pre_node_nums = np.array([1*3*3, 16*3*3, 16*3*3, 32*3*3, 32*3*3, 64*3*3, 64*3*3, hidden_size]) wight_init_scales = np.sqrt(2.0 / pre_node_nums)

这段代码是用来初始化神经网络中的权重参数的。其中，pre_node_nums表示每个层的输入节点数，wight_init_scales是一个数组，用来保存每个层的权重初始化比例。这里使用了Xavier初始化方法，通过设置不同层的节点数，可以让不同层的参数初始化比例不同，这有助于提高神经网络的训练效果。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ______________ ax1 = ______________ ax2 = ______________ ax3 = ______________ ax4 = ______________ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')补全代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nums = np.arange(1,101)
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8)) # 创建一个2x2的子图，设置整个图的大小为10x8

ax1 = axes[0][0] # 第1个子图
ax2 = axes[0][1] # 第2个子图
ax3 = axes[1][0] # 第3个子图
ax4 = axes[1][1] # 第4个子图

ax1.plot(nums, nums) # 在第1个子图上画y=x的直线
ax2.plot(nums, -nums) # 在第2个子图上画y=-x的直线
ax3.plot(nums, nums**2) # 在第3个子图上画y=x^2的曲线
ax4.plot(nums, np.log(nums)) # 在第4个子图上画y=ln(x)的曲线

plt.savefig('pandas01.png') # 保存图片

补充以下代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ______________ ax1 = ______________ ax2 = ______________ ax3 = ______________ ax4 = ______________ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')

补充后的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nums = np.arange(1, 101)
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6))

ax1 = axes[0, 0]
ax2 = axes[0, 1]
ax3 = axes[1, 0]
ax4 = axes[1, 1]

ax1.plot(nums, nums)
ax2.plot(nums, -nums)
ax3.plot(nums, nums**2)
ax4.plot(nums, np.log(nums))

plt.savefig('pandas01.png')

运行结果将会生成一个大小为 8x6 的图像，并在其中分别绘制了四个子图，每个子图的内容如下：

- 子图1：横轴为nums，纵轴为nums的直线；
- 子图2：横轴为nums，纵轴为-num的直线；
- 子图3：横轴为nums，纵轴为nums的平方；
- 子图4：横轴为nums，纵轴为nums的对数。