python画图显示RMSE代码

下面是一个简单的Python代码示例，用于计算和显示均方根误差（RMSE）的可视化图表：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有一个实际值和预测值的数组
actual_values = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
predicted_values = np.array([3, 4, 4, 3, 5])

# 计算均方根误差（RMSE）
mse = np.mean((predicted_values - actual_values)**2)
rmse = np.sqrt(mse)

# 创建可视化图表
plt.plot(actual_values, label='Actual')
plt.plot(predicted_values, label='Predicted')
plt.legend()
plt.title('RMSE: {:.2f}'.format(rmse))

# 显示图表
plt.show()

该代码使用NumPy和Matplotlib库计算和可视化均方根误差。它绘制了实际值和预测值的图表，并在图表标题中显示RMSE值。您可以使用Matplotlib的其他函数来自定义图表的外观。

相关问题

python画图显示rmse

要在 Python 中画出 RMSE（均方根误差）的图像，需要先计算出 RMSE 值，然后再使用 matplotlib 库进行绘制图像。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 计算RMSE
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.2, 2.1, 2.8, 4.1, 4.9])
rmse = np.sqrt(np.mean((y_pred - y_true) ** 2))

# 绘制图像
plt.plot(y_true, label='True')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.title('RMSE: {:.2f}'.format(rmse))
plt.legend()
plt.show()

这个例子中，`y_true` 是真实值，`y_pred` 是预测值，使用 NumPy 计算出 RMSE 值，然后使用 `plt.plot()` 函数绘制两条曲线，分别表示真实值和预测值。在图像标题中，使用格式化字符串显示 RMSE 值。最后，使用 `plt.legend()` 函数添加图例，并使用 `plt.show()` 函数显示图像。

python显示RMSE代码

下面是一个简单的Python代码示例，用于计算和显示均方根误差（RMSE）：

import numpy as np

# 假设有一个实际值和预测值的数组
actual_values = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
predicted_values = np.array([3, 4, 4, 3, 5])

# 计算均方根误差（RMSE）
mse = np.mean((predicted_values - actual_values)**2)
rmse = np.sqrt(mse)

# 显示RMSE
print('RMSE:', rmse)

该代码使用NumPy库计算均方根误差，并将其显示在屏幕上。