plt.plot(math.ln(history.history['loss']))

时间: 2023-09-16 20:11:10 浏览: 76

matplotlib 曲线图和折线图 plt.plot()实例

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在Python的可视化库matplotlib中，`plt.plot()`函数是用于绘制曲线图和折线图的主要工具。本实例展示了如何利用这个函数创建具有不同特性的图形。以下是对matplotlib中曲线图和折线图的理解以及`plt.plot()`的具体用法： 1. **绘制曲线图**： - 我们导入了`numpy`来生成数据，`matplotlib.pyplot`作为图形接口，用`plt`作为别名。在本例中，我们创建了一组从0到10的1000个等间距点（`x = np.linspace(0, 10, 1000)`），然后计算它们的正弦值（`y = np.sin(x)`）。 - 使用`plt.figure(figsize=(6,4))`创建一个指定尺寸的图形窗口。 - `plt.plot(x,y,color="red",linewidth=1 )`绘制红色的曲线，其中`color`参数设定线条颜色，`linewidth`设定线条宽度。 - `plt.xlabel("x")`和`plt.ylabel("sin(x)")`设置X轴和Y轴的标签，`plt.title("正弦曲线图")`设置图形的标题。 - `plt.ylim(-1.1,1.1)`设定Y轴的显示范围，`xlim`同样可以用于设定X轴的范围。 - `plt.savefig('quxiantu.png',dpi=120,bbox_inches='tight')`将图像保存为PNG文件，`dpi`设定像素密度，`bbox_inches='tight'`确保图像边界与内容紧密贴合。 - `plt.show()`展示图像，但在这个例子中未被调用，因为图像已经保存。 2. **绘制折线图**： - `squares=[1,4,9,6,25]`定义了一个简单的序列，这些数值将被用来绘制折线图。 - `plt.plot(squares)`直接绘制折线图，无需额外的参数，因为默认情况下，`plt.plot()`会按顺序连接点。 - 同样，`plt.savefig('zhexiantu.png',dpi=120,bbox_inches='tight')`将折线图保存为PNG文件。 3. **补充知识：matplotlib 画箭头的两种方式**： - 第一种方式是直接使用`ax.arrow()`方法，它接受坐标参数以及箭头的样式和属性设置，如宽度、长度、头部形状等。 - 第二种方式是通过`ax.annotate()`函数进行标注，其中包含了箭头的样式。这种方法更常用于在图上添加注解或指示。理解matplotlib中的`plt.plot()`函数和箭头绘制方法对于制作复杂的图表和可视化至关重要。通过调整颜色、线型、标记、范围和其他属性，可以定制图形以满足特定的可视化需求。在实际应用中，结合其他matplotlib功能，如子图、颜色映射、图例等，可以创建出更加丰富的数据可视化作品。

这段代码中 math.ln() 是无法执行的，因为在Python中，自然对数的函数为 `math.log()`。假设你是想绘制模型损失函数的对数变化情况，那么正确的代码应该是 `plt.plot(np.log(history.history['loss']))`，其中np.log()函数是numpy库中的函数，用于计算数组中每个元素的自然对数。该代码的作用是将模型在每个训练周期中的损失函数值取对数，然后将这些值画成一条折线。通过观察折线的变化，可以更直观地了解模型训练的效果。

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plt.plot(math.ln(history.history['loss']))

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plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'), label='loss') plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_loss'), label='val_loss') plt.legend()

plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss') plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epochs') plt.legend(loc='upper right') plt.show()

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['loss']) plt.title('Train Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show()

#可视化模型 #损失值 plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.title('Training and Validation Loss ') plt.legend() plt.show()报错name 'history' is not defined

plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show()

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()

plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss'])给可视化图添加名字

plt.plot(history.history[metric]) plt.plot(history.history['val_'+metric], '') plt.xlabel("Epochs") plt.ylabel(metric) plt.legend([metric, 'val_'+metric]) plt.show() plot_graphs(history, 'accuracy') plot_graphs(history, 'loss')

plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss'])。将可视化图的名字从figure改为xxx.

history.history.keys() plt.plot(history.epoch, history.history.get('accuracy'), label='accuracy') plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_accuracy'), label='val_accuracy') plt.legend()

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