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

你可以使用Matplotlib中的函数`gcf()`获取当前的figure对象，并调用`set_facecolor()`方法来改变背景色。同时，你需要使用`set_title()`方法来设置图像的标题。代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制损失曲线
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])

# 设置图像标题和背景色
plt.gcf().set_facecolor('white')
plt.title('Loss Curve')

# 显示图像
plt.show()

在上述代码中，`set_facecolor()`方法将背景色设置为白色，`set_title()`方法设置图像标题为“Loss Curve”。你可以将`'xxx'`替换为你想要的标题。

相关问题

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

可以使用下面的代码来添加图像标题和轴标签：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练损失和验证损失
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])

# 添加标题和轴标签
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')

# 添加图例
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper right')

# 显示图像
plt.show()

你可以根据需要自定义标题和轴标签的文本。

# 绘制准确率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show()让训练集用实线表示，测试集为虚线

你可以在绘制曲线时指定实线或虚线的样式。可以像下面这样编写代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制准确率变化曲线
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc', linestyle='solid')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc', linestyle='dashed')
plt.legend()
plt.title('Accuracy')

# 绘制损失率变化曲线
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(history.history['loss'], label='train loss', linestyle='solid')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss', linestyle='dashed')
plt.legend()
plt.title('Loss')

plt.show()

这里在绘制训练集和测试集的曲线时，使用 `linestyle` 参数指定实线或虚线的样式。`linestyle='solid'` 表示实线，`linestyle='dashed'` 表示虚线。