在联邦学习中如何绘准确率与epoch的图像代码

以下是在联邦学习中使用Python和Matplotlib绘制准确率与epoch的图像的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟设备上传的准确率和轮数数据
accuracy_data = {
    'device1': [(1, 0.6), (2, 0.7), (3, 0.8), (4, 0.85)],
    'device2': [(1, 0.55), (2, 0.65), (3, 0.75), (4, 0.82)],
    'device3': [(1, 0.5), (2, 0.6), (3, 0.7), (4, 0.8)]
}

# 计算平均准确率
epoch_data = []
accuracy_mean = []
for epoch in range(1, 5):
    epoch_data.append(epoch)
    accuracy_sum = 0
    for device, data in accuracy_data.items():
        for e, acc in data:
            if e == epoch:
                accuracy_sum += acc
    accuracy_mean.append(accuracy_sum / len(accuracy_data))

# 绘制折线图
plt.plot(epoch_data, accuracy_mean, marker='o')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Accuracy vs Epoch')
plt.show()

注：以上代码仅为示例，实际应用中需要根据数据结构和绘图需求进行相应的修改。