def ys_plot_model(X, y, model): plt.figure(figsize=(8,6)) bx = plt.subplot(111) # bx.set_ylabel('Intensity', )#fontsize = 16, # bx.set_xlabel('Diffraction angle 2$\Theta$ (deg.)', )#fontsize = 16 plt.axis([axl, axr, byl, byh])是什么意思

时间: 2023-06-04 08:02:13 浏览: 124
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plot-number-train.rar_plot data_site:www.pudn.com_train_标号 matla

这是一段Python代码，其中定义了一个函数ys_plot_model，函数功能是绘制模型对数据(X,y)的拟合。使用matplotlib库来绘图，首先创建一个大小为8*6的绘图窗口，然后创建一个子图bx。
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plt.scatter(x, y, s=20, c=’b’) 大小s默认为20，s=0时点不显示；颜色c默认为蓝色。 为每一个点指定大小和颜色 有时我们需要为每一个点指定大小和方向，以区分不同的点。这时，可以向s和c传入列表。如： import ...
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matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

- 使用plt.figure(figsize=(6,4))创建一个指定尺寸的图形窗口。 - plt.plot(x,y,color="red",linewidth=1 )绘制红色的曲线，其中color参数设定线条颜色，linewidth设定线条宽度。 - plt.xlabel("x")和...

# 加载数据 X = np.load("X_od.npy") Y = np.load("Y_od.npy") # 数据归一化 max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(5, 109),return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=1, activation='linear')) # 原为Dense(units=109) model.summary() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) # 评估模型 test_loss = model.evaluate(test_x, test_y) print('Test loss:', test_loss) # 模型预测 train_predict = model.predict(train_x) val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show()如何修改这段代码的数据维度让其可正常运行

plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt....

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense,LSTM,Dropout from keras.models import Sequential # 加载数据 X = np.load("X_od.npy") Y = np.load("Y_od.npy") # 数据归一化 max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(5, 109))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=109, activation='linear')) model.summary() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) # 评估模型 test_loss = model.evaluate(test_x, test_y) print('Test loss:', test_loss) # 模型预测 train_predict = model.predict(train_x) val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show()如何用返回序列修改这段程序

plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt....

解释这段代码def plot_confusion_matrix(cm, title='混淆矩阵', cmap=plt.cm.Blues, labels=[]): plt.figure(figsize=(8,8),dpi=600) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title,fontsize=15) plt.colorbar(fraction=0.045,pad=0.05) tick_marks = np.arange(len(labels)) ind_array = np.arange(len(classes)) x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array)

这段代码是用于绘制混淆矩阵的，用于评估分类模型的性能表现。其中，输入参数cm表示混淆矩阵，title表示图表标题，cmap表示颜色映射，labels表示类别标签。这段代码使用了matplotlib库和numpy库来完成图表绘制和数据...

t = np.linspace(0, 3, 0.1) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(15,3)) plt.plot(t,x) plt.show() plt.figure(figsize=(3,3)) plt.plot(t,x) plt.show()

plt.figure(figsize=(15,3)) plt.plot(t,x) plt.show() plt.figure(figsize=(3,3)) plt.plot(t,x) plt.show() 修改后的代码会生成两个正弦波图，一个图像宽度较大，一个图像宽度较小。其中，t被修改为等分...

解析fig = plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=80) plt.scatter(feature, label, c='r', marker='o', label='salary') x = feature y = model.coef_ * x + model.intercept_ plt.plot(x, y, c='b') plt.show()这段代码

这段代码的作用是可视化一个数据集，其中包括一个散点图和一条回归线。其中figsize是设置图的大小，dpi是设置图的分辨率，plt.scatter是画散点图，plt.plot是画回归线，plt.show是展示图形。

#评价指标函数的建立 from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error def evaluation(model, x, y): ypred = model.predict(x) mae = mean_absolute_error(y, ypred) print("MAE: %.2f" % mae) return ypred predict_y = evaluation(random_model, x_test, y_test) test_y = np.array(y_test) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.title('随机森林回归-真实值预测值对比') plt.plot(predict_y, 'ro-', label='预测值') plt.plot(test_y, 'go-', label='真实值') plt.legend() plt.show()

