已知算法类别与识别率，怎么 做柱状图，算法A用红色表示，算法B用蓝色表示，算法C用绿色表示，算法D用紫色表示 python代码

你可以使用Matplotlib库中的`bar`函数来绘制柱状图，并设置不同算法的颜色。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义算法类别和识别率
algos = ['算法A', '算法B', '算法C', '算法D']
accuracy = [0.85, 0.92, 0.79, 0.88]

# 定义不同算法的颜色
colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple']

# 绘制柱状图
plt.bar(algos, accuracy, color=colors)

plt.title('算法识别率柱状图')
plt.xlabel('算法类别')
plt.ylabel('识别率')
plt.show()

在这个示例代码中，我们定义了不同算法的颜色，然后使用`bar`函数绘制柱状图。每个算法对应一个颜色。你可以根据需要进一步自定义图形的样式和布局。

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已知算法类别与识别率，怎么做柱状图，线性核函数用红色表示，多项式核函数用蓝色表示，高斯核函数用绿色表示，Sigmoid用紫色表示 Yala为标题，Y轴0.70为起始点，间隔0.05，1为终点 python代码

以下是使用Matplotlib库在Python中生成对应柱状图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 已知算法类别与识别率，按顺序存储
algorithm_type = ['linear', 'polynomial', 'gaussian', 'sigmoid']
accuracy = [0.75, 0.82, 0.88, 0.70]

# 定义颜色
color_list = ['red', 'blue', 'green', 'purple']

# 绘制柱状图
plt.bar(algorithm_type, accuracy, color=color_list)

# 设置标题和轴标签
plt.title('Yala')
plt.xlabel('Algorithm Type')
plt.ylabel('Accuracy')

# 设置y轴起始点和终点
plt.ylim(0.70, 1)

# 设置y轴刻度间隔
plt.yticks([i/20 for i in range(14)], ['0.70', '', '0.80', '', '0.90', '', '1.00'])

# 显示图形
plt.show()

运行上述代码，将会生成一张名为Yala的柱状图，如下图所示：


已知算法类别与识别率，怎么做柱状图，线性核函数用红色表示识别率0.87，多项式核函数用蓝色表示识别率0.90，高斯核函数用绿色表示识别率0.95，Sigmoid用紫色表示识别率0.93 Yala为标题，Y轴0.70为起始点，间隔0.05，1为终点，x轴分别表示线性核函数'， '多项式核函数'， '高斯核函数'， 'Sigmoid核函数 python代码

以下是您所需的Python代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
categories = ['线性核函数', '多项式核函数', '高斯核函数', 'Sigmoid核函数']
accuracies = [0.87, 0.90, 0.95, 0.93]
colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple']

# 绘制柱状图
plt.bar(categories, accuracies, color=colors)

# 添加标题和轴标签
plt.title('Yala')
plt.xlabel('核函数')
plt.ylabel('识别率')

# 设置y轴范围和刻度
plt.ylim([0.7, 1])
plt.yticks([0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1])

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，即可得到您所需的柱状图。