帮我用python画一个柱状图,要求包括2类,每类三个柱
时间: 2023-10-11 19:05:28 浏览: 29
好的,你需要安装matplotlib库来绘制柱状图。以下是一个简单的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
labels = ['A', 'B', 'C']
values1 = [10, 20, 30]
values2 = [15, 25, 35]
# 绘图
x = range(len(labels))
width = 0.35
fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width/2, values1, width, label='Category 1')
rects2 = ax.bar(x + width/2, values2, width, label='Category 2')
# 添加标签
ax.set_ylabel('Values')
ax.set_title('Two Categories with Three Bars Each')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()
# 显示图形
plt.show()
```
这个例子中,我们有两个类别(Category 1和Category 2),每个类别有三个柱子(A、B、C)。你可以根据自己的数据更改标签和值。
相关问题
帮我用python画一个柱状图,要求包括2类(a和b),每类三个柱(时间,准确率,损失),虚拟数据就可以
好的,我可以帮你用Python画一个柱状图。以下是一个示例代码,你可以根据自己的需求进行修改:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 虚拟数据
a_time = [1, 2, 3]
a_accuracy = [0.8, 0.85, 0.9]
a_loss = [0.1, 0.05, 0.01]
b_time = [1, 2, 3]
b_accuracy = [0.7, 0.75, 0.8]
b_loss = [0.2, 0.15, 0.1]
# 设置图形大小
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
# 添加子图
ax1 = fig.add_subplot(1, 3, 1)
ax2 = fig.add_subplot(1, 3, 2)
ax3 = fig.add_subplot(1, 3, 3)
# 绘制柱状图
ax1.bar(a_time, a_accuracy, color='blue', alpha=0.5)
ax2.bar(a_time, a_loss, color='green', alpha=0.5)
ax3.bar(b_time, b_accuracy, color='red', alpha=0.5)
# 设置坐标轴标签
ax1.set_xlabel('Time')
ax1.set_ylabel('Accuracy')
ax2.set_xlabel('Time')
ax2.set_ylabel('Loss')
ax3.set_xlabel('Time')
ax3.set_ylabel('Accuracy')
# 设置图例
ax1.legend(['a'])
ax2.legend(['a'])
ax3.legend(['b'])
# 显示图形
plt.show()
```
运行以上代码,将会得到一个包含2类(a和b),每类三个柱(时间,准确率,损失)的柱状图。你可以根据自己的需求进行修改,例如修改数据、颜色、标签等等。
用 pytorch 写一个三个信噪比下的八分类的 f1 score 代码,最后生成柱状图
以下是一个简单的示例代码,用于计算三个信噪比下的八分类 f1 score,并生成柱状图。请注意,此代码需要您提供适当的数据集和模型。
```python
import torch
import numpy as np
from sklearn.metrics import f1_score
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义信噪比列表
snr_list = [5, 10, 15]
# 定义类别数量
num_classes = 8
# 加载数据集并将其分为输入和标签
# 请根据您的数据集进行更改
input_data = ...
labels = ...
# 加载模型并进行推理
# 请根据您的模型进行更改
model = ...
model.eval()
# 计算每个信噪比下的 f1 score
f1_scores = []
for snr in snr_list:
# 对输入数据进行噪声处理
noisy_input = add_noise(input_data, snr)
# 使用模型进行推理
outputs = model(noisy_input)
# 将输出转换为标签
preds = torch.argmax(outputs, dim=1)
# 计算 f1 score
f1 = f1_score(labels, preds, average='macro')
# 添加到列表中
f1_scores.append(f1)
# 绘制柱状图
plt.bar(snr_list, f1_scores)
plt.xlabel('SNR')
plt.ylabel('F1 Score')
plt.title('F1 Score for Different SNRs')
plt.show()
```
请注意,此代码中的 `add_noise()` 函数需要定义,以便将输入数据添加到给定信噪比的噪声中。此外,您需要根据您的数据集和模型进行适当的更改。