d2l.plt.plot和d2l.plot的参数

时间: 2023-10-30 09:42:11 浏览: 185
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numpy.meshgrid()理解(小结)

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d2l.plt.plot和d2l.plot都是matplotlib库中的plot函数的封装，因此它们的参数基本上是相同的。下面是一些常见的参数： - x：x轴数据序列 - y：y轴数据序列 - linestyle：线条样式，如'-'表示实线，'--'表示虚线 - linewidth：线条宽度 - color：线条颜色 - marker：数据点标记样式，如'.'表示小圆点，'s'表示正方形 - markersize：数据点标记大小 - label：线条标签 - xlabel：x轴标签 - ylabel：y轴标签 - title：图表标题 - xlim：x轴范围 - ylim：y轴范围 - legend：是否添加图例，默认为True - figsize：图表大小，如(8, 6)表示宽度为8，高度为6的图表 除了以上参数外，还有一些更高级的参数，如alpha用于设置线条透明度，zorder用于设置图层顺序等。
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d2l.plt.plot和d2l.plot

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解释d2l.plt.plot(x, beta ** x, label=f'beta = {beta:.2f}')

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d2l.plt.scatter()是什么函数

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若 f(x)=tanh(x) ，将 f(x)和 df(x)/dx 绘制的在同一张图上，其中后者需要 使用自动微分实现，图像绘制调用 d2l.plt 包相关函数实现。

d2l.plot(x.numpy(), dy_dx.numpy(), 'x', 'dy/dx', title='tanh(x) derivative', legend=['y=f(x)', 'dy/dx']) 这段代码首先创建了一个线性空间x，然后计算了tanh(x)的值和其对x的导数。grad()函数利用反向...

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d2l.plot 函数是 D2L（动手学深度学习）开源书籍中自定义的一个...d2l.plot 函数将 x 和 y1、y2 作为参数传入，绘制出两条曲线，并且添加了图例、坐标轴标签等等。最后，使用 plt.show() 函数显示图像。

class Animator: #@save """在动画中绘制数据""" def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None, ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1, figsize=(3.5, 2.5)): # 增量地绘制多条线 if legend is None: legend = [] d2l.use_svg_display() self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize) if nrows * ncols == 1: self.axes = [self.axes, ] # 使⽤lambda函数捕获参数 self.config_axes = lambda: d2l.set_axes( self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend) self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmts def add(self, x, y): # 向图表中添加多个数据点 if not hasattr(y, "__len__"): y = [y] n = len(y) if not hasattr(x, "__len__"): x = [x] * n if not self.X: self.X = [[] for _ in range(n)] if not self.Y:

self.Y = [[] for _ in range(n)] for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)): self.X[i].append(a) self.Y[i].append(b) assert len... self.fmts): # 可视化数据 self.axes[0].plot(x, y, fmt) self.fig.canvas.draw()

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

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....

d2l.plot(x.detach(), y.detach(), 'x', 'relu(x)', figsize=(5, 2.5))

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d2l.torch画图

您可以使用d2l.torch在您的深度学习项目中绘制图像，以帮助您更好地理解模型的工作原理和结果。使用d2l.torch的具体方法需要具体问题具体分析。 ### 回答2： d2l.torch是一个用于深度学习的Python库，它提供了各种...

显示当前时间： Dt.datetime.now() Dt.datetime.today() 计算时差： D1=dt.datetime.now() D2=dt.datetime(year=2007,month=3,day=3) (d1-d2).days 数据可视化： import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use("classic") import numpy as np import pandas as pd mg=np.random.RandomState(0) X=np.linspace(0,10,500) y=np.cumsum(mg.randn(500,6),0) #plt.plot(X,y) #plt.legend("abcdef",ncol=2,loc="upper left") print(y) import seaborn as sns sns.set() plt.plot(X,y) plt.legend("abcdef",ncol=2,loc="upper left")

plt.plot(X, y) plt.legend("abcdef", ncol=2, loc="upper left") plt.show() 在这个例子中，我们使用 numpy 库生成了一个长度为 500 的等差数列 X，并使用 numpy.random.RandomState() 方法创建了...

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric net.to(devices[0]) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) ax.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs]) ax.set_xlabel('epoch') ax.set_ylabel('value') ax.legend(['train loss', 'train acc', 'val acc']) plt.show() scheduler.step() measures = ( f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}' print(以上代码能否实现时事图像展示？请优化成不等epoch结束就时事显示图像的代码

你可以在每训练一定批次后，调用 plt.plot 和 plt.pause 函数来显示当前的图像。例如，可以在每训练 100 个 batch 后，调用 plt.plot 和 plt.pause(0.1) 函数来显示当前的图像。同时，要在循环结束后再调用 ...

d2l.set_figsize()函数用法

d2l.set_figsize()函数是在Dive into Deep Learning（D2L...d2l.plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) d2l.plt.show() 这样就会将绘图的尺寸大小设置为(5, 4)。你可以根据需要自由调整尺寸大小来满足绘图需求。

在天池实验室基于cifar10数据集建立alexnet结构并用d2l中的d2l.train_ch6函数显示

最后，我们可以使用d2l中的d2l.plot_history函数来绘制训练和验证精度随时间的变化情况： python d2l.plot_history(history, ('accuracy', 'val_accuracy')) 完整代码如下所示： python import ...

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric net.to(devices[0]) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) d2l.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch', legend=['train loss', 'train acc', 'val acc'], figsize=(8, 6)) scheduler.step() measures = (f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}' print(measures + f'\n {metric[2] * num_epochs / timer.sum() :.1f}' f'examples /sec on {str(devices)}')以上代码可以在pycharm中帮我实现画图功能吗？请优化代码

num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2...

