import matplotlib.pyplot as plt # test_score 测试集的精度 y1_i = [32.01377033999997, 52.995126360000086,185.63600004000017] y1_c = [34.805954499999984,59.619636000000014,188.34518989999992] y1_a = [34.05963100000008, 53.854412799999864,187.09286480000037] # macro-F1 测试集的宏F1 y2_i = [] y2_c = [] y2_a = [] # micro-F1 测试集的微F1 y3_i = [] y3_c = [] y3_a = [] # # 隐藏层神经元的个数 # x1 = [] # 隐藏层的个数 x2 = [100,200,400] # # 窗口大小 # x3 = [] ax1 = plt.gca() ax1.set(xlabel='neuron_num', ylabel='train_seconds') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='accuracy') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='macro-F1') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='micro-F1') # 三种不同学习率 l1, = ax1.plot(x2,y1_i,'red', label='invscaling') l2, = ax1.plot(x2,y1_c,'green', label='constant') l3, = ax1.plot(x2,y1_a,'blue', label='adaptive') plt.legend() plt.show()

这段代码是用于绘制三种不同学习率下，不同神经元个数对应的训练时间的折线图。其中，测试集的精度、宏F1和微F1分别用y1_i、y2_i和y3_i表示。对于每一种学习率，都有对应的三条折线，分别用l1、l2和l3表示。x2代表隐藏层的神经元个数，根据代码注释中所说，x1和x3可能是其他的两个超参数。最后，通过plt.show()将图像展示出来。

相关问题

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建图 G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_node(3)

# 添加边
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(2, 3)
G.add_edge(3, 1)

# 绘制图形
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

python安装matplotlib.pyplot_Python安装时import matplotlib.pyplot as plt报错 | 学步园

你好！关于安装`matplotlib.pyplot`的问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你已经安装了Python和pip。你可以在命令行中输入以下命令来检查它们是否已经安装：

   python --version
   pip --version

2. 如果尚未安装pip，你可以按照官方文档的指引进行安装：https://pip.pypa.io/en/stable/installing/

3. 使用以下命令来安装`matplotlib`：

   pip install matplotlib

4. 等待安装完成后，尝试在Python脚本中导入`matplotlib.pyplot`并将其重命名为`plt`：

   import matplotlib.pyplot as plt

如果你在导入时仍然遇到错误，请提供更具体的错误信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。