def plot_training(history=None, metric='acc', title='Model Accuracy', loc='lower right'): model_list = [] fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) for key, val in history.items(): model_list.append(key.replace(HISTORY_DIR, '').rstrip('.history')) plt.plot(val[metric]) plt.title(title) plt.ylabel(metric) plt.xlabel('epoch') plt.legend(model_list, loc=loc) plt.show()
时间: 2024-03-31 09:33:25 浏览: 124
这段代码是一个用于绘制模型训练历史数据的函数。它接受一个历史数据字典,用于绘制每个模型在训练过程中的准确率或损失率的变化。metric参数指定绘制的指标,可以是"acc"(准确率)或"loss"(损失率),title参数指定图表标题,loc参数指定图例的位置。在函数中,首先创建一个画布,然后遍历历史数据字典中的每个模型,将其准确率或损失率绘制到图表中。最后展示图表。
相关问题
def plot_feature_importance(model,features,top_n = none):
函数`def plot_feature_importance(model, features, top_n = None)`用于绘制模型的特征重要性图谱。
参数说明:
- `model`: 使用的模型。
- `features`: 特征数据。
- `top_n`: 可选参数,指定要显示的前n个重要特征,默认为None,表示显示所有特征。
在函数实现中,我们可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,使用给定的模型对特征数据进行训练,以获得模型的特征重要性属性。这可以通过调用模型的相应方法或属性来实现,取决于所使用的模型的不同。
2. 接下来,根据特征重要性的值对特征进行排序,以便将其绘制在图谱中。同样,这可以通过调用模型的方法或属性来实现,使其返回特征的重要性值。
3. 然后,根据top_n参数选择是否只显示前n个重要特征。如果top_n为None,则表示显示所有特征;否则,根据top_n的值筛选出前n个重要特征。
4. 最后,使用合适的图形库(如Matplotlib)将特征重要性以可视化的形式展示出来。可以选择绘制柱状图、条形图或其他符合数据分布的图表类型。
函数`plot_feature_importance()`的实现可以根据具体需求和所用模型的不同进行调整和优化,但总体思路是获取特征重要性,并将其可视化以便于分析和理解。
def plot_freqDomain(data, fs=20480, title=None, clear_boundary=False, img_save_path=None, *args, **kwargs, ):
该函数的作用是绘制给定数据的频域图。
参数说明:
- data:要绘制频域图的数据
- fs:采样频率,默认为20480Hz
- title:图像标题,默认为None
- clear_boundary:是否清除图像边界,默认为False
- img_save_path:图像保存路径,默认为None
- *args和**kwargs:传递给matplotlib.pyplot.plot()函数的其他参数
函数实现:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot_freqDomain(data, fs=20480, title=None, clear_boundary=False, img_save_path=None, *args, **kwargs, ):
# 计算FFT
spectrum = np.fft.fft(data) / len(data)
freq = np.fft.fftfreq(len(data), d=1 / fs)
# 绘制频域图
plt.plot(freq[:len(freq)//2], 20 * np.log10(np.abs(spectrum[:len(spectrum)//2])), *args, **kwargs)
# 设置标题和坐标轴标签
plt.title(title)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Magnitude (dB)')
# 清除图像边界
if clear_boundary:
plt.gca().spines['right'].set_visible(False)
plt.gca().spines['top'].set_visible(False)
plt.gca().xaxis.set_ticks_position('bottom')
plt.gca().yaxis.set_ticks_position('left')
plt.gca().spines['bottom'].set_position(('data', 0))
plt.gca().spines['left'].set_position(('data', 0))
# 保存图像
if img_save_path:
plt.savefig(img_save_path)
# 显示图像
plt.show()
```
该函数首先通过numpy.fft.fft()函数计算给定数据的FFT,然后绘制频域图。其中,x轴表示频率,y轴表示幅度(以dB为单位)。该函数还可以设置标题、坐标轴标签、清除图像边界、保存图像等。最后,调用matplotlib.pyplot.show()函数显示图像。
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