plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(32): plt.subplot(4, 8, i+1) plt.imshow(np.squeeze(activation_output[:, :, i]), cmap='gray') plt.show()
时间: 2024-03-07 17:52:56 浏览: 26
这段代码使用了matplotlib库来展示卷积神经网络中某一层的输出结果。具体来说,它做了以下几个步骤:
1. 使用plt.figure()函数创建一个新的画布,并指定画布大小为(10, 10)。
2. 使用for循环遍历32个卷积核,并在每个迭代中执行以下操作:
3. 使用plt.subplot()函数创建一个子图,并指定子图在画布中的位置。具体来说,它使用4行8列的子图布局,而每个子图的位置由i+1决定。
4. 使用plt.imshow()函数将第i个卷积核的输出结果可视化。注意,np.squeeze()函数用于删除数组中的单维度条目,以便于将其传递给plt.imshow()函数进行绘图。cmap参数用于指定使用的颜色映射,默认值为'viridis',这里使用'gray'表示灰度图。
5. 最后使用plt.show()函数将画布显示出来。
总之,这段代码用于可视化卷积神经网络中某一层的卷积核的输出结果,以便于理解神经网络的特征提取过程。
相关问题
column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.lineplot(data=spss[column[i]],lw=1) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()
这段代码的作用是基于"data"数据框的列名,绘制一个包含8个子图的线性图。
首先,通过"data.columns.tolist()"将"data"数据框的列名转换为列表,并将其存储在名为"column"的变量中。
然后,创建一个大小为(12, 4)且分辨率为128的图形对象,使用"plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128)"。
接下来,使用循环遍历范围为8的整数,从1开始。在每次迭代中,使用"plt.subplot(2,4, i + 1)"创建一个2x4的子图网格,并选择当前迭代的子图。
然后,使用"sns.lineplot(data=spss[column[i]],lw=1)"绘制第i个列的线性图,其中"data=spss[column[i]]"表示要绘制的数据,"lw=1"表示线条的宽度为1。
最后,添加y轴标签,标签内容为当前迭代的列名,使用"plt.ylabel(column[i], fontsize=12)"。
通过"plt.tight_layout()"可以调整子图之间的间距和布局。
最后使用"plt.show()"显示图形。
column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.boxplot(data=data[column[i]], orient="v",width=0.5) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() #kdeplot column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.kdeplot(data=data[column[i]],color='blue',shade= True) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde') plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)
这段代码的作用是对"data"数据框的每个列进行数据可视化。
首先,通过"data.columns.tolist()"将"data"数据框的列名转换为列表,并将其存储在名为"column"的变量中。
然后,创建一个大小为(12, 4)且分辨率为128的图形对象,使用"plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128)"。
接下来,使用循环遍历范围为8的整数,从1开始。在每次迭代中,使用"plt.subplot(2,4, i + 1)"创建一个2x4的子图网格,并选择当前迭代的子图。
然后,使用"sns.boxplot(data=data[column[i]], orient='v',width=0.5)"绘制第i个列的箱线图,其中"data=data[column[i]]"表示要绘制的数据,"orient='v'"表示箱线图的方向为垂直,"width=0.5"表示箱线图的宽度为0.5。
或者,使用"sns.kdeplot(data=data[column[i]],color='blue',shade=True)"绘制第i个列的核密度估计图,其中"data=data[column[i]]"表示要绘制的数据,"color='blue'"表示曲线的颜色为蓝色,"shade=True"表示在曲线下方填充阴影。
在每个子图中,使用"plt.ylabel(column[i], fontsize=12)"添加y轴标签,标签内容为当前迭代的列名。
通过"plt.tight_layout()"可以调整子图之间的间距和布局。
最后使用"plt.show()"显示图形。
另外,代码中还包含了一个额外的部分,使用"sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde')"绘制了一个散点图矩阵,并选择了核密度估计作为对角线上的图形。然后使用"plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)"将图形保存为名为"Scatter plot.jpg"的文件,分辨率为256 dpi。