plt.plot 卡住不动了

时间: 2023-11-04 12:57:45 浏览: 223
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matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

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当plt.plot()卡住不动时，这可能是因为plt.show()函数没有正确地显示图形窗口。这个问题可能与您的matplotlib的后端设置有关。您可以尝试在代码中添加以下两行程序来解决这个问题： import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' 这些代码将设置环境变量，允许重复的库加载。这通常可以解决plt.show()无法正常工作的问题。
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plt.figure() plt.plot(x11, x11_2) plt.plot(x32, x32_2) plt.figure() plt.plot(m11, m11_2) plt.plot(m32, m32_2) plt.show() 以上代码怎么不显示坐标轴和刻度

plt.plot(x11, x11_2) plt.plot(x32, x32_2) plt.xlabel('X-axis') # 设置 x 轴标签 plt.ylabel('Y-axis') # 设置 y 轴标签 plt.xticks() # 显示 x 轴刻度 plt.yticks() # 显示 y 轴刻度 plt.figure() plt.plot(m11...

plt.figure() plt.plot(x11, x11_2) plt.plot(x32, x32_2) plt.figure() plt.plot(m11, m11_2) plt.plot(m32, m32_2) plt.show() 设置不要刻度和图四周的留白

plt.plot(x11, x11_2) plt.plot(x32, x32_2) plt.axis('off') # 关闭刻度 plt.margins(0) # 去除四周留白 # 创建第二个图 plt.figure() plt.plot(m11, m11_2) plt.plot(m32, m32_2) plt.axis('off') # 关闭刻度 plt...

plt.plot(xx,jdx) plt.plot(xx,jdy) plt.plot(xx,jdz) plt.show()

plt.plot(xx, jdx)表示绘制一条以xx为横坐标，jdx为纵坐标的曲线；plt.plot(xx, jdy)表示绘制一条以xx为横坐标，jdy为纵坐标的曲线；plt.plot(xx, jdz)表示绘制一条以xx为横坐标，jdz为纵坐标的曲线。最后，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")

plt.plot(pre_array, 'g'); 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。

t = np.linspace(0, 3, 300) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) y = np.cos(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(10,4)) plt.subplot(2,3,0) plt.plot(t,x, color='g') plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,y,color='m', ls='--') plt.show()

plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,6) plt.plot...

# 绘制准确率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show()让训练集用实线表示，测试集为虚线

plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc', linestyle='solid') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc', linestyle='dashed') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制...

# 绘制训练集和验证集的损失曲线 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练集和验证集的准确率曲线 plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.title('Model Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show()将"figure 1"名字改为"xxx"

plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('xxx') # 将图形的名称改为"xxx" plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper ...

翻译如下代码plt.subplot(224),plt.plot(hist_full), plt.plot(hist_image_mask)plt.show()

这段代码的作用是在一个 2x2 的子图中绘制三个图像，其中 hist_full 和 hist_image_mask 是两个数据集，plt.plot() 函数用于绘制折线图，plt.subplot() 函数用于指定子图的位置。最后，plt.show() 函数用于显示图像...

#绘制训练集真实值和预测值图像 plt.plot(train.index, train.values, label='Train') plt.plot(train.index, model_fit.predict(start=train.index[0], end=train.index[-1]), label='Predicted') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Training Set') plt.legend() plt.show() #绘制测试集真实值和预测值图像 plt.plot(test.index, test.values, label='Test') plt.plot(test.index, predictions, label='Predicted') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Testing Set') plt.legend() plt.show()将上述代码改写为将训练集和测试集分别绘制在两张图上

plt.plot(train.index, model_fit.predict(start=train.index[0], end=train.index[-1]), label='Predicted') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Training Set') plt.legend() plt.show() ...

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plt.plot(x, y)是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制二维图形。它可以通过给定的x和y值创建一个折线图。 plt.plot(x, -y)是在原有的折线图基础上，将y值取相反数，即将折线图关于x轴翻转。 plt.axis('equal')是...

plt.plot(results.history['loss'], label="Train") plt.plot(results.history['val_loss'], label="Test") plt.ylabel("Loss") plt.xlabel("Epoch") plt.legend() plt.show()

代码中，使用plt.plot()方法绘制两条曲线，分别表示训练集和测试集的损失值。然后，使用plt.ylabel()和plt.xlabel()方法分别设置y轴和x轴的标签。最后，使用plt.legend()方法添加图例，并使用plt.show()方法显示图像...

使用plt.plot()绘制y=cos(3x)的图像，并简述plt.plot()和axe.plot()的不同

以下是使用plt.plot()绘制y=cos(3x)的图像的代码和解释： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.cos(3*x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') ...

plt.figure() plt.plot(epochs,loss,"bo",label="trainng loss") plt.plot(epochs,val_loss,"b",label="validation loss") plt.title("training and validation loss") plt.legend() plt.show()这段代码是干嘛的

这段代码是用来绘制训练和验证损失函数随...plt.plot函数用来绘制曲线，"bo"表示蓝色圆点，"b"表示蓝色实线。plt.title函数用来设置图标题，plt.legend函数用来设置图例，plt.show函数用来显示绘制好的图形。

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练loss plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show()绘制到一张图中

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['loss']) plt.title('Model Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper...

plt.plot(x1, y1) plt.plot(x2, y2)隐藏y轴边框

plt.plot(x1, y1)和plt.plot(x2, y2)是Matplotlib库中用于绘制折线图的函数。这两个函数分别用于绘制两条折线，其中x1和x2是表示横坐标的数组，y1和y2是表示纵坐标的数组。 要隐藏y轴边框，可以使用以下代码： ...

plt.scatter() plt.plot() plt.show()

plt.plot()也是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制折线图。折线图是一种展示数据随着变量变化而变化的趋势的图表，其中每个点通过直线连接起来。 plt.show()是Matplotlib库中的一个函数，用于显示绘制的图形。在...

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