plt.plot(depths, r2_scores,marker='o')

这是一行 Python 代码，使用 Matplotlib 库中的 plot 函数，将 depths 和 r2_scores 两个列表中的数据绘制成散点图，并使用圆形标记表示每个数据点。其中 depths 和 r2_scores 分别代表深度和对应的 R2 分数。该代码可能用于可视化模型在不同深度下的表现情况。

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alphas=np.logspace(-2,2,50) test_scores1=[] test_scores2=[] for alpha in alphas: clf=ridge(alpha) scores1=np.sqrt(cross_val_score(clf,train_X,train_y,cv=5)) scores2=np.sqrt(cross_val_score(clf,train_X,train_y,cv=10)) test_scores1.append(1-np.mean(scores1)) test_scores2.append(1-np.mean(scores2)) #从图中找出正则化参数alpha为时，误差最小 plt.plot(alphas,test_scores1,color='red') plt.plot(alphas,test_scores1,color='green')

这段代码看起来是用于进行岭回归的交叉验证，并绘制不同正则化参数 alpha 对应的测试误差。其中，`alphas=np.logspace(-2,2,50)` 生成了 50 个等比数列的正则化参数 alpha，接着使用循环遍历每个 alpha 值，对应地训练并使用交叉验证计算模型在训练数据上的误差，最后将误差结果保存到 `test_scores1` 和 `test_scores2` 列表中。

最后，使用 `plt.plot(alphas,test_scores1,color='red')` 和 `plt.plot(alphas,test_scores1,color='green')` 分别绘制了 alpha 值与测试误差的关系图，其中 `color='red'` 和 `color='green'` 指定了绘制颜色为红色和绿色。需要注意的是，这两个 `plot()` 函数的第二个参数都应该是 `test_scores2`，而不是 `test_scores1`，因为第一个 `plot()` 函数已经使用了 `test_scores1`。

markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(max) print("训练",trainer.train_acc_list) print("测试",trainer.test_acc_list) plt.plot(x, trainer.train_acc_list, marker='o', label='train', markevery=2) plt.plot(x, trainer.test_acc_list, marker='s', label='test', markevery=2) plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()

这段代码的作用是绘制深度卷积神经网络在训练集和测试集上的精度曲线。具体来说，代码首先定义了一个字典 markers，用于指定训练集和测试集的不同标记样式。然后，使用 np.arange 函数生成一个长度为 max 的等差数列，表示每个训练轮次的编号。接着，打印训练集和测试集的精度列表，以便观察网络训练的效果。最后，使用 plt.plot 函数绘制训练集和测试集的精度曲线。其中，第一个参数为 x 轴数据，即训练轮次编号；第二个参数为 y 轴数据，即训练集或测试集的精度列表；marker 参数为标记样式，根据训练集或测试集选择不同的标记样式；label 参数为标签文本，用于表示不同的数据集；markevery 参数为标记间隔，每隔 2 个轮次绘制一个标记；xlabel 和 ylabel 分别用于设置 x 轴和 y 轴的标签；plt.ylim 用于设置 y 轴的显示范围；plt.legend 用于添加图例，并指定其位置为右下角；最后，使用 plt.show 函数显示绘制的图像。