fig, ax = plt.subplots() x = range(len(clf.cv_results_['params'])) y = clf.cv_results_['mean_test_score'] ax.plot(x, y) ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels([str(p) for p in clf.cv_results_['params']]) plt.xticks(rotation=45) plt.show()用了几折交叉

时间: 2023-06-18 18:08:13 浏览: 50
根据代码中提供的信息，无法确定使用了几折交叉验证。但是可以从代码中看出，使用了 GridSearchCV 进行超参数搜索，因此交叉验证的折数应该是在 GridSearchCV 的参数中指定的，例如 cv=5 表示使用了 5 折交叉验证。可以检查代码中 GridSearchCV 的参数设置来确定使用了几折交叉验证。
相关问题

fig, ax = plt.subplots() x = range(len(clf.cv_results_['params'])) y = clf.cv_results_['mean_test_score'] ax.plot(x, y) ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels([str(p) for p in clf.cv_results_['params']]) plt.xticks(rotation=45) plt.show()这个代码什么意思

这段代码主要是用于绘制交叉验证结果的图形。具体来说，它使用Matplotlib库创建了一个图形窗口，并将分类器clf在交叉验证过程中的平均测试分数(mean_test_score)绘制为一个折线图。x轴表示不同的参数组合(params)在交叉验证中的索引，y轴表示平均测试分数。通过设置xticks和xticklabels，代码还将x轴标签设置为参数组合字符串，以便更好地理解交叉验证结果。最后，show()函数将图形显示在屏幕上。

def psd_topo(data,fname,name): plt.clf() freqs, psd = eeg_psd(data, 1000) mean_psd = np.mean(psd, axis=1) fig, ax = plt.subplots() im, _ = mne.viz.plot_topomap(mean_psd, two_cols, ch_type='eeg', axes=ax, show=False,cmap="Reds") fig.colorbar(im, ax=ax) plt.title(name) plt.savefig(fname) 怎么改变这段代码的colorbar

要更改代码中的colorbar，你可以使用`cmap`参数来指定不同的颜色映射。MNE-Python支持许多不同的颜色映射，你可以根据自己的需要选择一个适合的颜色映射。以下是一些常用的颜色映射示例： - "Reds"：红色调色板 - "Blues"：蓝色调色板 - "Greens"：绿色调色板 - "viridis"：一种渐变的颜色映射 - "hot"：热度图颜色映射 你可以在`plot_topomap`函数中的`cmap`参数中指定所需的颜色映射。例如，如果你想使用蓝色调色板，你可以将`cmap="Blues"`添加到`plot_topomap`函数中： ```python im, _ = mne.viz.plot_topomap(mean_psd, two_cols, ch_type='eeg', axes=ax, show=False, cmap="Blues") ``` 这将使用蓝色调色板绘制拓扑图，并在图像旁边添加相应的colorbar。 请注意，根据你的需求，你可以选择适合的颜色映射。另外，确保你已经导入了必要的库（例如`import matplotlib.pyplot as plt`）以使用相关的绘图函数和参数。
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解决python中显示图片的plt.imshow plt.show()内存泄漏问题

fig, ax = plt.subplots(figsize=IMAGE_SIZE) for image in images: ax.imshow(image) plt.show() ax.cla() 3. **使用ImageShow管理器**：matplotlib提供了一个交互式图像显示管理器ImageShow，它能更...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn import tree # 生成所有测试样本点 def make_meshgrid(x, y, h=.02): x_min, x_max = x.min() - 1, x.max() + 1 y_min, y_max = y.min() - 1, y.max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) return xx, yy # 对测试样本进行预测，并显示 def plot_test_results(ax, clf, xx, yy, **params): Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) ax.contourf(xx, yy, Z, **params) # 载入iris数据集（只使用前面连个特征） iris = datasets.load_iris() X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size = 0.20,random_state = 20) # 创建并训练决策树 clf = tree.DecisionTreeClassifier() # 决策树分类器 clf = clf.fit(X_train,y_train) # 生成所有测试样本点 plt.figure(dpi=200) # feature_names=iris.feature_names设置决策树中显示的特征名称 tree.plot_tree(clf,feature_names=iris.feature_names,class_names=iris.target_names) # 显示测试样本的分类结果 title = ('DecisionTreeClassifier') fig, ax = plt.subplots(figsize = (5, 5)) plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4) plot_test_results(ax, clf, xx, yy, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8) # 显示训练样本 ax.scatter(X0, X1, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm, s=20, edgecolors='k') ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) ax.set_xlabel('x1') ax.set_ylabel('x2') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show()

