sns.lineplot(x='Y_true', y='Y_pred', data=test_result, ax=ax, linestyle='--') sns.lineplot(x=np.linspace(Y_test.min(),Y_test.max(), 1000).astype(float), y=np.linspace(Y_test.min(),Y_test.max(), 1000).astype(float), ax=ax),解释一下上面2行代码
时间: 2024-03-04 14:50:47 浏览: 19
这两行代码使用了 Python 的 seaborn 库中的 lineplot 函数来绘制一个散点图和一条直线。其中,第一行代码绘制了一个散点图,x 轴是测试数据的真实值(Y_true),y 轴是模型预测的值(Y_pred),数据来源是 test_result。linestyle='--' 表示使用虚线来绘制散点图。
第二行代码绘制了一条直线,x 轴是从测试数据的最小值到最大值等间距采样的 1000 个数据点,y 轴也是这些数据点。数据来源是 np.linspace(Y_test.min(),Y_test.max(), 1000)。ax=ax 表示将这条直线绘制在第一个散点图的同一张图上。这条直线代表着一个理想的模型,即模型的预测值和真实值完全一致。
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y.plot(ax=ts_ax) ts_ax.set_title(title) y.plot(ax=hist_ax, kind='hist', bins=25) hist_ax.set_title('Histogram') smt.graphics.plot_acf(y, lags=lags, ax=acf_ax) smt.graphics.plot_pacf(y, lags=lags, ax=pacf_ax) [ax.set_xlim(0) for ax in [acf_ax, pacf_ax]] sns.despine() plt.tight_layout() return ts_ax, acf_ax, pacf_ax
这段代码是用于时间序列分析的,它会生成一个时间序列的图表,包括原始数据的折线图、直方图、自相关图和偏自相关图。其中,y.plot(ax=ts_ax)是用于绘制原始数据的折线图,ts_ax.set_title(title)是设置折线图的标题,y.plot(ax=hist_ax, kind='hist', bins=25)是用于绘制直方图,hist_ax.set_title('Histogram')是设置直方图的标题,smt.graphics.plot_acf(y, lags=lags, ax=acf_ax)和smt.graphics.plot_pacf(y, lags=lags, ax=pacf_ax)分别是用于绘制自相关图和偏自相关图,[ax.set_xlim(0) for ax in [acf_ax, pacf_ax]]是设置自相关图和偏自相关图的x轴范围,sns.despine()是用于去除图表的边框,plt.tight_layout()是用于调整图表的布局。最后,函数会返回折线图、自相关图和偏自相关图的轴对象。
sns.lineplot(ax=axes[0], x=train_sizes_TR, y=train_scores_TR.mean(axis=1))
这是一个 Python 中使用 seaborn 库绘制折线图的代码。其中,sns.lineplot() 函数用于绘制折线图,ax 参数指定了绘制的坐标轴,x 和 y 分别指定了横轴和纵轴的数据。train_sizes_TR 和 train_scores_TR 是数据集。