plt.plot设置黑色虚线

以下是使用plt.plot设置黑色虚线的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color='k', linestyle='--')
plt.show()

在上述代码中，我们使用`color='k'`来设置曲线颜色为黑色，使用`linestyle='--'`来设置线型为虚线。通过调用`plt.plot`函数并传入相应的参数，我们可以绘制出黑色虚线的图像。

相关问题

# 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

你可以在绘制曲线时指定实线或虚线的样式。可以像下面这样编写代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制准确率变化曲线
plt.subplot(1, 2, 1)
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')

# 绘制损失率变化曲线
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(history.history['loss'], label='train loss', linestyle='solid')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss', linestyle='dashed')
plt.legend()
plt.title('Loss')

plt.show()

这里在绘制训练集和测试集的曲线时，使用 `linestyle` 参数指定实线或虚线的样式。`linestyle='solid'` 表示实线，`linestyle='dashed'` 表示虚线。

解释这段代码plt.figure() plt.plot(train_y, 'b') plt.plot(output, 'y--') plt.plot(predictive_y_for_training, 'y--')

这段代码使用 `matplotlib` 库绘制了三个线图，并进行了一些定制化的设置。下面是对每行代码的解释：

1. `plt.figure()`: 创建一个新的图形窗口，用于显示绘制的图形。它可以在一个图形窗口中绘制多个图形。

2. `plt.plot(train_y, 'b')`: 绘制名为 `train_y` 的数据集的线图，并使用蓝色 (`'b'`) 的线条表示。这里的 `'b'` 是表示蓝色的颜色代码，你可以根据需要更改颜色。

3. `plt.plot(output, 'y--')`: 绘制名为 `output` 的数据集的线图，并使用黄色虚线 (`'y--'`) 的线条表示。这里的 `'y--'` 表示黄色虚线。你也可以根据需要更改颜色和线型。

4. `plt.plot(predictive_y_for_training, 'y--')`: 绘制名为 `predictive_y_for_training` 的数据集的线图，并使用黄色虚线 (`'y--'`) 的线条表示。这里的 `'y--'` 表示黄色虚线。你也可以根据需要更改颜色和线型。

这段代码的目的是在同一个图形窗口中绘制三个线图，分别是 `train_y`、`output` 和 `predictive_y_for_training` 数据集的线图。通过选择不同的颜色和线型，可以区分这三个数据集的线条。你可以根据实际需求进一步定制图形的样式和其他设置。