plt.plot(test_accs)注释

时间: 2024-05-20 10:07:46 浏览: 130
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matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

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plt.plot(test_accs)是一个用于绘制折线图的函数，其中test_accs是一个包含测试准确率数据的列表或数组。该函数会将test_accs中的数据点连接起来，形成一条折线，并在图表中显示出来。 具体来说，plt.plot(test_accs)会在当前的图表中添加一个折线图，横轴表示数据点的索引，纵轴表示对应的测试准确率值。通过连接这些数据点，我们可以观察到测试准确率随着数据点的变化而变化的趋势。 如果你想要更加详细地了解plt.plot()函数的使用方法，可以参考Matplotlib库的官方文档或者其他相关教程。
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cSharp-and-plt.rar_C# plt_PLT_PLT 解析_c#解析plt_plt文件

使用c#语言对PLT文件进行了预览，包含了解析方法。
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plt17_plot_in_plot.zip_aloudoqq_comen9a_matplotlib_人工智能_深度学习

首先，我们通过plt.figure()创建一个fig对象，然后使用add_subplot()方法添加子图。add_subplot()接受三个参数，分别代表行数、列数和当前子图的编号（从1开始计数）。例如，若要创建2x2的网格并选择左上角...

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') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') 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.legend() plt.show() 图像纵坐标设置为0~1

plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() 在这段代码中，ylim()函数被用于设置y轴的范围为0~1。这样，损失函数和准确率的图表纵坐标的范围就被...

# 创建插值数据点 interp_x = np.linspace(0, len(train_losses) - 1, 1000) # 训练损失曲线 interp_train_losses = np.interp(interp_x, range(len(train_losses)), train_losses) plt.plot(interp_x, interp_train_losses, label='Train Loss') # 测试损失曲线 interp_test_losses = np.interp(interp_x, range(len(test_losses)), test_losses) plt.plot(interp_x, interp_test_losses, label='Test Loss') # 训练准确率曲线 interp_train_accs = np.interp(interp_x, range(len(train_accs)), train_accs) plt.plot(interp_x, interp_train_accs, label='Train Acc') # 测试准确率曲线 interp_test_accs = np.interp(interp_x, range(len(test_accs)), test_accs) plt.plot(interp_x, interp_test_accs, label='Test Acc') # 设置y轴范围为0~1 plt.ylim([0, 1]) # 显示图例 plt.legend() # 显示图像 plt.show() 怎样使训练集的两条曲线在一张图上，测试集的两条曲线在另一张图上？

ax2.plot(test_accs, label='Test Acc') ax2.set_ylim([0, 1]) ax2.set_xlabel('Epoch') ax2.set_ylabel('Loss/Accuracy') ax2.legend() # 显示图像 plt.show() 在这个示例中，我们首先使用 numpy.linspace ...

# 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

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...

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()，使用interp函数来平滑数据

plt.plot(interp_x, interp_test_accs, label='Test Acc') # 设置y轴范围为0~1 plt.ylim([0, 1]) # 显示图例 plt.legend() # 显示图像 plt.show() 在这个示例中，我们首先创建了一个包含1000个插值数据点的...

plt.plot(test_data) plt.plot(range(window_size, len(test_predict)+window_size), test_predict) plt.show()

其中，test_data是测试数据，test_predict是模型在测试数据上的预测结果，window_size是滑动窗口的大小，用于将时间序列数据转化为监督学习问题。第一行代码是用来绘制测试数据的折线图，第二行代码是用来绘制模型...

绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码，使得训练集部分和测试集部分分别绘制在两张图上

plt.plot(test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:]) plt.legend(['True', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Test Set') plt.show()

将plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r")转换成这种格式：plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r")

这两行代码已经是标准的Python语句，没有... plt.plot(test_labels, "r") 但是，这样做会使代码难以阅读和维护，不建议这样编写代码。最好是将它们分成两行，每行只包含一个语句，这样代码会更易读和易于维护。

plot_size = 730 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show() y_test_pred = model(x_test_tensor) plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show()这段代码后加上图片保存到文件夹A中，且图片分别以文件名1、文件名2命名

plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.savefig('./A/文件名2.png') 其中，plt.savefig()函数可以将图片保存到指定路径和...

plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') forecast_upper = forecast_upper.to_numpy().ravel() forecast_lower = forecast_lower.to_numpy().ravel() plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility lb_test = sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10]) print(lb_test)

首先，使用 plt.plot() 函数绘制了实际数据和预测数据的曲线，并使用 plt.fill_between() 函数填充了预测数据的置信区间。然后，使用 sm.stats.acorr_ljungbox() 函数对模型的残差进行 Ljung-Box 检验，以评估...

