plt.plot(range(len(loss1)), loss1,marker= "o")这里的marker啥意思
时间: 2023-11-14 19:06:10 浏览: 45
在使用 `plt.plot()` 函数绘制折线图时,`marker` 参数指定了数据点的形状。默认情况下,`marker` 是空字符串,表示不绘制数据点,只绘制折线。如果需要绘制数据点,可以将 `marker` 参数设置为一个字符,表示数据点的形状。常见的形状包括:
- `'o'`:圆形
- `'s'`:正方形
- `'D'`:菱形
- `'+'`:加号
- `'x'`:叉号
- `'.'`:小圆点
在 `plt.plot(range(len(loss1)), loss1, marker="o")` 中,`marker="o"` 表示绘制圆形数据点。
相关问题
plt.plot(x, y,marker='o') plt.xlabel('epoch') plt.ylabel('loss') # plt.title('train') plt.title('valid') plt.show()怎样更改坐标图上文字的字号和字体?
你可以使用 `plt.rcParams` 来更改全局字体和字号,也可以在每个标签上使用 `fontsize` 和 `fontfamily` 参数来更改特定标签的字体和字号。
以下是两种方法:
1. 更改全局字体和字号:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 更改全局字体和字号
plt.rcParams.update({'font.size': 16, 'font.family': 'Times New Roman'})
# 绘制图像
plt.plot(x, y, marker='o')
plt.xlabel('epoch', fontsize=20)
plt.ylabel('loss', fontsize=20)
plt.title('train', fontsize=24)
plt.title('valid', fontsize=24)
plt.show()
```
2. 更改特定标签的字体和字号:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制图像,并分别更改特定标签的字体和字号
plt.plot(x, y, marker='o')
plt.xlabel('epoch', fontsize=20, fontfamily='Times New Roman')
plt.ylabel('loss', fontsize=20, fontfamily='Times New Roman')
plt.title('train', fontsize=24, fontfamily='Times New Roman')
plt.title('valid', fontsize=24, fontfamily='Times New Roman')
plt.show()
```
plt.plot(range(1, num_components + 1), explained_variance_ratio, marker='o')上面这行代码有错
对不起,我写错了代码。在自己建立模型的情况下,我们没有`explained_variance_ratio`这个变量,因为它是PCA库提供的一个属性。
在自己建立模型时,我们可以使用特征值来表示方差解释比例。特征值表示每个主成分所解释的方差量。以下是修正后的代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设有一个数据集 X,其中每一行表示一个样本,每一列表示一个特征
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 计算均值和标准差
mean = np.mean(X, axis=0)
std = np.std(X, axis=0)
# 标准化数据
X_scaled = (X - mean) / std
# 计算协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(X_scaled.T)
# 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov_matrix)
# 对特征值从大到小进行排序
eigenvalue_idx = np.argsort(eigenvalues)[::-1]
sorted_eigenvalues = eigenvalues[eigenvalue_idx]
# 绘制碎石图
plt.plot(range(1, len(sorted_eigenvalues) + 1), sorted_eigenvalues, marker='o')
plt.xlabel('Principal Component')
plt.ylabel('Eigenvalues')
plt.title('Scree Plot')
plt.show()
```
这段代码将绘制一个碎石图,横轴表示主成分的序号,纵轴表示对应的特征值。你可以观察特征值的大小并决定保留多少个主成分。
对于自己建立模型的情况,你需要根据特征值的大小来判断保留的主成分数量。通常,我们选择方差解释比例明显下降的拐点处作为主成分的数量,但在这个例子中,我们只能观察特征值的大小。