plt.xlabel()函数中的所有参数

plt.xlabel()函数中有以下参数：

1. xlabel：要显示的标签文本内容，可以是字符串或者是字符串列表。

2. fontsize：标签文本的字体大小，可以是整数或者是浮点数。

3. fontweight：标签文本的字体粗细，可以是字符串（如：'bold'）或者是整数（如：700）。

4. color：标签文本的颜色，可以是字符串（如：'red'）或者是RGB元组（如：(1,0,0)）。

5. labelpad：标签文本与坐标轴之间的间距，可以是整数或者是浮点数。

6. rotation：标签文本的旋转角度，可以是整数或者是浮点数，单位是度。

7. ha：标签文本的水平对齐方式，可以是字符串（如：'left'、'center'、'right'）或者是浮点数。

8. va：标签文本的垂直对齐方式，可以是字符串（如：'top'、'center'、'bottom'）或者是浮点数。

9. fontdict：字体属性字典，可以设置字体的各种属性（如：字体名称、字体大小、字体颜色、字体粗细等）。

10. labelcolor：标签文本的颜色，可以是字符串（如：'red'）或者是RGB元组（如：(1,0,0)）。该参数与color参数的作用相同。

相关问题

为什么在 plt.title、plt.xlabel 和 plt.ylabel 函数中，FontProperties 应该改为 fontproperties

在 `matplotlib` 中，`FontProperties` 是一个类，用于指定字体的属性，而 `fontproperties` 是 `Text` 类中的一个属性，用于指定文本的字体属性。因此，在 `plt.title`、`plt.xlabel` 和 `plt.ylabel` 函数中，应该使用 `fontproperties` 属性来指定字体，而不是 `FontProperties` 类。

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练loss plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show()

这段代码用于绘制训练过程中模型的准确率和损失函数变化情况。

第一个 plt.plot() 绘制了模型的准确率变化情况，其中 history.history['accuracy'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的准确率。

第二个 plt.plot() 绘制了模型的损失函数变化情况，其中 history.history['loss'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的损失函数值。

通过观察这两个图像，我们可以了解模型在训练过程中的表现情况，以及是否存在过拟合或欠拟合等问题。