containerclient.from_container_key azure
时间: 2023-04-21 13:05:41 浏览: 60
containerclient.from_container_key azure是一个Python SDK中的方法,用于创建一个BlobServiceClient对象,该对象用于与Azure Blob存储服务进行交互。该方法需要传入一个container_key参数,该参数是一个字符串,用于指定要连接的容器的名称。通过该方法创建的BlobServiceClient对象可以用于上传、下载、删除和列出Blob容器中的文件。
相关问题
az.plot_trace
az.plot_trace 是 Azure Machine Learning Python SDK 中的一个函数,用于绘制训练过程中的指标曲线。它接受一个训练过程的历史记录(通常是一个 azureml.core.Run 对象)作为输入,并绘制出训练过程中的指标(例如损失函数、准确率等)随时间的变化曲线图。
你可以使用以下代码示例来使用 az.plot_trace 函数:
```python
from azureml.core import Run
import azureml.widgets as azw
# 获取训练过程的历史记录
run = Run.get_context()
history = run.get_metrics()
# 绘制指标曲线图
azw.plot_trace(history, metric='loss')
```
上述代码中,我们首先通过 `Run.get_context()` 获取当前的训练运行对象,然后使用 `run.get_metrics()` 获取训练过程的指标历史记录。最后,我们使用 `azw.plot_trace()` 函数将指标曲线图显示出来,其中 `metric` 参数指定要绘制的指标名称(例如 'loss')。
请注意,为了使用 `az.plot_trace` 函数,你需要安装 `azureml-widgets` 包。你可以使用以下命令来安装该包:
```shell
pip install azureml-widgets
```
希望这个回答能帮到你!如果你有任何其他问题,请随时提问。
把三个子表之间的距离调大修改下面的代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, figsize=(6, 4)) fig.canvas.manager.set_window_title("袁全21003170121") x1 = np.arange(0, 6, 0.01) y1 = np.square(x1) ax1.plot(x1, y1, "r-", linewidth=2.0) ax1.set_title("y=x的平方数", fontproperties="SimHei") ax1.grid(True) ax1.patch.set_facecolor("LightGray") x2 = np.arange(0, 6, 0.01) y2 = np.square(np.sin(3 * x2)) ax2.plot(x2, y2, "g-", linewidth=2.0) ax2.set_title("y=sin(3x)的平方数", fontproperties="SimHei") ax2.grid(True) ax2.patch.set_facecolor("Cornsilk") x3 = np.arange(0, 6, 0.01) y3 = np.cos(2 * x3) ax3.plot(x3, y3, "b-", linewidth=2.0) ax3.set_title("y=cos(2x)", fontproperties="SimHei") ax3.grid(True) ax3.patch.set_facecolor("Azure") plt.show()
你可以通过修改每个子图之间的间距来实现这个要求。可以使用`fig.subplots_adjust()`函数来调整子图的间距。例如,将每个子图之间的间距设置为0.5,可以将代码修改如下:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, figsize=(6, 4))
fig.subplots_adjust(hspace=0.5) # 调整子图之间的间距
fig.canvas.manager.set_window_title("袁全21003170121")
x1 = np.arange(0, 6, 0.01)
y1 = np.square(x1)
ax1.plot(x1, y1, "r-", linewidth=2.0)
ax1.set_title("y=x的平方数", fontproperties="SimHei")
ax1.grid(True)
ax1.patch.set_facecolor("LightGray")
x2 = np.arange(0, 6, 0.01)
y2 = np.square(np.sin(3 * x2))
ax2.plot(x2, y2, "g-", linewidth=2.0)
ax2.set_title("y=sin(3x)的平方数", fontproperties="SimHei")
ax2.grid(True)
ax2.patch.set_facecolor("Cornsilk")
x3 = np.arange(0, 6, 0.01)
y3 = np.cos(2 * x3)
ax3.plot(x3, y3, "b-", linewidth=2.0)
ax3.set_title("y=cos(2x)", fontproperties="SimHei")
ax3.grid(True)
ax3.patch.set_facecolor("Azure")
plt.show()
```
你可以根据需要适当调整子图之间的间距。