plt.plot(x,X@model_w + model_b, label="Predicted Value");这个什么意思
时间: 2024-03-30 20:40:04 浏览: 119
这段代码是用来绘制线性回归模型的预测结果。其中,x是自变量(特征)的取值范围,X是样本的特征矩阵,model_w是模型的权重参数,model_b是模型的偏置参数。@符号表示矩阵乘法运算。plt.plot函数用于绘制曲线,第一个参数是x轴的取值,第二个参数是y轴的取值,label参数用于设置曲线的标签。因此,这段代码的意思是:根据线性回归模型的参数预测自变量x对应的因变量(目标值),并将预测结果绘制成曲线。
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plt.plot(dataset[look_back:], label='True Data')我怎么在横轴不变的情况下,把纵轴变大一倍
您可以使用`matplotlib.pyplot.ylim()`函数来设置纵轴的范围,以达到将纵轴放大一倍的效果。具体来说,您可以在绘图之前添加以下代码:
```
plt.ylim([np.min(dataset) * 2, np.max(dataset) * 2])
```
其中,`np.min(dataset)`和`np.max(dataset)`分别表示数据集中的最小值和最大值,`* 2`操作表示将纵轴放大一倍。将这段代码添加到绘图代码的前面,即可在横轴不变的情况下,将纵轴放大一倍。
完整代码如下:
```
import numpy as np
import math
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
dataset = []
for data in np.arange(0, 3, .01):
data = math.sin(data * math.pi)
dataset.append(data)
dataset = np.array(dataset)
dataset = dataset.astype('float32')
max_value = np.max(dataset)
min_value = np.min(dataset)
scalar = max_value - min_value
dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset))
# 创建数据集
look_back = 5
trainX, trainY = [], []
for i in range(len(dataset) - look_back):
trainX.append(dataset[i:i+look_back])
trainY.append(dataset[i+look_back])
trainX = np.array(trainX)
trainY = np.array(trainY)
# 转换为张量
trainX = tf.convert_to_tensor(trainX)
trainY = tf.convert_to_tensor(trainY)
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.SimpleRNN(32, input_shape=(look_back, 1)),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError())
# 训练模型
history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=16, verbose=2)
# 预测结果
predicted = []
for i in range(len(dataset) - look_back):
x = np.array(dataset[i:i+look_back])
x = np.reshape(x, (1, look_back, 1))
y = model.predict(x)
predicted.append(y[0][0])
# 反归一化
predicted = np.array(predicted)
predicted = predicted * scalar
# 绘图
plt.plot(dataset[look_back:], label='True Data')
plt.plot(predicted, label='Predicted Data')
plt.ylim([np.min(dataset) * 2, np.max(dataset) * 2])
plt.legend()
plt.show()
```
运行这段代码,即可得到将纵轴放大一倍后的绘图结果。
import numpy as np import math import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) # 创建数据集 look_back = 5 trainX, trainY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): trainX.append(dataset[i:i+look_back]) trainY.append(dataset[i+look_back]) trainX = np.array(trainX) trainY = np.array(trainY) # 转换为张量 trainX = tf.convert_to_tensor(trainX) trainY = tf.convert_to_tensor(trainY) # 定义模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.SimpleRNN(32, input_shape=(look_back, 1)), tf.keras.layers.Dense(1) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError()) # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=16, verbose=2) # 预测结果 predicted = [] for i in range(len(dataset) - look_back): x = np.array(dataset[i:i+look_back]) x = np.reshape(x, (1, look_back, 1)) y = model.predict(x) predicted.append(y[0][0]) # 反归一化 predicted = np.array(predicted) predicted = predicted * scalar # 绘图 plt.plot(dataset[look_back:], label='True Data') plt.plot(predicted, label='Predicted Data') plt.legend() plt.show()生成的真实值只有一半大小
根据您提供的代码,我猜测您可能是在对预测结果进行反归一化时出现了问题。在代码中,您将预测结果乘以了一个名为scalar的标量值,但是scalar的计算方式并没有给出。如果scalar的计算方式不正确,可能导致反归一化后的预测结果不准确。
另外,您在代码中没有给出任何关于预测结果大小的具体描述。如果您说生成的真实值只有一半大小,可能需要更多上下文信息才能理解您的意思。