已知算法类别与识别率，怎么 做曲线图，算法A用红色三角形表示，算法B用蓝色五角星表示，算法C用绿色圆形表示，算法D用紫色矩形表示 python代码

你可以使用Matplotlib库中的`plot`函数，并设置marker参数来设置不同算法的标记样式和颜色。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]

# 定义不同算法的标记样式和颜色
markers = ['^', 'p', 'o', 's']
colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple']

# 绘制曲线图
for i in range(len(algos)):
    plt.plot(algos[i], accuracy[i], marker=markers[i], color=colors[i], markersize=10)

plt.title('算法识别率曲线图')
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标记样式和颜色，然后使用for循环遍历每个算法并绘制对应的标记。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，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。

已知算法类别与识别率，怎么 做曲线图

你可以使用Python中的Matplotlib库绘制曲线图。首先，你需要将算法类别和识别率存储在两个列表中，然后使用这两个列表来绘制曲线图。以下是一个简单的示例代码：

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', '算法E']
accuracy = [0.85, 0.92, 0.79, 0.88, 0.91]

# 绘制曲线图
plt.plot(algos, accuracy, marker='o')
plt.title('算法识别率曲线图')
plt.xlabel('算法类别')
plt.ylabel('识别率')
plt.show()

当你运行这段代码时，你将得到一个简单的曲线图，其中横轴为算法类别，纵轴为识别率，每个点代表一个算法的识别率。你可以根据需要进一步自定义图形的样式和布局。