修改代码错误： plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r") df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels}) sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show()

plt.plot(test_labels, "r") sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show() 首先，...

predict = model.predict(test_x) plt.plot(predict, label='predict') plt.plot(test_y, label='ground true') plt.legend() plt.show()

然后，通过调用plt.plot()函数将预测值和真实值分别绘制在同一张图上。label='predict'表示预测值的标签，label='ground true'表示真实值的标签。再次调用plt.legend()函数添加图例，并调用plt.show()函数...

plt.figure(figsize=(40,20)) if forecasting_model == 'multi_steps': plt.plot(pre_array[0], 'g') plt.plot(test_labels[0].cpu(), "r") plt.show() else: plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels.cpu(), "r") plt.show() MSE_l = mean_squared_error(test_labels.cpu(), pre_array) MAE_l = mean_absolute_error(test_labels.cpu(), pre_array) MAPE_l = mean_absolute_percentage_error(test_labels.cpu(), pre_array) R2 = r2_score(test_labels.cpu(), pre_array) print('MSE loss=%s'%MSE_l) print('MAE loss=%s'%MAE_l) print('MAPE loss=%s'%MAPE_l) print('R2=%s'%R2)

其中，pre_array是模型的预测结果，test_labels是真实标签值，forecasting_model是一个字符串变量，表示预测模型的类型。如果预测模型是multi_steps（多步预测模型），则绘制预测结果的第一条线，否则绘制...

plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r")

plt.plot(test_labels, "r") 会绘制一条红色的线，x轴的值为 test_labels 数组的索引，y轴的值为 test_labels 中的值。这通常用于可视化真实标签值。 需要注意的是，这两行代码可能涉及到更多的代码，如导入...

train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train, label='train') plt.plot(train_predict, label='train predict') plt.plot(y_test, label='test') plt.plot(test_predict, label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 48, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)

这个错误通常是由于数组形状不兼容而导致的。在您的代码中，似乎您正在尝试将形状为（110，1）的数组与形状为（110，4）的数组进行广播操作，从而导致此错误。 您可以尝试使用 reshape() 方法来重新调整数组的...

plt.plot(model.predict(test_X).reshape(-1),label='pre') plt.plot(test_Y, color='#800080',label='true') plt.legend() plt.show()

这段代码看起来像是在使用 matplotlib 绘制预测数据和...plt.plot 是绘制折线图，plt.legend 是添加图例信息，plt.show 是展示图像。需要注意的是，这段代码缺少一些必要的库和数据，需要在上下文中补充完整才能运行。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense,LSTM,Dropout from keras.models import Sequential # 加载数据 X = np.load("X_od.npy") Y = np.load("Y_od.npy") # 数据归一化 max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(5, 109))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=109, activation='linear')) model.summary() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) # 评估模型 test_loss = model.evaluate(test_x, test_y) print('Test loss:', test_loss) # 模型预测 train_predict = model.predict(train_x) val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show()如何用返回序列修改这段程序

plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show() 需要注意的是，由于返回序列的LSTM层输出的是一个序列，所以在Dense层中输出单元数应该为1而不是109。

# 加载数据 X = np.load("X_od.npy") Y = np.load("Y_od.npy") # 数据归一化 max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(5, 109),return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=1, activation='linear')) # 原为Dense(units=109) model.summary() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) # 评估模型 test_loss = model.evaluate(test_x, test_y) print('Test loss:', test_loss) # 模型预测 train_predict = model.predict(train_x) val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show()如何修改这段代码的数据维度让其可正常运行

plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show() 这里将特征数从 109 修改为 64，可以通过将 X 的最后一维切片来实现。同时，将模型中的 input_shape 修改...

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