plt.plot(train_loss) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show() 为什么画出来的图没有曲线？

可能是因为缺少`plt.plot()`函数中的第一个参数`x`，导致`plt.plot()`函数无法确定要绘制的横坐标。一般情况下，`plt.plot()`函数的参数会是两个列表，分别表示横坐标和纵坐标的数据。如果只传入一个列表，则该列表默认作为纵坐标的数据，横坐标则默认为该列表的下标。

因此，建议将代码修改为如下形式：

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(len(train_loss))  # 横坐标为下标
plt.plot(x, train_loss)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

其中`x`为横坐标的数据，这里使用`range()`函数生成了一个与`train_loss`长度相同的整数列表。这样就能够正确绘制出损失曲线了。

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loss_history = nn.train(x, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE') plt.show()

这段代码的作用是使用神经网络模型nn对输入x和输出y进行训练，并记录每个epoch的损失值。然后，使用matplotlib库将每个epoch的损失值可视化出来。

具体来说，代码中的nn.train()函数会返回一个列表loss_history，其中包含了每个epoch的损失值。接着，使用plt.plot()函数将loss_history中的损失值绘制成一条曲线。然后，使用plt.title()、plt.xlabel()和plt.ylabel()函数分别设置图表的标题、x轴标签和y轴标签。最后，使用plt.show()函数将图表显示出来。这样，我们就可以通过观察损失曲线来判断模型的训练效果。

plt.plot(results.history['loss'], label="Train") plt.plot(results.history['val_loss'], label="Test") plt.ylabel("Loss") plt.xlabel("Epoch") plt.legend() plt.show()

这段代码是用来绘制训练过程中训练集和测试集的损失值的变化曲线。其中，results是一个包含训练结果的字典，包括训练集和测试集的损失值等信息。代码中，使用plt.plot()方法绘制两条曲线，分别表示训练集和测试集的损失值。然后，使用plt.ylabel()和plt.xlabel()方法分别设置y轴和x轴的标签。最后，使用plt.legend()方法添加图例，并使用plt.show()方法显示图像。