用python绘制比较Eigenface算法 Fisherface算法 ModPCA算法 FaceNet算法准确率的折线图

首先，我们需要准备好每种算法的准确率数据。这里假设我们已经有了四个列表，分别存储了四种算法在不同数据集上的准确率。

eigenface_acc = [0.85, 0.82, 0.87, 0.81, 0.89]
fisherface_acc = [0.91, 0.92, 0.93, 0.94, 0.93]
modpca_acc = [0.87, 0.88, 0.89, 0.86, 0.90]
facenet_acc = [0.96, 0.97, 0.96, 0.98, 0.97]

接下来，我们可以使用 Matplotlib 库绘制折线图。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置 x 轴坐标
x = [1, 2, 3, 4, 5]

# 绘制四条折线
plt.plot(x, eigenface_acc, label='Eigenface')
plt.plot(x, fisherface_acc, label='Fisherface')
plt.plot(x, modpca_acc, label='ModPCA')
plt.plot(x, facenet_acc, label='FaceNet')

# 添加图例和坐标轴标签
plt.legend()
plt.xlabel('Data set')
plt.ylabel('Accuracy')

# 显示图像
plt.show()

运行上述代码，即可得到四种算法在不同数据集上准确率的折线图。我们可以通过比较折线的相对位置和斜率来分析四种算法在不同数据集上的表现。