plt.savefig('results.png') f.savefig('results.png')

时间: 2023-10-15 17:05:02 浏览: 102
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matlab开发-savefig

这两行代码的作用是将当前绘制的图形保存为PNG格式的文件"results.png"。第一行代码使用了 pyplot 库的 savefig() 函数，而第二行代码中的"f"应该是一个Figure对象，使用该对象的savefig()函数也可以实现相同的功能。需要注意的是，这两行代码需要在绘图代码之后调用。
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def plot(rewards): clear_output(True) plt.figure(figsize=(20, 5)) plt.plot(rewards) plt.savefig('./results_v8/number_of_devices_experiment_results/noise_0_5/rewards_td3_lstm_'f'{n_index}''.png')解释一下这个代码

plt.figure(figsize=(20, 5)) 是设置图像大小为 20x5，plt.plot(rewards) 是绘制奖励曲线，plt.savefig('./results_v8/number_of_devices_experiment_results/noise_0_5/rewards_td3_lstm_'f'{n_index}''.png') 是将...

plt.savefig('result/results_cnn_10.png', dpi=100)是什么意思

这行代码的意思是将当前绘制的图表保存为一个文件，文件名为'result/results_cnn_10.png'，并且设置dpi（每英寸点数）为100。这个函数会将当前图表保存为一个PNG格式的图片文件。这个函数通常在绘制完整个图表后调用...

plt.scatter(train_y_Carbon, train_pre_Carbon, s=np.pi * 4 ** 2, c='#4B0082', alpha=0.6) plt.title('Sklearn Train Scale_%3.2f Random_%i' % (size_of_train2, kk)) plt.xlabel("Train Act./MPa") plt.ylabel("Train Pre./MPa") plt.savefig('results_svr/Fig/Scale_%3.2f Random_%i Train.png' % (size_of_train2, kk)) plt.close()

这段代码看起来像是在使用matplotlib库进行数据可视化。它首先通过 plt.scatter() 函数绘制了训练数据的真实值...最后使用 plt.savefig() 函数将图表保存到指定路径下的文件中，并使用 plt.close() 函数关闭图表窗口。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 df1 = pd.read_csv(r'D:\桌面\pythonProject\map0.5\results.csv\gj.csv') # 读取文件1 df2 = pd.read_csv(r'D:\桌面\pythonProject\map0.5\results.csv\yu.csv') # 读取文件2 epoch_1 = df1[" epoch"].values.tolist() # 通过文件表头信息读取文件内容 mAP5_1 = df1[" train/cls_loss"].values.tolist() epoch_2 = df2[" epoch"].values.tolist() # 通过文件表头信息读取文件内容 mAP5_2 = df2[" train/cls_loss"].values.tolist() # fig=plt.figure(dpi=128,figsize=(10,10)) plt.figure(dpi=200, figsize=(8, 5)) plt.plot(epoch_1, mAP5_1, color='red', label='yolov5s改进算法') # 设置曲线相关系数 plt.plot(epoch_2, mAP5_2, color='black', label='yolov5s算法') # 设置曲线相关系数 plt.xticks(fontsize=10) plt.yticks(fontsize=10) plt.ylim(0, 0.001) plt.xlim(0, 100) # 设置坐标轴取值范围 plt.xlabel('epochs', fontsize=16) plt.ylabel('loss', fontsize=16) plt.legend(fontsize=12, loc="best") # 设置标签位置及大小 # plt.savefig("test.png",bbox_inches='tight') plt.show()

这段代码是用于绘制两条曲线的图形，并设置相关参数，其中包括以下几个操作： - plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['...- plt.show()用于显示图形，plt.savefig()则是将图形保存为文件，需要注释掉其中一个。

# generate mask mask = hr > 0.001 if hr.max() < 0.001: continue pad_sr = sr.clone() pad_sr[mask == True] = hr[mask == True] valing_results['batch_sizes'] += batch_size val_loss = criterion(sr[mask == True], hr[mask == True]) valing_results['val_loss'] += val_loss.item() * batch_size batch_mse = ((sr[mask == True] - hr[mask == True]) ** 2).data.mean() valing_results['mse'] += batch_mse * batch_size valing_results['psnr'] = 10 * log10((1 ** 2) / (valing_results['mse'] / valing_results['batch_sizes'])) batch_mse = ((bic[mask == True] - hr[mask == True]) ** 2).data.mean() valing_results['bic_mse'] += batch_mse * batch_size valing_results['bic_psnr'] = 10 * log10( (1 ** 2) / (valing_results['bic_mse'] / valing_results['batch_sizes']))#123-138行计算指标 val_bar.set_description( desc='[converting LR images to SR images] PSNR: %.4f dB' % ( valing_results['psnr'])) padsr = np.uint8(255 * pad_sr.data.cpu().squeeze(0)[0]) plt.imshow(padsr, cmap='jet', vmin=padsr.min(), vmax=padsr.max()) plt.savefig("padsr.png") hr = np.uint8(255 * hr.data.cpu().squeeze(0)[0]) plt.imshow(hr, cmap='jet', vmin=padsr.min(), vmax=padsr.max()) plt.savefig("hr.png")

