plt.plot(first_twelve['DATE'],first_twelve['VALUE'], c='#000')封装这段函数
时间: 2023-08-10 21:05:42 浏览: 34
你可以封装这段函数如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_values(x, y):
plt.plot(x, y, c='#000')
plt.show()
```
其中,`x`为日期列表,`y`为数值列表。可以通过调用`plot_values(first_twelve['DATE'],first_twelve['VALUE'])`来绘制图像。
相关问题
# 绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc') plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() 使曲线平滑
为了使曲线平滑,可以使用`plot()`函数的`smooth`参数,它可以控制曲线的平滑程度。可以将`smooth`参数设置为一个大于0的整数,代表对曲线进行平均滤波的窗口大小。较大的窗口大小会导致曲线更平滑,但可能会使曲线更加模糊。
以下是修改后的代码,将`plot()`函数的`smooth`参数设置为10:
``` python
import matplotlib.pyplot as plt
train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], []
for epoch in range(100):
train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer)
test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion)
train_losses.append(train_loss)
train_accs.append(train_acc)
test_losses.append(test_loss)
test_accs.append(test_acc)
print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format(
epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))
# 绘制损失函数曲线
plt.plot(train_losses, label='Train Loss', smooth=10)
plt.plot(test_losses, label='Test Loss', smooth=10)
plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1
plt.legend()
plt.show()
# 绘制准确率曲线
plt.plot(train_accs, label='Train Acc', smooth=10)
plt.plot(test_accs, label='Test Acc', smooth=10)
plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1
plt.legend()
plt.show()
```
这里将`plot()`函数的`smooth`参数设置为10,来对损失函数和准确率的曲线进行平滑处理。根据实际情况,可以适当调整`smooth`参数的大小,以得到更好的平滑效果。
plt.plot(histogram_x) plt.show()无法显示
plt.plot(histogram_x)是Matplotlib库中的一个函数,用于绘制折线图。它接受一个包含数据点的列表或数组作为参数,并将这些数据点连接起来形成一条折线。在你的代码中,histogram_x是一个包含数据点的列表。
plt.show()是Matplotlib库中的一个函数,用于显示绘制的图形。它会将之前使用plt.plot()函数绘制的图形显示出来。如果你调用了plt.plot()函数但没有调用plt.show()函数,那么图形将不会显示出来。
如果你调用了plt.plot(histogram_x)后仍然无法显示图形,可能有以下几个原因:
1. 你可能忘记调用plt.show()函数。请确保在调用plt.plot()后紧接着调用plt.show()。
2. 你可能在使用Jupyter Notebook等交互式环境中运行代码,并且没有在代码块的末尾添加plt.show()。在这种情况下,你可以尝试在代码块的最后一行添加plt.show()并执行代码。
3. 你可能没有正确导入Matplotlib库。请确保在代码开头使用import语句导入Matplotlib库。