plt.legend()这是干嘛的

`plt.legend()`是Matplotlib库中的一个函数，用于在matplotlib图形中添加图例（legend）。当你绘制了多个线型、标记或其他可视化元素，并希望对它们进行区分和解释时，图例就显得尤为重要。通过调用`legend()`，你可以指定哪些数据点应该关联到特定的颜色、样式或标签上，从而使读者能够理解图表中各个元素的含义。

例如，在线图中，可能有不同的线代表不同的数据系列，这时通过`legend()`可以给每个系列添加一个标题或标识符，帮助观众识别哪条线对应哪个数据。该函数通常放在`plot()`等绘图函数之后，位于图形调整完善阶段。

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。

plt.figure(figsize= (10, 4)) plt.subplot(121) plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses') plt.legend() plt.subplot(122) plt.plot(range(n_epoch), sg_losses, 'g-s', label = 'SkipGram Losses') plt.legend() plt.tight_layout()这段代码什么意思

这段代码的作用是绘制模型训练过程中的损失值曲线图，其中：

- `plt.figure(figsize= (10, 4))`：创建一个大小为(10, 4)的Matplotlib图形对象。
- `plt.subplot(121)`：创建一个大小为1x2的子图，并将当前子图设置为第1个子图。
- `plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses')`：在当前子图中绘制CBOW算法的损失值曲线，并用红色圆点表示。其中`range(n_epoch)`表示x轴范围为0到n_epoch-1，`cbow_losses`表示y轴上的损失值。
- `plt.legend()`：添加图例到当前子图中。
- `plt.subplot(122)`：将当前子图设置为第2个子图。
- `plt.plot(range(n_epoch), sg_losses, 'g-s', label = 'SkipGram Losses')`：在当前子图中绘制Skip-gram算法的损失值曲线，并用绿色正方形表示。其中`range(n_epoch)`表示x轴范围为0到n_epoch-1，`sg_losses`表示y轴上的损失值。
- `plt.legend()`：添加图例到当前子图中。
- `plt.tight_layout()`：调整子图布局，使其紧凑显示。

绘制损失值曲线图可以帮助我们了解模型训练过程中的性能表现，以及在何时停止训练模型。