使用这个数组d_model = np.array([32,64,128,256])画的线形图，希望X轴刻度也是这个，python代码

您可以使用Matplotlib库来绘制线形图，并使用数组d_model设置X轴刻度。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

d_model = np.array([32, 64, 128, 256])
y = np.random.rand(len(d_model))

plt.plot(d_model, y)
plt.xticks(d_model)
plt.xlabel('d_model')
plt.ylabel('y')
plt.title('Line Plot')
plt.show()

这段代码将会绘制出一条随机数据y与d_model数组的线形图，并且设置X轴刻度为d_model的值。您可以根据需要修改y的数据和图表的标题、坐标轴标签等。运行代码后，将会显示出线形图窗口。

相关问题

逐句注释 # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 x_train = np.array([ir_img]) y_train = np.array([vis_img]) model.fit(x_train, y_train, epochs=10) # 使用模型进行配准 ir_img = np.array([ir_img]) vis_img_pred = model.predict(ir_img)[0] # 显示配准结果 cv2.imshow('IR Image', ir_img[0]) cv2.imshow('Registered Visible Image', vis_img_pred) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

# 编译模型
# 使用 adam 优化器和均方误差作为损失函数编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
# 将红外图像 ir_img 转换成 numpy 数组 x_train，可视光图像 vis_img 转换成 numpy 数组 y_train
x_train = np.array([ir_img])
y_train = np.array([vis_img])
# 使用训练集 x_train 和 y_train 进行 10 次迭代的训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 使用模型进行配准
# 将红外图像 ir_img 转换成 numpy 数组 ir_img，然后使用模型进行配准，得到可视光图像的预测值 vis_img_pred
ir_img = np.array([ir_img])
vis_img_pred = model.predict(ir_img)[0]

# 显示配准结果
# 显示原始红外图像 ir_img[0] 和配准后的可视光图像 vis_img_pred
cv2.imshow('IR Image', ir_img[0])
cv2.imshow('Registered Visible Image', vis_img_pred)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

领回归的话np.random.seed(42) q=np.array(X1) w=np.array(x2) e=np.array(x3) r=np.array(x4) t=np.array(x5) p=np.array(x6) u=np.array(x7) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary())这个代码需要改变嘛？

这段代码实现了多元线性回归模型，如果你要改为岭回归或Lasso回归，需要使用相应的库和函数，并设置不同的惩罚参数alpha。下面是一个岭回归的例子，你可以参考一下：

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split

np.random.seed(42)
q = np.array(X1)
w = np.array(x2)
e = np.array(x3)
r = np.array(x4)
t = np.array(x5)
p = np.array(x6)
u = np.array(x7)
eps = np.random.normal(0, 0.05, 152)
X = np.c_[q, w, e, r, t, p, u]
beta = [0.1, 0.15, 0.2, 0.5, 0.33, 0.45, 0.6]
y = np.dot(X, beta)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
alpha = 0.1  # 设置岭回归的惩罚参数
ridge = Ridge(alpha=alpha)
ridge.fit(X_train, y_train)
y_pred = ridge.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)

如果要使用Lasso回归，可以将岭回归的代码中的Ridge替换成Lasso，并设置不同的惩罚参数alpha，如下所示：

from sklearn.linear_model import Lasso

alpha = 0.1  # 设置Lasso回归的惩罚参数
lasso = Lasso(alpha=alpha)
lasso.fit(X_train, y_train)
y_pred = lasso.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)

需要注意的是，岭回归和Lasso回归的惩罚参数alpha需要根据具体数据集和问题进行调整，以达到最优的预测性能。