matplotlib绘图实验

Matplotlib是Python中的一个开源数据可视化库，它提供了丰富的绘图工具，能够帮助我们创建各种类型的静态、动态、交互式的图表、图形和动画。它支持的绘图类型包括线形图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。Matplotlib也支持自定义图形，可以用于科学计算、数据分析、工程建模等领域。

对于初学者，可以通过matplotlib官方网站提供的教程来学习matplotlib的基本用法和绘图方法。可以先尝试绘制一些简单的图形，如线形图、散点图、柱状图等，逐步掌握Matplotlib的基本概念和操作方式。下面是一个简单的绘制线形图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制线形图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("Sine Wave")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")

# 显示图形
plt.show()

相关问题

Matplotlib绘制实验图

Matplotlib 是 Python 中一个非常强大的绘图库，可以用它来绘制各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图等等。下面是一个使用 Matplotlib 绘制实验图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图像
plt.plot(x, y, label='sin(x)')

# 添加图例、坐标轴标签和标题
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Experiment plot')

# 显示图像
plt.show()

这段代码会生成一个实验图，其中 x 轴表示自变量，y 轴表示因变量，图中画出了 y=sin(x) 的曲线。你可以根据自己的需求修改数据和绘图参数来得到不同的图像。

实验三：比较K折交叉验证每一轮的结果 输出交叉验证的每一轮的正确率，绘制折线图(matplotlib绘图)

实验三的目的是观察K折交叉验证过程中每一轮的具体预测效果，而不是简单地取平均得分。这有助于理解模型在整个验证过程中的稳定性和波动情况。以下是步骤：

1. 首先，对每个模型执行`cross_val_predict()`函数，它不仅返回平均得分，还会返回每一轮预测的准确率数组。

from sklearn.model_selection import cross_val_predict

# 对线性回归的每一轮预测
lr_predictions = cross_val_predict(lr, X, y, cv=10, method='predict')
# 对逻辑回归的每一轮预测
lor_predictions = cross_val_predict(lor, X, y, cv=10, method='predict')

# 分别计算每轮正确率
lr_round_scores = [np.mean(lr_predictions[y[i] == i]) for i in range(10)]
lor_round_scores = [np.mean(lor_predictions[y[i] == i]) for i in range(10)]

# 将正确率转化为列表形式
round_results = {'Linear Regression': lr_round_scores, 'Logistic Regression': lor_round_scores}

2. 使用matplotlib库绘制折线图，显示每一轮的正确率变化。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
for model_name, scores in round_results.items():
    plt.plot(range(1, len(scores)+1), scores, label=model_name)
plt.xlabel('Cross-validation Fold')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Cross-validation Accuracy per Round')
plt.legend()
plt.show()