plt.plot(np.arange(len(pre1)),pre_data,'-*')有*图型还有什么

在Matplotlib库中，`plt.plot()`函数中的第三个参数表示绘图符号的样式，常用的符号如下：

- `-` 实线
- `--` 短横线
- `-.` 点划线
- `:` 虚线
- `.` 点
- `o` 圆圈
- `v` 倒三角形
- `^` 正三角形
- `<` 左三角形
- `>` 右三角形
- `1` 三叉符号
- `2` 倒立的三叉符号
- `3` 左面的三叉符号
- `4` 右面的三叉符号
- `s` 正方形
- `p` 五边形
- `h` 六边形
- `H` 六边形
- `+` 加号
- `x` 叉号
- `D` 菱形
- `d` 窄的菱形
- `|` 竖直线
- `_` 水平线

例如，`plt.plot(np.arange(len(pre1)), pre_data, '-*')`中的`-*`表示以实线为主，点标记为副的符号样式。

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data=pd.read_csv('boston_house_prices.csv') x=data.iloc[:,:-1] y=data.iloc[:,-1] print(data.head(5)) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x, y,\ test_size=0.2, random_state=8) # 测试集占20%，随机数种子：8 # 建立模型 model=Sequential() # 10个神经元进行线性拟合 model.add(Dense(10,input_shape=(13,))) # 输出层 model.add(Dense(1)) # 定义梯度下降算法和损失函数 model.compile(optimizer='adam',loss='mse') # 训练2500次 history=model.fit(x_train,y_train,epochs=250) # 绘制损失函数图像 plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss')) plt.show() # 测试 y_fit=model.predict(x_test) plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' plt.figure(figsize=(8,5)) plt.plot(np.arange(len(y_test)),y_test,color='r') plt.plot(np.arange(len(y_fit)),y_fit,color='b',linestyle=':') plt.show()请解释每行代码

1. `data=pd.read_csv('boston_house_prices.csv')`: 读取名为boston_house_prices.csv的CSV文件并将其存储到一个Pandas数据框中。
2. `x=data.iloc[:,:-1]`: 选择数据框中除了最后一列以外的所有列作为输入。
3. `y=data.iloc[:,-1]`: 选择数据框中最后一列的所有数据作为输出。
4. `print(data.head(5))`: 打印数据框中前5行数据。
5. `x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x, y,\ test_size=0.2, random_state=8)`: 将数据随机分成训练集和测试集，其中测试集占20%。使用随机数种子为8，以确保结果的可重复性。
6. `model=Sequential()`: 创建一个新的Sequential模型。
7. `model.add(Dense(10,input_shape=(13,)))`: 在模型中添加一个具有10个神经元和13个输入维度的全连接层。
8. `model.add(Dense(1))`: 在模型中添加一个具有1个神经元的全连接层。
9. `model.compile(optimizer='adam',loss='mse')`: 编译模型，使用Adam梯度下降算法和均方误差损失函数。
10. `history=model.fit(x_train,y_train,epochs=250)`: 训练模型，使用x_train和y_train作为输入和输出数据，并进行250个epoch的训练。
11. `plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss'))`: 绘制损失函数随时间的变化图像。
12. `plt.show()`: 显示图形。
13. `y_fit=model.predict(x_test)`: 使用训练好的模型对x_test进行预测并将结果存储到y_fit中。
14. `plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'`: 设置中文字体为黑体。
15. `plt.figure(figsize=(8,5))`: 创建一个8x5的图形。
16. `plt.plot(np.arange(len(y_test)),y_test,color='r')`: 绘制测试集的真实值。
17. `plt.plot(np.arange(len(y_fit)),y_fit,color='b',linestyle=':')`: 绘制模型的预测值。
18. `plt.show()`: 显示图形。

import numpy as np import pylab as plt a=1-0.2**(1/12);m=1.109*10**5 w3=17.86;w4=22.99 X=[];Z=[];N=[] for k in np.arange(0,0.875,0.001): x1=1.22*10**11*(1-1/(m*(1-a-0.42*k)**8*(1-a)**24*(1/2+(1-a-k)**8*(1-a)**4))) x2=(1-a)**12*x1;x3=(1-a)**12*x2 x4=(1-a-0.42*k)**8*(1-a)**4*x3 X.append([x1,x2,x3,x4]) n=m*(1-a-0.42*k)**8*(1-a)**24*(1/2+(1-a-k)**8*(1-a)**4)*x1 N.append(n) z=(0.42*k*w3*(1-(1-a-0.42*k)**8)/(a+0.42*k)*x3+k*w4*(1-(1-a-k)**8)/(a+k)*x4) Z.append(z) mz=max(np.array(Z));ind=np.argmax(Z) k4=0.001*ind;k3=0.42*k4 print('最大生产量:',mz) print('各年龄组鱼群数:',X[ind]) print('k4=',k4);print('k3=',k3) plt.rc('text',usetex=True);plt.rc('font',size=16) plt.plot(np.arange(0,0.875,0.001),Z) plt.ylabel('$z$',rotation=0) plt.xlabel('$k$');plt.show()

这段代码看起来是用于模拟鱼群数量和生产量的变化情况，并绘制了相应的图形。

代码中定义了一些参数和变量，然后使用循环计算了不同年龄组的鱼群数量和生产量。计算结果存储在列表 `X`、`Z` 和 `N` 中。

最后，代码通过找到列表 `Z` 中最大值的索引，确定了生产量的最大值，并打印出相关的结果。然后，使用 `pylab` 模块的 `plt` 函数绘制了生产量随年龄变化的图形。

请注意，在运行这段代码之前，您需要确保已经安装了 `numpy` 和 `pylab` 这两个模块。如果您尚未安装这些模块，可以使用以下命令来安装它们：

pip install numpy
pip install matplotlib

完成安装后，您可以将这段代码粘贴到 Jupyter Notebook 或 Python 脚本中并运行。它将生成一个关于年龄和生产量的图形输出。

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