plt.title和 plt.legend的用法

plt.title函数用于设置图表的标题。它接受一个字符串作为参数，该字符串将作为标题显示在图表的顶部。例如，可以使用plt.title("My Plot")来设置图表的标题为"My Plot"。

plt.legend函数用于在图表中添加图例。图例是用于标识不同数据系列的小方块或线条，并将其与相应的标签关联起来。它通常用于区分不同的曲线或数据点。plt.legend函数接受一个包含标签的列表作为参数，并将其显示在图表中。例如，可以使用plt.legend(["Line 1", "Line 2"])来添加一个包含"Line 1"和"Line 2"标签的图例。

相关问题

x1.append(x1,) plt.ion() plt.figure("温度") plt.clf() plt.plot(y1) plt.title("温度") plt.xlabel("采集时间") plt.ylabel("温度值") plt.legend() plt.pause(10)

这段代码是用来绘制温度数据的折线图的示例。具体的步骤如下：

1. `x1.append(x1,)` 将 x1 的值添加到 x1 列表中，这里可能有个拼写错误，应该是 `x1.append(x1)`。

2. `plt.ion()` 是开启交互模式，这样在绘图时可以实时更新图形。

3. `plt.figure("温度")` 创建一个名为 "温度" 的图形窗口。

4. `plt.clf()` 清除当前图形窗口中的所有内容。

5. `plt.plot(y1)` 绘制折线图，其中 y1 是温度数据。

6. `plt.title("温度")` 设置图形的标题为 "温度"。

7. `plt.xlabel("采集时间")` 设置 x 轴的标签为 "采集时间"。

8. `plt.ylabel("温度值")` 设置 y 轴的标签为 "温度值"。

9. `plt.legend()` 显示图例。

10. `plt.pause(10)` 暂停 10 秒钟，保持图形窗口的显示状态。

请注意，在运行这段代码之前，确保已经安装了 matplotlib 库。

# 绘制训练集和验证集的损失曲线 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练集和验证集的准确率曲线 plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.title('Model Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show()将"figure 1"名字改为"xxx"

可以使用plt.figure()函数来创建一个新的图形，然后在绘制完曲线后使用plt.title()函数来设置图形的名称。

例如:

plt.figure()
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('xxx') # 将图形的名称改为"xxx"
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

plt.figure()
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('xxx') # 将图形的名称改为"xxx"
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()