用python实现matlab的plot函数,包含plot(lgraph) plot(net)方法。测试plot函数。
时间: 2023-12-11 13:49:32 浏览: 21
要实现类似于MATLAB中的plot函数,我们可以使用Python中的matplotlib库。下面是一个示例代码,其中包含plot(lgraph)和plot(net)方法的实现:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def plot(lgraph):
# 获取图层的节点和连接信息
nodes = lgraph.Nodes
edges = lgraph.Edges
# 绘制节点
for i in range(len(nodes)):
plt.plot(nodes[i].X, nodes[i].Y, 'o')
plt.text(nodes[i].X, nodes[i].Y, nodes[i].Name)
# 绘制连接
for i in range(len(edges)):
plt.plot([nodes[edges[i].Source].X, nodes[edges[i].Target].X],
[nodes[edges[i].Source].Y, nodes[edges[i].Target].Y],
'-')
# 显示图像
plt.show()
def plot(net):
# 获取网络的权重和偏置
weights = net.Weights
biases = net.Biases
# 绘制权重
for i in range(len(weights)):
plt.imshow(weights[i], cmap='gray')
plt.title('Weight ' + str(i))
plt.show()
# 绘制偏置
for i in range(len(biases)):
plt.plot(biases[i])
plt.title('Bias ' + str(i))
plt.show()
```
在上面的代码中,我们使用plt.plot()函数来绘制节点和连接,使用plt.imshow()函数来绘制权重。在绘制偏置时,我们使用plt.plot()函数来绘制偏置的值。
我们可以使用以下代码来测试这些函数:
```python
# 创建一个图层
import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from([1,2,3])
G.add_edges_from([(1,2),(1,3)])
# 绘制图层
plot(G)
# 创建一个网络
import numpy as np
net = {}
net['Weights'] = [np.random.randn(5,5), np.random.randn(10,5)]
net['Biases'] = [np.random.randn(5), np.random.randn(10)]
# 绘制网络
plot(net)
```
这将绘制一个包含两个节点和一条边的图层,以及一个具有两个权重和偏置的网络。