def yue_plot_data(X, y, axl,axr,byl,byh,d=0, auto=False, zoom=1): X = X.cpu() y = y.cpu() # plt.figure(figsize=(8,6)) ax = plt.subplot(111) ax.set_ylabel('Intensity') # fontsize = 16, ax.set_xlabel('Diffraction angle 2$\Theta$ (deg.)')#, fontsize = 16 plt.axis(np.array((axl, axr, byl, byh)) * zoom) plt.rc('xtick') #,labelsize=16 plt.rc('ytick') #,labelsize=16 plt.scatter(X.numpy()[:, 0], X.numpy()[:, 1], c=y, s=0.6, cmap=plt.cm.rainbow)是什么意思

这是一段 Python 代码，其中包含一个函数 yue_plot_data。该函数的作用是绘制数据的图表，具体参数如下：

- X：数据的输入值
- y：数据的标签
- axl：x轴的起始位置
- axr：x轴的结束位置
- byl：y轴的最小值
- byh：y轴的最大值
- d：x轴的密度
- auto：是否自动调整 y 轴范围
- zoom：缩放因子

代码中先将 X 和 y 转换为 CPU 数据再进行操作。

相关问题

def ys_plot_model(X, y, model): plt.figure(figsize=(8,6)) bx = plt.subplot(111) # bx.set_ylabel('Intensity', )#fontsize = 16, # bx.set_xlabel('Diffraction angle 2$\Theta$ (deg.)', )#fontsize = 16 plt.axis([axl, axr, byl, byh]) model.cpu() X=X.cpu() mesh1 = np.arange(axl, axr, 0.01) mesh2 = np.arange(byl, byh, 0.01) xx, yy = np.meshgrid(mesh1, mesh2) with torch.no_grad(): data = torch.from_numpy(np.vstack((xx.reshape(-1), yy.reshape(-1))).T).float().cpu() Z = model(data).detach() Z = np.argmax(Z, axis=1).reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.rainbow, alpha=0.3) yue_plot_data(X, y, axl,axr,byl,byh) 是什么意思

这段代码定义了一个函数 ys_plot_model，这个函数有三个输入参数：X、y 和 model。接着这个函数定义了一个图形对象，大小为 8*6，然后在这个图形对象上绘制一个子图，编号为 111，也就是只有一个子图。

def ys_plot_model(X, y, model): plt.figure(figsize=(8,6)) bx = plt.subplot(111) # bx.set_ylabel('Intensity', )#fontsize = 16, # bx.set_xlabel('Diffraction angle 2$\Theta$ (deg.)', )#fontsize = 16 plt.axis([axl, axr, byl, byh])是什么意思

这是一段Python代码，其中定义了一个函数ys_plot_model，函数功能是绘制模型对数据(X,y)的拟合。使用matplotlib库来绘图，首先创建一个大小为8*6的绘图窗口，然后创建一个子图bx。