4.使用make_meshgrid函数生成测试样本点的网格，并使用plot_test_results函数对测试样本进行预测，并将分类结果可视化显示在网格上。 5.最后使用scatter函数将训练样本显示在图像上，并设置相关的标题、坐标轴和...

优化代码import numpy as np from PIL import Image from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split import os import matplotlib.pyplot as plt # 定义图像文件夹路径和类别 cat_path = "cats/" dog_path = "dogs/" cat_label = 0 dog_label = 1 # 定义图像预处理函数 def preprocess_image(file_path): # 读取图像并转换为灰度图像 img = Image.open(file_path).convert('L') # 调整图像尺寸 img = img.resize((100, 100)) # 将图像转换为 Numpy 数组 img_array = np.array(img) # 将二维数组展平为一维数组 img_array = img_array.reshape(-1) return img_array # 读取猫和狗的图像并转换成 Numpy 数组 X = [] y = [] for file_name in os.listdir(cat_path): file_path = os.path.join(cat_path, file_name) img_array = preprocess_image(file_path) X.append(img_array) y.append(cat_label) for file_name in os.listdir(dog_path): file_path = os.path.join(dog_path, file_name) img_array = preprocess_image(file_path) X.append(img_array) y.append(dog_label) X = np.array(X) y = np.array(y) # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 训练 SVM 分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算测试集上的准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print("Accuracy:", accuracy) # 显示测试集中的前 16 张图像和它们的预测结果 fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(8, 8)) for i, ax in enumerate(axes.flat): # 显示图像 ax.imshow(X_test[i].reshape(100, 100), cmap='gray') # 显示预测结果和标签 if y_pred[i] == 0: ax.set_xlabel("Cat") else: ax.set_xlabel("Dog") ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) plt.show()

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(8, 8)) for i, ax in enumerate(axes.flat): # 显示图像 ax.imshow(X_test[i].reshape(100, 100), cmap='gray') # 显示预测结果和标签 if y_pred[i] == 0:...

优化这段代码from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix import numpy as np #使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # In[2]: digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() # In[3]: train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82) print(train_x) clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(train_x, train_y) print("svm训练集得分: %.4lf" % clf.score(train_x, train_y)) print("svm测试集得分: %.4lf" % clf.score(test_x, test_y)) print(clf.predict(data)) plot_confusion_matrix(clf, test_x, test_y) plt.show() # In[5]: ################################################################# fig = plt.figure(figsize=(6,13)) for i in range(40): y_pred = clf.predict([data[i]]) plt.subplot(8,5,i+1) plt.imshow(digits.images[i], interpolation='none') plt.title("%d---->%d"%(digits.target[i],y_pred)) plt.show()

fig, axes = plt.subplots(8, 5, figsize=(6, 13)) for i, ax in enumerate(axes.flat): y_pred = clf.predict([data[i]]) ax.imshow(digits.images[i], interpolation='none') ax.set_title("%d---->%d" % ...

