python中alpha=0.8含义
时间: 2023-04-22 16:00:32 浏览: 141
alpha=.8是Python中用于设置图形透明度的参数。具体来说,它表示图形的不透明度,取值范围为到1,其中表示完全透明,1表示完全不透明。在绘制图形时,可以通过设置alpha参数来控制图形的透明度,从而实现更加灵活的可视化效果。
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plt.scatter(y_hat[:, 0], y_hat[:, 1], c='g', marker='o', edgecolor='k', edgecolors='g', s=30, label='预测值', alpha=0.8)
这是一段 Python 代码,用于绘制散点图。它使用了 matplotlib 库的 scatter 函数来绘制散点图。具体参数如下:
- `y_hat[:, 0]`:x 坐标的预测值数据
- `y_hat[:, 1]`:y 坐标的预测值数据
- `c='g'`:指定散点的颜色为绿色
- `marker='o'`:指定散点的形状为圆圈
- `edgecolor='k'` 和 `edgecolors='g'`:指定散点边缘的颜色为黑色,边缘的线条颜色为绿色
- `s=30`:指定散点的大小为30
- `label='预测值'`:设置标签为"预测值"
- `alpha=0.8`:设置散点的透明度为0.8
请注意,这是一段代码而不是问题。如果您有关于这段代码的问题,或者需要更多的帮助,请随时提问。
fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码,怎样实现两个图分别输出?
这段代码使用了subplot函数将两个图绘制在一个Figure中的两个子图中,其中第一个参数1表示行数,第二个参数2表示列数,第三个参数1表示在第一行第一列绘制图形,第三个参数2表示在第一行第二列绘制图形。如果想要分别输出两张图,可以将两个子图分别绘制在两个Figure中,如下所示:
```python
fig1 = plt.figure(figsize=(6, 5))
plt.yscale('log')
plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss')
plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss')
plt.ylim(0.3, 100)
plt.xlabel('Epochs', fontsize=11)
plt.ylabel('Loss', fontsize=12)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()
fig2 = plt.figure(figsize=(6, 5))
plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc')
plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc')
plt.xlabel('Epochs', fontsize=11)
plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()
```
这样就可以分别输出两张图了。注意,需要将Figure的大小调整为适当的大小,以便图像在输出时不会过于拥挤或过于稀疏。