联邦学习过程跑10轮如何画出10轮与准确率之间的关系代码

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用matplotlib库将轮次与准确率之间的关系可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成10轮的准确率数据
accuracies = [0.85, 0.89, 0.92, 0.91, 0.93, 0.94, 0.95, 0.96, 0.96, 0.97]

# 绘制折线图
plt.plot(range(1, 11), accuracies, marker='o')

# 添加标题、x轴标签和y轴标签
plt.title('Accuracy vs. Rounds')
plt.xlabel('Rounds')
plt.ylabel('Accuracy')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用了一个长度为10的列表来表示10轮联邦学习的准确率数据。然后，我们使用matplotlib的plot函数将轮次和准确率之间的关系可视化为折线图，并添加了标题、x轴标签和y轴标签。最后，我们使用show函数显示图形。