plt.legend(loc='best')什么意思

`plt.legend(loc='best')` 是 Matplotlib 中用来添加图例的函数，其中 `loc` 参数指定图例的位置，`'best'` 表示自动选择最佳位置。Matplotlib 会自动在图中寻找一个不遮挡数据的位置来放置图例。

除了 `'best'`，还有其他一些可选的位置参数，如：

- `'upper right'`：右上角
- `'upper left'`：左上角
- `'lower left'`：左下角
- `'lower right'`：右下角
- `'center'`：中心
- `'center left'`：中心左侧
- `'center right'`：中心右侧
- `'lower center'`：底部中央
- `'upper center'`：顶部中央

等等。

例如，如果要将图例放在左上角，可以使用 `plt.legend(loc='upper left')`。

相关问题

def step_function(x): y=x>0 return np.array(y, int) def show_step(x): y=step_function(x) plt.plot(x,y,label='step function') plt.legend(loc="best") plt.show() x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) show_step(x) def sigmoid_function(x): y=(1+np.exp(-x))**(-1) return np.array(y) def show_sigmoid(x): y = sigmoid_function(x) plt.plot(x,y,label='sigmoid function') plt.legend(loc="best") plt.show() show_sigmoid(x) def show_ReLU(x): y= np.where(x > 0, x, 0) plt.plot(x,y,label='relu function') plt.legend(loc="best") plt.show() show_ReLU(x)分析以上代码

以上代码定义了三个常用的激活函数（activation function）：阶跃函数（step function）、Sigmoid 函数和 ReLU 函数。

阶跃函数是最简单的激活函数之一，它将输入值分为两类，输出为 0 或 1。当输入值大于 0 时，输出为 1，否则输出为 0。它的作用是将连续的输入值转换为离散的输出值。

Sigmoid 函数是一种常用的平滑函数，它将输入值映射到 0 和 1 之间。它的输出值具有概率意义，可以用于二元分类问题的输出层。

ReLU 函数是一种常用的非线性激活函数，它的输出值等于输入值和 0 中的较大值，可以用于隐藏层的激活函数。相比于 Sigmoid 函数，ReLU 函数的计算速度更快，训练时也更容易收敛。

以上代码还定义了三个函数 show_step、show_sigmoid 和 show_ReLU，用于绘制三种激活函数在给定输入范围内的输出图像。可以通过调用这些函数来观察不同激活函数的特点和输出结果。

解释这段代码 plt.subplot(411) plt.plot(ts_log, label='Original') plt.legend(loc='best')

这段代码使用了Matplotlib库中的subplot和plot函数来生成一个4行1列的子图中的第1个子图，并在该子图中绘制了一个时间序列的对数转换版本的原始数据，并添加了一个图例。其中，subplot函数的参数411表示将整个图分成4行1列，当前子图位于第1行第1列。plot函数中的ts_log是一个时间序列的对数转换版本的原始数据，label参数指定了该数据在图例中显示的名称，loc参数指定了图例的位置。