train_acc = [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]怎么存入数据
时间: 2023-05-11 21:05:50 浏览: 52
您可以使用Python中的列表来存储这些数据,例如:
train_acc = [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]
如果您需要将这些数据存储到文件中,您可以使用Python中的文件操作函数,例如:
with open('train_acc.txt', 'w') as f:
for acc in train_acc:
f.write(str(acc) + '\n')
这将把数据逐行写入名为“train_acc.txt”的文件中。
相关问题
# 创建插值数据点 interp_x = np.linspace(0, len(train_losses) - 1, 1000) # 训练损失曲线 interp_train_losses = np.interp(interp_x, range(len(train_losses)), train_losses) plt.plot(interp_x, interp_train_losses, label='Train Loss') # 测试损失曲线 interp_test_losses = np.interp(interp_x, range(len(test_losses)), test_losses) plt.plot(interp_x, interp_test_losses, label='Test Loss') # 训练准确率曲线 interp_train_accs = np.interp(interp_x, range(len(train_accs)), train_accs) plt.plot(interp_x, interp_train_accs, label='Train Acc') # 测试准确率曲线 interp_test_accs = np.interp(interp_x, range(len(test_accs)), test_accs) plt.plot(interp_x, interp_test_accs, label='Test Acc') # 设置y轴范围为0~1 plt.ylim([0, 1]) # 显示图例 plt.legend() # 显示图像 plt.show() 怎样使训练集的两条曲线在一张图上,测试集的两条曲线在另一张图上?
要将训练集的两条曲线绘制在同一张图上,测试集的两条曲线绘制在另一张图上,可以使用 `matplotlib.pyplot.subplots` 函数创建两个子图,并在每个子图上绘制相应的曲线。
以下是一个示例代码,演示如何绘制训练集和测试集的损失函数和准确率曲线:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设有原始的训练损失、测试损失、训练准确率、测试准确率数据
train_losses = [0.5, 0.4, 0.3, 0.25, 0.2, 0.15, 0.1, 0.05]
test_losses = [0.6, 0.5, 0.4, 0.35, 0.3, 0.25, 0.2, 0.15]
train_accs = [0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 0.98, 0.99]
test_accs = [0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95]
# 创建插值数据点
interp_x = np.linspace(0, len(train_losses) - 1, 1000)
# 创建第一个子图,绘制训练集损失和准确率曲线
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(train_losses, label='Train Loss')
ax1.plot(train_accs, label='Train Acc')
ax1.set_ylim([0, 1])
ax1.set_xlabel('Epoch')
ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy')
ax1.legend()
# 创建第二个子图,绘制测试集损失和准确率曲线
fig, ax2 = plt.subplots()
ax2.plot(test_losses, label='Test Loss')
ax2.plot(test_accs, label='Test Acc')
ax2.set_ylim([0, 1])
ax2.set_xlabel('Epoch')
ax2.set_ylabel('Loss/Accuracy')
ax2.legend()
# 显示图像
plt.show()
```
在这个示例中,我们首先使用 `numpy.linspace` 函数创建一个包含1000个插值数据点的数组 `interp_x`,然后使用 `matplotlib.pyplot.subplots` 函数创建两个子图。在第一个子图上,我们使用 `matplotlib.pyplot.plot` 函数绘制训练集的损失和准确率曲线,并使用 `matplotlib.axes.Axes.set_xlabel` 和 `matplotlib.axes.Axes.set_ylabel` 函数设置坐标轴标签。在第二个子图上,我们绘制测试集的损失和准确率曲线,并设置坐标轴标签。最后,我们使用 `matplotlib.pyplot.show` 函数显示图像。
### 绘制训练和测试损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(range(1, args.epochs + 1), train_acc, label='Training Acc') plt.plot(range(1, args.epochs + 1), test_acc, label='Test Acc') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.ylim(0, 1.01) plt.title('Training and Test Loss') plt.legend() plt.show() plt.savefig("Acc.png", dpi=300) #保存输出图片
你可以使用matplotlib库来绘制折线图,并使用savefig函数保存输出图片。下面是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
train_acc = [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9] # 训练准确率数据
test_acc = [0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8] # 测试准确率数据
plt.plot(range(1, len(train_acc) + 1), train_acc, label='Training Acc')
plt.plot(range(1, len(test_acc) + 1), test_acc, label='Test Acc')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim(0, 1.01)
plt.title('Training and Test Accuracy')
plt.legend()
plt.show()
plt.savefig("Acc.png", dpi=300) # 保存输出图片
```
在这个示例中,train_acc和test_acc分别表示训练准确率和测试准确率的数据。你可以根据自己的数据进行修改。运行这段代码后,会弹出一个窗口显示折线图,并且会在当前目录下保存名为"Acc.png"的图片文件。
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