plt.plot线格式

plt.plot函数是Matplotlib库中用于绘制折线图的函数，它可以接受多个参数来设置线的格式。下面是一些常用的线格式参数：

1. 颜色(color)：可以使用字符串表示颜色，如'r'表示红色，'g'表示绿色，'b'表示蓝色等。也可以使用十六进制颜色码，如'#FF0000'表示红色。

2. 线型(linestyle)：可以使用字符串表示线型，如'-'表示实线，'--'表示虚线，':'表示点线等。

3. 线宽(linewidth)：可以设置线的宽度，使用一个浮点数表示线的宽度，默认值为1.0。

4. 标记(marker)：可以在折线上的数据点处添加标记，如'o'表示圆圈，'s'表示正方形，'^'表示三角形等。

5. 标记大小(markersize)：可以设置标记的大小，使用一个整数或浮点数表示标记的大小，默认值为6。

下面是一个示例代码，展示了如何使用plt.plot函数设置线的格式：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, color='r', linestyle='--', linewidth=2, marker='o', markersize=8)
plt.show()

这段代码会绘制一条红色的虚线，线宽为2，数据点处有圆圈标记，标记大小为8。

相关问题

plt.plot(xx,jdx) plt.plot(xx,jdy) plt.plot(xx,jdz) plt.show()

这段代码使用了matplotlib库中的plot函数来绘制三条曲线。其中，xx是横坐标的数据，jdx、jdy、jdz分别是三条曲线的纵坐标数据。plt.plot(xx, jdx)表示绘制一条以xx为横坐标，jdx为纵坐标的曲线；plt.plot(xx, jdy)表示绘制一条以xx为横坐标，jdy为纵坐标的曲线；plt.plot(xx, jdz)表示绘制一条以xx为横坐标，jdz为纵坐标的曲线。最后，plt.show()用于显示绘制的图形。

# 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：

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。