button1 = tk.Button(root, text="散点图", bg="light yellow", fg="dark blue", command=import_csv_data, relief="raised", borderwidth=3, activebackground="light blue", activeforeground="black") button1.pack(side="top") #创建一个框架(Frame控件)，用于放置图像。 fig_container = tk.Frame(root) fig_container.pack(side="bottom", fill="x", expand=True) # 添加滚动框架 canvas = tk.Canvas(fig_container) canvas.pack(side="left", fill="both", expand=True) scrollbar = tk.Scrollbar(fig_container, orient="vertical", command=canvas.yview) scrollbar.pack(side="right", fill="y") canvas.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) canvas.bind("<Configure>", lambda e: canvas.configure(scrollregion=canvas.bbox("all"))) # 将图像框架放入滚动框架中 frame = tk.Frame(canvas) canvas.create_window((0, 0), window=frame, anchor="nw") def show_figure(): x = df.iloc[:, 0] y = df.iloc[:, 1] if plt.fignum_exists(1): plt.clf() plt.scatter(x, y) # 将图像框架放在滚动框架中 canvas = FigureCanvasTkAgg(plt.gcf(), master=frame) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack() button1.config(command=lambda: (button1.config(state="disabled"), show_figure())) 在这段代码里添加“折线图”功能

fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) # 将图像框架放在滚动框架中 canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=frame) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack() button1.config(command=lambda: ...

plt.clf() # 清除当前图像 plt.plot(income_list,label='income') plt.plot(loss_list,label='loss') plt.pause(0.1)如何分为两个图表显示

plt.clf() 函数用于清除当前图形窗口的内容，如果想要将 income_list 和 loss_list 分别绘制到两个独立的图表上，你需要按照以下步骤操作： 1. 首先，创建一个新的 Figure 对象来代表新的画布： python ...

coef1 = pd.DataFrame() for alpha in np.linspace(0.0001,0.2,20): lasso_clf = Lasso(alpha=alpha) lasso_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([lasso_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha'] = alpha coef1 = pd.concat([coef1,df],ignore_index=True) coef1.head() plt.figure(figure=(9,6),dpi=600) for feature in X_train.columns[:-1]: plt.plot('alpha',feature,data=coef1) plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15) plt.ylabel("coefficient",fontsize=15) plt.show() RuntimeError: Can not put single artist in more than one figure Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9,6), dpi=600) for feature in X_train.columns[:-1]: for alpha in np.linspace(0.0001,0.2,20): lasso_clf = Lasso(alpha=alpha) lasso_clf.fit(X_train[features_without_...

这段代码使用的卷积神经网络吗import glob import numpy as np from PIL import Image from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 定义图像文件夹路径和类别 cat_path = "cats/" dog_path = "dogs/" cat_label = 0 dog_label = 1 # 定义图像预处理函数 def preprocess_image(file_path): img = Image.open(file_path).convert('L').resize((100, 100)) return np.array(img).flatten() # 读取猫和狗的图像并转换成 Numpy 数组 X = [] y = [] for file_path in glob.glob(cat_path + "*.jpg"): X.append(preprocess_image(file_path)) y.append(cat_label) for file_path in glob.glob(dog_path + "*.jpg"): X.append(preprocess_image(file_path)) y.append(dog_label) X = np.array(X) y = np.array(y) # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 训练 SVM 分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算测试集上的准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print("Accuracy:", accuracy) # 显示测试集中的前 16 张图像和它们的预测结果 fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(8, 8)) for i, ax in enumerate(axes.flat): # 显示图像 ax.imshow(X_test[i].reshape(100, 100), cmap='gray') # 设置图像标题为预测结果 if y_pred[i] == cat_label: ax.set_title("Cat") elif y_pred[i] == dog_label: ax.set_title("Dog") # 隐藏坐标轴 ax.axis('off') plt.show()

是的，这段代码中没有使用卷积神经网络，而是使用了支持向量机（SVM）分类器进行图像分类。预处理函数将图像转换为灰度图像并调整大小，然后将其展平为一维向量。接着使用 glob 模块获取图像文件路径，将图像数据和...

