plt.plot(np.array([i for i in range(1, 101)]).reshape(100, 1), np.array(test_out_rp[0:100][:, 0]), label='周期预测')什么意思,详细解释分别对应第几行
时间: 2024-05-24 13:12:59 浏览: 9
这行代码用于绘制一个简单的折线图,具体意思如下:
1. `plt.plot()`:使用 matplotlib 库中的 plot() 函数绘制折线图。
2. `np.array([i for i in range(1, 101)]).reshape(100, 1)`:生成一个包含数字 1 到 100 的一维数组,并使用 reshape() 函数将其转换为 100 行 1 列的二维数组。这个数组用于表示横坐标。
3. `np.array(test_out_rp[0:100][:, 0])`:从 test_out_rp 数组中取出前 100 行第一列的数据,并转换为 numpy 数组。这个数组用于表示纵坐标。
4. `label='周期预测'`:设置折线的标签为“周期预测”。
5. 整个代码行用于将横坐标、纵坐标和标签传递给 plot() 函数,以便绘制折线图。
所以,这行代码用于绘制一个表示周期预测数据的折线图,其中横坐标为数字 1 到 100,纵坐标为 test_out_rp 数组的前 100 行第一列数据,折线的标签为“周期预测”。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成sin函数数据 import pip import pydot x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 可视化sin函数 plt.plot(x, y) plt.show() from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN # 准备数据 dataX, dataY = [], [] for i in range(len(y)-1): dataX.append(y[i:i+1]) dataY.append(y[i+1]) dataX = np.array(dataX) dataY = np.array(dataY) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)]) # 调整输入数据的形状 trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=10, input_shape=(1, 1))) model.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, validation_data=(testX, testY)) # 可视化损失函数 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() #预测结果 trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) # 可视化预测结果 plt.plot(y) plt.plot(np.concatenate((trainPredict, testPredict))) plt.show()有哪些可以可视化可视
这段代码中可以可视化以下内容:
1. sin函数的图像(plt.plot(x, y)),用于展示生成数据的情况。
2. 损失函数图像(plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss'])),用于展示训练过程中训练集和测试集的损失函数值的变化情况。
3. 真实值和预测值的对比图像:plt.plot(y) plt.plot(np.concatenate((trainPredict, testPredict))),用于展示模型的预测效果。其中,y是sin函数的真实值,trainPredict和testPredict是训练集和测试集的预测结果,np.concatenate((trainPredict, testPredict))是将训练集和测试集的预测结果拼接在一起。
显示错误为 x and y can be no greater than 2-D, but have shapes (200,) and (200, 1, 1),代码如下yHat = [] for i in range(len(xArr)): yHat.append(lwlr(xArr[i], xArr, yArr, 0.003)) plt.plot(array(xArr)[:,1],yHat) plt.show()
这个错误提示表明你传递给 plot() 函数的 y 值是一个形状为 (200,1,1) 的三维数组,而 plot() 函数只能处理两维的数据。这个错误通常是由于 y 值的维度不正确导致的。
在这种情况下,你可以尝试使用 reshape() 函数将 yHat 数组从三维转换为二维数组。这可以通过以下代码实现:
```
yHat = np.array(yHat).reshape(len(xArr), 1)
```
这会将 yHat 数组从形状为 (200,1,1) 的三维数组转换为形状为 (200,1) 的二维数组。现在你可以使用 plot() 函数绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图了:
```
plt.scatter(np.array(xArr)[:,1], np.array(yArr))
plt.plot(np.array(xArr)[:,1], yHat)
plt.show()
```
请注意,你应该在调用 plot() 函数之前先调用 scatter() 函数,以便将散点图和折线图绘制在同一个图形中。
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