这段代码计算了模型生成的超分辨率图像与原始高分辨率图像之间的指标，包括PSNR和MSE。其中，PSNR是峰值信噪比，用于衡量两幅图像之间的相似度，MSE是均方误差，用于衡量模型生成的超分辨率图像与原始高分辨率图像...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) plt.show() plt.pause(0.5) plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png')保存的图像中，一片空白，如何修改

plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png') 上述代码会在指定路径下生成一个名为 pca_explained_variance_HN.png 的图片文件，其中包含绘制的主成分方差贡献图。

results.savefig('my_plot.png') Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_5196\976565490.py", line 1, in <module> results.savefig('my_plot.png') File "D:\tmp\lib\site-packages\statsmodels\base\wrapper.py", line 34, in __getattribute__ obj = getattr(results, attr) AttributeError: 'VARResults' object has no attribute 'savefig'

plt.savefig('my_plot.png') 这里我们使用 matplotlib.pyplot 库的 savefig 方法来保存图形。你需要将结果保存到一个变量中，然后使用 plot 方法绘制图形，最后使用 savefig 方法保存图形到文件。你可以根据...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #将分析的结果保存成字典 result={ 'explained_variance_:',pca.explained_variance_, 'explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_, 'total explained variance ratio:',np.sum(pca.explained_variance_ratio_)} df=pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index',columns=['value']) df.to_csv('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.csv') #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) #plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png') plt.show()报错unhashable type: 'numpy.ndarray'，如何修改

这个错误通常是由于字典中存在不可哈希对象 (unhashable type)，比如 numpy 数组，而字典的键必须是可哈希的对象。你可以将 numpy 数组转换为列表，然后再保存到字典中，例如： result={ ...

def feature_visualization(x, module_type, stage, n=32, save_dir=Path('runs/detect/exp')): """ x: Features to be visualized module_type: Module type stage: Module stage within model n: Maximum number of feature maps to plot save_dir: Directory to save results """ if 'Detect' not in module_type: batch, channels, height, width = x.shape # batch, channels, height, width if height > 1 and width > 1: f = save_dir / f"stage{stage}_{module_type.split('.')[-1]}_features.png" # filename blocks = torch.chunk(x[0].cpu(), channels, dim=0) # select batch index 0, block by channels n = min(n, channels) # number of plots fig, ax = plt.subplots(math.ceil(n / 8), 8, tight_layout=True) # 8 rows x n/8 cols ax = ax.ravel() plt.subplots_adjust(wspace=0.05, hspace=0.05) for i in range(n): ax[i].imshow(blocks[i].squeeze()) # cmap='gray' ax[i].axis('off') LOGGER.info(f'Saving {f}... ({n}/{channels})') plt.savefig(f, dpi=300, bbox_inches='tight') plt.close() np.save(str(f.with_suffix('.npy')), x[0].cpu().numpy()) # npy save

这段代码是用于可视化特征图的函数。它接受参数x（要可视化的特征）、module_type（模块类型）、stage（模型中的模块阶段）、n（要绘制的最大特征图数量）和save_dir（保存结果的目录）。 函数首先检查module_type...
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pandas_profiling import ProfileReport from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth'] data.head() values=data.iloc[:,1:7] correlation=values.corr() fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,10)) sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax) sns.pairplot(data,hue='folder') plt.show()如何保存这两张图

fig.savefig('heatmap.png') sns_plot = sns.pairplot(data,hue='folder') sns_plot.savefig('pairplot.png') 这将会把热力图保存为 heatmap.png，把散点图矩阵保存为 pairplot.png，并将它们存储在当前...

'VARResults' object has no attribute 'savefig'

plt.savefig('figure.png') 另外，如果想要将绘制的图形保存到一个特定的VARResults对象中，可以考虑使用其他的方法来实现，例如使用tofile方法将图形保存为二进制文件，然后再将其存储在VARResults对象...

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将Excel文件"results.xls"转换为... chart.savefig('result_chart.png') 4. **办公软件插件**：像Office suite（如LibreOffice Calc、Microsoft Office Excel）有时也提供插件或宏，可以直接转换工作表为图片。

将results.xls转换为图片，图片内容为折线图，包含损失函数

将Excel文件"results.xls"转换成包含折线图的图片，通常需要借助数据分析软件如Microsoft Excel、Python的pandas库结合matplotlib或seaborn库，或者是R语言配合ggplot2等... plt.savefig('loss_line_chart.png')
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