import tkinter as tk import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg import os class ExcelPlotter(tk.Frame): def init(self, master=None): super().init(master) self.master = master self.master.title("图方便") self.file_label = tk.Label(master=self, text="Excel File Path:") self.file_label.grid(row=0, column=0, sticky="w") self.file_entry = tk.Entry(master=self) self.file_entry.grid(row=0, column=1, columnspan=2, sticky="we") self.file_button = tk.Button(master=self, text="Open", command=self.open_file) self.file_button.grid(row=0, column=3, sticky="e") self.plot_button = tk.Button(master=self, text="Plot", command=self.plot_data) self.plot_button.grid(row=1, column=2, sticky="we") self.name_label = tk.Label(master=self, text="Out Image Name:") self.name_label.grid(row=2, column=0, sticky="w") self.name_entry = tk.Entry(master=self) self.name_entry.grid(row=2, column=1, columnspan=2, sticky="we") self.save_button = tk.Button(master=self, text="Save", command=self.save_image) self.save_button.grid(row=2, column=3, sticky="e") self.figure = plt.figure(figsize=(5, 4), dpi=150) self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.figure, master=self) self.canvas.get_tk_widget().grid(row=4, column=0, columnspan=4, sticky="we") self.pack() def open_file(self): file_path = tk.filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Excel Files", "*.xls")]) self.file_entry.delete(0, tk.END) self.file_entry.insert(tk.END, file_path) def plot_data(self): file_path = self.file_entry.get() if os.path.exists(file_path): data = pd.read_excel(file_path) plt.plot(data['波长(nm)'], data['吸光度'], 'k') plt.xlim(300, 1000) plt.xlabel('Wavelength(nm)', fontsize=16) plt.ylabel('Abs.', fontsize=16) plt.gcf().subplots_adjust(left=0.13, top=0.91, bottom=0.16) plt.savefig('Last Fig', dpi=1000) plt.show() def save_image(self): if self.figure: file_path = tk.filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".png") if file_path: self.figure.savefig(file_path) root = tk.Tk() app = ExcelPlotter(master=root) app.mainloop()帮我增加一个删除当前图像的功能

plt.gcf().subplots_adjust(left=0.13, top=0.91, bottom=0.16) plt.show() def delete_image(self): if self.figure: self.figure.clf() self.canvas.draw() def save_image(self): if self.figure: ...

将以下代码生成的特征重要性排序图结果保留四位小数，params_0 = { 'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 4, 'gamma': 0.1, 'max_depth': 7, 'lambda': 2, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8, 'min_child_weight': 3, 'eta': 0.1, 'seed': 1000, 'gain': True, 'learning_rate': 0.1 } model_XGB_clf = xgb.train(params = params_0, dtrain = dtrain_0, num_boost_round = 30) # 预测 ans = model_XGB_clf.predict(dtest_0) # acc acc = metrics.accuracy_score(y_test, ans) print(acc) # 0.625866050808314 # 特征重要性排序 xgb.plot_importance(model_XGB_clf, importance_type='gain') plt.show() # 图片保存在目录下

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) xgb.plot_importance(model_XGB_clf, importance_type='gain', ax=ax) plt.savefig('path/to/save/figure', dpi=300, bbox_inches='tight') 请将 path/to/save/...

为下面这段代码的预测结果加上可视化功能，要能够看到每个预测数据的结果的准确度：from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import jieba from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt good_comments = [] bad_comments = [] with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\好评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): good_comments.append(line.strip('\n')) with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\差评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): bad_comments.append(line.strip('\n')) with open('StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = f.read().splitlines() good_words = [] for line in good_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] good_words.append(' '.join(words)) bad_words = [] for line in bad_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] bad_words.append(' '.join(words)) # 将文本转换为向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(good_words + bad_words) y = [1] * len(good_words) + [0] * len(bad_words) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 测试模型并计算准确率 pred = clf.predict(X_test) accuracy = sum(pred == y_test) / len(y_test) print('准确率：{:.2%}'.format(accuracy)) # 预测新数据的类别 with open('测试评论.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: count = 0 for line in f.readlines(): count += 1 test_text = line.strip('\n') test_words = ' '.join(jieba.cut(test_text, cut_all=False)) test_vec = vectorizer.transform([test_words]) pred = clf.predict(test_vec) if pred[0] == 1: print(count, '好评') else: print(count, '差评')

fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(np.arange(len(y_test)), y_test, label='True Label') ax.scatter(np.arange(len(pred)), pred, label='Predicted Label') ax.set_xlabel('Sample Index') ax.set_ylabel('...