#@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): """绘制数据点""" if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() # 如果X有一个轴，输出True 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 elif 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)

3. 如果axes存在，则使用axes作为绘图的轴对象，否则使用d2l.plt.gca()获取当前的轴对象。 4. 定义了一个名为has_one_axis(X)的内部函数，用于判断X是否只有一个轴。 5. 如果X只有一个轴，则将其包装为...

import openpyxl import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt wb = openpyxl.load_workbook('网易云音乐.xlsx') sheet=wb['Sheet1'] price = [cell[0].value for cell in sheet['D2:D51'] ] company = [cell[0].value for cell in sheet['A2:A51']if cell[0].value is not None] plt.plot(company,price) 结果只有[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f9cedae4a00>] 没有图像

你需要调用 plt.show() 函数来显示图像，因为在 Jupyter 等环境下，Matplotlib 默认不会自动显示图像。修改代码如下： ...plt.plot(company, price) plt.show() 这样你应该就能看到你所绘制的图像了。

请将下面代码中的两张波动率微笑的图绘制到一张图中# -- coding: utf-8 -- """ Created on Sun May 28 18:08:36 2023 @author: lll """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import brentq from scipy.stats import norm # 定义BS模型计算期权价格的函数 def bs_price(S, K, r, T, sigma, option='call'): d1 = (np.log(S/K) + (r + 0.5sigma**2)T) / (sigmanp.sqrt(T)) d2 = d1 - sigmanp.sqrt(T) if option == 'call': price = Snorm.cdf(d1) - Knp.exp(-rT)norm.cdf(d2) else: price = Knp.exp(-rT)norm.cdf(-d2) - Snorm.cdf(-d1) return price # 定义计算隐含波动率的函数 def implied_vol(S, K, r, T, price, option='call'): def f(sigma): return bs_price(S, K, r, T, sigma, option) - price return brentq(f, 0.001, 10) # 定义计算波动率微笑图形的函数 def smile_vol(S, r, T, vol_list, K_list, option='call'): if len(vol_list) != len(K_list): raise ValueError("Lengths of vol_list and K_list must be equal.") implied_vol_list = [] for K, vol in zip(K_list, vol_list): price = bs_price(S, K, r, T, vol, option) implied_vol_list.append(implied_vol(S, K, r, T, price, option)) plt.plot(K_list, implied_vol_list) plt.xlabel('Strike') plt.ylabel('Implied Volatility') plt.title('Volatility Smile') plt.show() # 示例代码 S = 100 r = 0.05 T = 1 K_list = np.arange(80, 121, 9) vol_call_list = [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6] vol_put_list = [0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2] smile_vol(S, r, T, vol_call_list, K_list, option='call') smile_vol(S, r, T, vol_put_list, K_list, option='put')

plt.plot(K_list, implied_vol_call_list, label='Call') plt.plot(K_list, implied_vol_put_list, label='Put') plt.xlabel('Strike') plt.ylabel('Implied Volatility') plt.title('Volatility Smile') plt.legend...

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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

资源摘要信息:"Android应用'vertretungsplan-itg-android'是专门为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生设计的，旨在让他们能够快速查看和了解已取消的课程情况。此应用程序具有的关键特征包括提供一个快速概述已取消课程的功能，适合学生在移动中查看，以及自动更新课程信息的能力，以确保显示的是最新数据。开发该应用的编程语言是Java，它是一种广泛使用的通用编程语言，特别适合开发Android应用程序。" 以下是根据标题、描述和标签生成的知识点： 1. Android应用开发：Android应用是基于Linux内核的操作系统，专为移动设备设计。应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）以及一种或多种编程语言，比如Java。 2. Java编程语言：Java是一种高级、面向对象的编程语言，广泛应用于各种平台的应用程序开发。Android应用开发中，Java提供了丰富的类库和API，方便开发者快速构建应用程序。 3. 应用功能设计：该应用的设计目的是为学生提供一个查看已取消课程的快速方式。快速概述的实现可能是通过简化用户界面和优化数据检索逻辑来完成的。 4. 移动应用的可用性：为了满足学生在路上使用的需求，应用程序可能具有响应式设计，以适应不同屏幕尺寸的设备，并确保内容在各种设备上都能清晰易读。 5. 数据更新机制：自动更新功能意味着应用程序能够在后台定期检查服务器上的新信息，并在有课程变动时及时将最新的课程状态提供给用户，无需用户手动刷新或更新应用。 6. 教育行业应用：这类应用程序通常针对特定的教育机构，提供学生和教职工特定的服务。在这个案例中，应用程序是为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生定制的，它展示了如何利用技术为特定用户提供定制化的解决方案。 7. 项目管理与命名规范：从提供的文件名称"vertretungsplan-itg-android-master"可以推测，该应用程序可能是一个开源项目，"master"表明了这是一个主版本或者主分支，通常包含了最新的稳定代码。 8. 跨平台工具的缺失：尽管存在一些如React Native或Flutter这样的跨平台框架可以用来开发Android和iOS应用，但该项目使用Java进行开发，这可能意味着它是一个专为Android平台设计的应用程序。 9. 用户体验(UX)设计：应用程序的易用性和直观性是用户体验设计的关键组成部分。应用的快速概述和自动更新等功能的实现都需要综合考虑用户体验，以确保学生能够方便快捷地获得所需信息。 10. 应用发布与维护：一旦开发完成，该应用程序需要通过Google Play Store或其他Android应用市场发布，并且需要定期更新和维护以修复可能存在的bug和提升用户体验。 综上所述，该Android应用不仅满足了特定用户群体的需求，还体现了应用开发过程中的关键考虑因素，如用户体验、数据管理、项目维护以及Java编程语言的运用。