print(et) print(et1) ax = plt.figure(figsize=(10,3)) ax = ax.add_subplot(111) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False)什么意思

这段代码首先使用 `print()` 函数输出 `et` 和 `et1`，这两个变量分别是均方根误差和误差率的平均值，可能用于衡量模型的性能。接着，代码使用 Matplotlib 库创建一个大小为（10，3）的图形窗口，并向其中添加一个子图。

然后，代码分别使用 `ax.spines['top'].set_visible(False)` 和 `ax.spines['right'].set_visible(False)` 将子图的顶部和右侧坐标轴线隐藏。这样可以使图形看起来更简洁，而不会影响数据的可视化。

相关问题

fig , ax = plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=120)

这段代码使用 Matplotlib 库创建了一个大小为 10x10 英寸，分辨率为 120 dpi 的图表，并将返回的 Figure 对象赋值给变量 fig，将 AxesSubplot 对象赋值给变量 ax。

具体来说，`plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=120)` 创建了一个大小为 10x10 英寸，分辨率为 120 dpi 的 Figure 对象，其中 figsize 参数用于设置图表的尺寸，单位为英寸，dpi 参数用于设置图表的分辨率。

赋值语句 `fig, ax = ...` 利用 Python 的序列解包功能，将返回的 Figure 对象和 AxesSubplot 对象分别赋值给变量 fig 和 ax，以便后续的图表绘制操作。

f, ax = plt.subplots(figsize=(,)) ax = sns.heatmap(, cmap=)

在Python的matplotlib库中，`subplots()`函数用于创建一个新的图形窗口，并返回一个包含轴的对象，通常称为`Axes`对象，这里是`f`和`ax`。`figsize=`参数是一个元组，用于设置新图的尺寸，单位通常是英寸。

`sns.heatmap()`函数来自seaborn库，它用于绘制热力图，显示数据集中数值间的相关性或密度。你需要提供一个二维数组或DataFrame作为输入到这个函数中，这将作为地图的数据源。`cmap=`参数则是设置颜色映射，常用的有"coolwarm", "viridis", "YlGnBu"等，用于表示数据值的不同范围。

一个基本的例子可能是这样的：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 创建子图并设置大小
f, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 假设data是一个二维数组
data = [[...]]  # 这里替换为实际的数据

# 绘制热力图
ax = sns.heatmap(data, cmap='coolwarm', annot=True)  # cmap可以自定义，annot=True会显示每个格子的值

# 可能需要调整其他参数，如x轴和y轴标签、标题等
plt.show()