plt.scatter(test_target_tensor.numpy(), final_output.numpy())

这行代码使用了Matplotlib库中的scatter函数，用于画散点图。其中，test_target_tensor和final_output都是Numpy数组，分别表示测试集的目标值和模型预测值。通过将这两个数组作为函数的输入，可以画出目标值和预测值之间的散点图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 画散点图
plt.scatter(test_target_tensor.numpy(), final_output.numpy())

# 设置图表标题和轴标签
plt.title('目标值 vs 预测值')
plt.xlabel('目标值')
plt.ylabel('预测值')

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用scatter函数画出散点图，然后设置了图表标题和轴标签，并用show函数显示图表。

相关问题

d2l.set_figsize() d2l.plt.scatter(features[:, 1].detach().numpy(), labels. Detach().numpy(), 1);

这段代码可能是使用了d2l库进行数据可视化，具体解释如下：

`d2l.set_figsize()`是一个函数调用，用来设置图形的大小。它可能是d2l库中的一个函数，也可能是用户自定义的函数。这个函数的作用是让绘制的散点图显示得更合适。

`d2l.plt.scatter()`是一个散点图绘制函数，其中`features[:, 1].detach().numpy()`是横坐标，`labels.detach().numpy()`是纵坐标，1代表散点的大小。其中`features`和`labels`应该是tensor类型的数据，`detach()`用来将数据从计算图中分离出来，`numpy()`用来将tensor类型的数据转换为numpy数组类型，方便后续绘图操作。

综上所述，这段代码的作用是绘制一个散点图，其中横坐标为`features`的第二列数据，纵坐标为`labels`数据，点的大小为1，同时设置了图形的大小。

d2l.set_figsize() d2l.plt.scatter(features[:, (1)].detach().numpy(), labels.detach().numpy(), 1);解释每行代码的含义

这是一个使用d2l（动手学深度学习）库绘制散点图的代码。下面是每行代码的含义：

1. `d2l.set_figsize()`：设置绘图的尺寸大小，这里使用d2l库中的函数来设置。

2. `d2l.plt.scatter()`：使用d2l库中的matplotlib.pyplot库中的scatter函数来绘制散点图。

3. `features[:, (1)].detach().numpy()`：从数据集中取出第二列特征，并将其从Tensor格式转换为Numpy格式。

4. `labels.detach().numpy()`：将标签数据从Tensor格式转换为Numpy格式。

5. `1`：表示每个点的大小为1。