plt.legend 是什么

plt.legend()是一个matplotlib库中的函数，用于在图表中添加图例。它可以显示每个数据系列的标签，并将其与相应的颜色或线条样式相关联。通过使用plt.legend()，用户可以更好地理解图表中的数据，并更轻松地比较不同的数据系列。在使用plt.plot()绘制图表后，如果没有使用plt.legend()添加图例，则会出现“error: No handles with labels found to put in legend”的错误提示。

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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。