但是加了plt.clf()后，图片的边框显示出来了，要求无边框

fig, ax = plt.subplots() ax.axis('off') # 绘制图像 ax.imshow(image) # 显示图像 plt.show() 在这个代码中，我们使用 ax.axis('off') 移除了图像周围的边框，然后使用 ax.imshow() 绘制图像。最后，...

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社区物流信息管理系统的毕业设计实现

资源摘要信息:"社区物流信息管理系统毕业设计实现" 在信息技术领域，特别是针对特定社区提供的物流信息服务，是近年来随着电子商务和城市配送需求的提升而得到迅速发展的重要领域。本毕业设计实现了一个基于社区的物流信息管理系统，该系统不仅针对社区居民提供了一系列便捷的物流服务，同时通过采用先进的技术架构和开发框架，提高了系统的可维护性和扩展性。以下是对该毕业设计实现中的关键知识点的详细说明： 1. 系统需求与功能设计： - 用户下单与快递公司配送选择：该系统允许社区居民通过平台提交订单，选择合适的快递公司进行配送服务。这一功能的实现涉及到用户界面设计、订单处理逻辑、以及与快递公司接口对接。 - 管理员功能：系统为管理员提供了管理快递公司、快递员和订单等信息的功能。这通常需要实现后台管理系统，包括数据录入、信息编辑、查询统计等功能。 - 快递员配送管理：快递员可以通过系统接收配送任务，并在配送过程中实时更新配送状态。这要求系统具备任务分配、状态跟踪和通信模块。 - 订单状态查询：居民可以通过系统随时查看订单的实时状态和配送详情。这一功能依赖于系统中准确的订单状态管理和用户友好的前端展示。 2. 系统架构与技术选型： - 前后端分离架构：当前流行的前后端分离设计模式被采纳，其优势在于前后端工作可以并行进行，提高开发效率，且在后期维护和更新时更加灵活。 - Vue.js框架：前端使用Vue.js框架进行开发，利用其组件化和数据驱动的特点来构建用户界面，提升用户体验。 - Spring Boot框架：后端则采用了Spring Boot，作为Java应用的开发框架，它简化了企业级应用的配置和开发流程。 - MySQL数据库：系统中所有的数据存储和管理均依赖于MySQL数据库，因其稳定性和高效性，是构建中小规模应用的常见选择。 - RESTful API设计：系统间通信采用RESTful API方式，确保了服务的高可用性和可扩展性，同时也便于前端和第三方应用的接入。 3. 实施计划和时间分配： - 设计和需求分析：在项目初期，需进行周密的市场调研和需求分析，确保系统功能与社区居民和快递公司的实际需求相匹配。 - 系统架构设计：在需求明确之后，进行系统架构的设计工作，包括技术选型、数据流设计、接口定义等。 - 前端开发：前端开发阶段将利用Vue.js进行界面和交互逻辑的实现，包括居民端和管理端的界面设计。 - 后端开发：后端开发者将基于Spring Boot框架搭建系统后端，包括数据库设计、业务逻辑处理、API接口开发等。 4. 结论： 本毕业设计基于社区物流信息管理系统的实现，不仅是一个理论与实践相结合的工程项目，而且满足了现代社区物流服务的需求，为社区居民和快递公司提供了便利。通过采用前后端分离的架构设计，系统具有更好的可维护性和可扩展性，便于未来功能的迭代和性能优化。 总结来看，该毕业设计项目综合运用了现代IT技术，特别是在Web开发领域广泛使用的技术栈，为解决特定领域的问题提供了有效的方案。通过系统化的实施计划，确保了项目的顺利进行和最终目标的实现。
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