通过plt.plot()函数绘制了预测值和真实值的折线图，并通过plt.legend()函数添加图例，最后使用plt.show()显示图像。 这样可以直观地观察模型在测试集上的预测效果，并对比真实值和预测值之间的差异。 如果你...

plot_size = 730 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show() y_test_pred = model(x_test_tensor) plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show()这段代码后加上图片保存到文件夹A中，且图片分别以文件名1、文件名2命名

plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 解释以上代码

以上代码是用于数据分析和可视化的Python代码。首先，它使用pandas库加载名为'BostonHousing2.csv'的csv文件，并删除了"chas"列。然后，它选择了一些列作为特征和目标变量，并使用线性回归模型进行拟合和预测。...

优化这段代码：plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(grouped['item_price'], grouped['ord_qty'], 'o-') plt.xlabel('Product Price') plt.ylabel('Average Order Quantity') plt.title('Relationship between Product Price and Order Quantity') plt.savefig('img/1.png',dpi=300)怎么改变图像的分布范围

plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(grouped['item_price'], grouped['ord_qty'], 'o-') plt.xlabel('Product Price') plt.ylabel('Average Order Quantity') plt.title('Relationship between Product Price...

绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码，使得训练集部分和测试集部分分别绘制在两张图上

plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[:len(train_predict)])) plt.plot(train_predict_plot[:len(train_predict)]) plt.legend(['True', 'Train Predict']) plt.xlabel('...

def plot_training(history=None, metric='acc', title='Model Accuracy', loc='lower right'): model_list = [] fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) for key, val in history.items(): model_list.append(key.replace(HISTORY_DIR, '').rstrip('.history')) plt.plot(val[metric]) plt.title(title) plt.ylabel(metric) plt.xlabel('epoch') plt.legend(model_list, loc=loc) plt.show()

这段代码是一个用于绘制模型训练历史数据的函数。它接受一个历史数据字典，用于绘制每个模型在训练过程中的准确率或损失率的变化。metric参数指定绘制的指标，可以是"acc"（准确率）或"loss"（损失率），title参数...

def plot_learning_curve(train_loss, dev_loss, title=''): total_steps = len(train_loss) x_1 = range(total_steps) x_2 = x_1[::len(train_loss) // len(dev_loss)] plt.figure(1, figsize=(6, 4)) plt.plot(x_1, train_loss, c='tab:red', label='train') plt.plot(x_2, dev_loss, c='tab:cyan', label='dev') plt.ylim(0.0, 5.) plt.xlabel('Training steps') plt.ylabel('MSE loss') plt.title('Learning curve of {}'.format(title)) plt.legend() plt.show()

这是一个用于绘制学习曲线的函数。它接受两个参数train_loss和dev_loss，分别表示训练集和验证集...y轴表示均方误差（MSE）损失值，x轴表示训练步骤的数量。图标题会根据传入的参数title来确定。最后，函数会显示图形。

y_test = y_test.reset_index(drop = True) y_predict2 = model_RF1.predict(x_test) plt.figure(figsize = (12,8)) plt.plot(y_predict2,color = 'b',label = 'predict',markersize=8) plt.plot(y_test,color = 'r',label = 'true',markersize=8) plt.xlabel('Test Sample',fontsize=30) plt.ylabel('y1',fontsize=30) plt.title('随机森林',fontsize=30) #坐标轴字体大小 plt.xticks(fontsize=25) plt.yticks(fontsize=25) plt.legend(fontsize=25,loc='upper right') # plt.savefig('GradientBoosting.png',dpi=300,bbox_inches = 'tight')

接着，使用训练好的model_RF1模型对测试集x_test进行预测，将预测结果存储在y_predict2中。然后，使用plt.plot()函数将预测结果和真实值分别用蓝色和红色的线绘制在图表上。接下来，使用plt.xlabel()和...
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