import torch from d2l import torch as d2l def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),cmap='Reds'): d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6);

这段代码是用来展示热图的函数。它使用了PyTorch和d2l库。函数的作用是接收一个矩阵或矩阵集合，并将其可视化为热图。

具体来说，函数接收以下参数：
- matrices: 一个包含矩阵的数组，可以是单个矩阵或多个矩阵。
- xlabel: x轴上的标签。
- ylabel: y轴上的标签。
- titles: 每个矩阵对应的标题，可以为None。
- figsize: 可选参数，用于指定图像的大小，默认为(2.5, 2.5)。
- cmap: 可选参数，用于指定颜色图谱，默认为'Reds'。

函数首先调用了d2l库中的`use_svg_display()`函数，以确保图像以矢量图形格式显示。

然后，函数根据输入矩阵的形状创建了一个图像区域（subplot）。其中，num_rows和num_cols分别表示矩阵数组的行数和列数。

接下来，函数使用嵌套的循环遍历每个图像区域和对应的矩阵。在每个图像区域中，调用`imshow()`函数将矩阵可视化为热图，并将返回的对象保存到pcm变量中。

最后，函数根据位置设置x轴和y轴上的标签，并根据需要设置每个图像区域的标题。

如果你需要添加颜色条，你可以取消注释最后一行代码，并传入相应的参数。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

import torch from d2l import torch as d2l def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),cmap='Reds'): d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6); attention_weights = torch.eye(10).reshape((1, 1, 10, 10)) show_heatmaps(attention_weights, xlabel=’Keys’, ylabel=’Queries’)

这段代码调用了之前定义的`show_heatmaps`函数，并传入了一个注意力权重矩阵作为参数。注意力权重矩阵是一个10x10的单位矩阵，表示了一个查询和键之间的关注程度。

在这段代码中，我们首先创建了一个10x10的单位矩阵作为注意力权重。然后，我们调用了`show_heatmaps`函数，并将注意力权重矩阵作为参数传递给它。同时，我们还指定了x轴和y轴上的标签为"Keys"和"Queries"。

`show_heatmaps`函数会将注意力权重矩阵可视化为一个热图，并在图像中显示x轴和y轴上的标签。由于我们没有提供任何标题，所以图像中不会显示标题。

如果你运行这段代码，你将看到一个显示了注意力权重矩阵的热图，其中x轴和y轴上分别标有"Keys"和"Queries"。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

import numpy as np from matplotlib_inline import backend_inline from d2l import torch as d2l def f(x): return 3*x**2-4*x def numerical_lim(f,x,h): return(f(x+h)-f(x))/h def use_svg_display(): #@save backend_inline.set_matplotlib_formats('svg') def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)): #@save use_svg_display() d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize #@save def set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim,ylim,xscale,yscale,legend): axes.set_xlabel(xlabel) axes.set_ylabel(ylabel) axes.set_xscale(xscale) axes.set_yscale(yscale) axes.set_xlim(xlim) axes.set_ylim(ylim) if legend: axes.legend(legend) axes.grid() #@save def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear', fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None): if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() def has_one_axis(X): return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list) and not hasattr(X[0],"__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X,Y = [[]]*len(X),X if has_one_axis(Y): Y = [Y] if len(X) != len(Y): X = X*len(Y) axes.cla() for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts): if len(x): axes.plot(x,y,fmt) else: axes.plot(y,fmt) set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim ,ylim,xscale,yscale,legend) x = np.arange(0,3,0.1) plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line(x=1)'])这段代码为什么在pycharm中运行不出来图形

这段代码在 PyCharm 中无法显示图形的原因可能是因为缺少了 `plt.show()` 的调用。在 PyCharm 中，需要手动调用 `plt.show()` 来显示图形窗口。你可以在代码的最后添加 `plt.show()` 来尝试解决该问题。修改后的代码如下所示：

import numpy as np
from matplotlib_inline import backend_inline
from d2l import torch as d2l

def f(x):
    return 3*x**2-4*x

def numerical_lim(f,x,h):
    return(f(x+h)-f(x))/h

def use_svg_display():  #@save
    backend_inline.set_matplotlib_formats('svg')

def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)):  #@save
    use_svg_display()
    d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize

#@save
def set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim,ylim,xscale,yscale,legend):
    axes.set_xlabel(xlabel)
    axes.set_ylabel(ylabel)
    axes.set_xscale(xscale)
    axes.set_yscale(yscale)
    axes.set_xlim(xlim)
    axes.set_ylim(ylim)
    if legend:
        axes.legend(legend)
    axes.grid()

#@save
def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear',
         fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None):

    if legend is None:
        legend = []

    set_figsize(figsize)
    axes = axes if axes else d2l.plt.gca()

    def has_one_axis(X):
        return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list)
                and not hasattr(X[0],"__len__"))

    if has_one_axis(X):
        X = [X]
    if Y is None:
        X,Y = [[]]*len(X),X
    if has_one_axis(Y):
        Y = [Y]
    if len(X) != len(Y):
        X = X*len(Y)
    axes.cla()
    for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts):
        if len(x):
            axes.plot(x,y,fmt)
        else:
            axes.plot(y,fmt)
    set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim
             ,ylim,xscale,yscale,legend)

    x = np.arange(0,3,0.1)
    plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line(x=1)'])
    d2l.plt.show()

请注意，`import matplotlib.pyplot as plt` 语句和 `plt.show()` 的调用被添加到了代码中。运行修改后的代码，你应该能够在 PyCharm 中看到图形窗口显示出来。