ax1.plot(seq, color='black', linewidth=1) 若seq为m行n列数据，设置每一列颜色不同，不需要指定颜色

`ax1.plot(seq, linewidth=1)` 这句代码是用来绘制一条或多条线图的，其中 `seq` 应该是一个二维数组或者可以转换为二维的数据结构，比如pandas DataFrame的某列。`color='black'` 指定线的颜色为黑色，而 `linewidth=1` 则设置了线条的宽度为1。

如果 `seq` 是一个m行n列的数据，且你想让每一列有不同的颜色，Python 的 Matplotlib 库并没有直接提供一个参数让你按列自动分配颜色。通常的做法是创建一个颜色列表，长度与列数相等，并按照索引顺序给每列对应的颜色。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设seq是一个m行n列的numpy数组
colors = plt.cm.get_cmap('rainbow', n_colors=n_cols) # 使用彩虹色渐变，n_cols是列数
for i in range(n_cols):
    col_seq = seq[:, i]  # 提取第i列
    ax1.plot(col_seq, label=f'Column {i+1}', c=colors(i))  # 使用对应的colormap颜色

ax1.legend()  # 显示图例，标识每列的颜色

这里我们假设 `seq` 是一个numpy数组，并使用了 `plt.cm.get_cmap` 来生成一个颜色映射。如果你的 `seq` 不是这种形式，可能需要稍作调整以适应数据结构。

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import matplotlib.pyplot as plt # test_score 测试集的精度 y1_i = [32.01377033999997, 52.995126360000086,185.63600004000017] y1_c = [34.805954499999984,59.619636000000014,188.34518989999992] y1_a = [34.05963100000008, 53.854412799999864,187.09286480000037] # macro-F1 测试集的宏F1 y2_i = [] y2_c = [] y2_a = [] # micro-F1 测试集的微F1 y3_i = [] y3_c = [] y3_a = [] # # 隐藏层神经元的个数 # x1 = [] # 隐藏层的个数 x2 = [100,200,400] # # 窗口大小 # x3 = [] ax1 = plt.gca() ax1.set(xlabel='neuron_num', ylabel='train_seconds') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='accuracy') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='macro-F1') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='micro-F1') # 三种不同学习率 l1, = ax1.plot(x2,y1_i,'red', label='invscaling') l2, = ax1.plot(x2,y1_c,'green', label='constant') l3, = ax1.plot(x2,y1_a,'blue', label='adaptive') plt.legend() plt.show()

这段代码是用于绘制三种不同学习率下，不同神经元个数对应的训练时间的折线图。其中，测试集的精度、宏F1和微F1分别用y1_i、y2_i和y3_i表示。对于每一种学习率，都有对应的三条折线，分别用l1、l2和l3表示。x2代表隐藏层的神经元个数，根据代码注释中所说，x1和x3可能是其他的两个超参数。最后，通过plt.show()将图像展示出来。

ax1=fig.add_subplot(2,2,1) ax1.plot(bj,'yellowgreen') ax1.plot(cd,'darkorange') ax1.plot(sh,'r') ax1.plot(x,y,'dodgerblue') # 去线 ax1.spines['top'].set_color('none') ax1.spines['right'].set_visible(False)

这段代码的作用是在matplotlib中创建一个2行2列的图形界面，并将4个子图中的第一个子图画出来。在第一个子图中，使用plot函数分别画出了bj、cd、sh、x和y的曲线图。同时，使用spines函数去掉了子图的顶部和右侧的边框线，使图像更加清晰。其中，'yellowgreen'、'darkorange'、'r'、'dodgerblue'分别表示不同的颜色，用于区分不同的曲线。