)] if not self.Y:

self.Y = [[] for _ in range(n)] for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)): self.X[i].append(a) self.Y[i].append(b) assert len(self.X[0]) == len(self.Y[0]) self.config_axes() for x, y, fmt in zip(self.X, ...

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric net.to(devices[0]) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) ax.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs]) ax.set_xlabel('epoch') ax.set_ylabel('value') ax.legend(['train loss', 'train acc', 'val acc']) plt.show() scheduler.step() measures = ( f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}' print(以上代码能否实现时事图像展示？请优化成不等epoch结束就时事显示图像的代码

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) plt.ion() # 开启交互模式 for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): ...

Traceback (most recent call last): File "E:/py/python/test/deep learning/test06.py", line 50, in <module> show_images(X.reshape(18,28,28),2,9,titles=get_fashion_mnist_labels(y)); File "E:/py/python/test/deep learning/test06.py", line 34, in show_images _,axes = d2l.plt.subplot(num_rows,num_cols,figsize=figsize) File "D:\software\anaconda\envs\python3.7\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 1268, in subplot key = SubplotSpec._from_subplot_args(fig, args) File "D:\software\anaconda\envs\python3.7\lib\site-packages\matplotlib\gridspec.py", line 594, in _from_subplot_args raise TypeError(f"subplot() takes 1 or 3 positional arguments but " TypeError: subplot() takes 1 or 3 positional arguments but 2 were given这样的报错

_, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize) 请注意，这里使用的是subplots()函数而不是subplot()函数。subplots()函数可以一次返回多个子图对象，而subplot()函数只能返回一个...

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def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric net.to(devices[0]) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) d2l.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch', legend=['train loss', 'train acc', 'val acc'], figsize=(8, 6)) scheduler.step() measures = (f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}' print(measures + f'\n {metric[2] * num_epochs / timer.sum() :.1f}' f'examples /sec on {str(devices)}')以上代码可以在pycharm中帮我实现画图功能吗？请优化代码

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features...
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tableau D2E8DA72

fig, ax = plt.subplots() im = ax.imshow(data, cmap=custom_cmap) plt.colorbar(im) # 显示颜色条 plt.title('Image with Tableau D2E8DA72 Background') plt.show() 请注意，如果你想要创建一个单独的图像...

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fig, ax = plt.subplots() ax.boxplot(data) ax.set_title(f"Box plot based on value {d}") plt.show() 这里的boxplot()函数会自动处理上下四分位数、箱体、上限和下限，以及异常值的呈现。 如果您想...

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