plt.legend()和plt.show()的区别

`plt.legend()`和`plt.show()`都是Matplotlib库中常用的函数，但它们的作用不同。

`plt.legend()`函数用于为图表添加图例，可以在图表中标识出每个数据系列所代表的含义。该函数可以接受多个参数，例如标签、位置、标题等，可以根据需要进行设置。在引用中，`plt.legend()`函数用于为两个数据系列添加图例，并设置图例的背景颜色为蓝色。在引用中，`plt.legend()`函数只设置了标签和标题，没有设置背景颜色。

`plt.show()`函数用于显示图表，将图表显示在屏幕上。该函数通常在绘制完图表后调用，可以将图表显示在交互式窗口中或保存为文件。在使用Matplotlib库时，必须调用`plt.show()`函数才能显示图表。需要注意的是，`plt.show()`函数会阻塞程序的执行，直到关闭图表窗口为止。

因此，`plt.legend()`和`plt.show()`的作用不同，`plt.legend()`用于添加图例，`plt.show()`用于显示图表。

相关问题

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()

这段代码用于绘制训练过程中模型的准确率和损失函数变化情况。

第一个 plt.plot() 绘制了模型的准确率变化情况，其中 history.history['accuracy'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的准确率。

第二个 plt.plot() 绘制了模型的损失函数变化情况，其中 history.history['loss'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的损失函数值。

通过观察这两个图像，我们可以了解模型在训练过程中的表现情况，以及是否存在过拟合或欠拟合等问题。

# 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

为了使曲线平滑，可以使用`plot()`函数的`smooth`参数，它可以控制曲线的平滑程度。可以将`smooth`参数设置为一个大于0的整数，代表对曲线进行平均滤波的窗口大小。较大的窗口大小会导致曲线更平滑，但可能会使曲线更加模糊。

以下是修改后的代码，将`plot()`函数的`smooth`参数设置为10：

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', smooth=10)
plt.plot(test_losses, label='Test Loss', smooth=10)
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', smooth=10)
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。根据实际情况，可以适当调整`smooth`参数的大小，以得到更好的平滑效果。