在文件"E:\工作簿2.csv"中，读入文件，与列为数据画图的python代码 列表名为epochs da_seg_acc da_seg_iou da_seg_miou ll_seg_acc ll_seg_iou ll_seg_miou

在Python中，我们可以使用pandas库来读取CSV文件，并利用matplotlib库进行绘图。假设`epochs`, `da_seg_acc`, `da_seg_iou`, `da_seg_miou`, `ll_seg_acc`, `ll_seg_iou`, 和 `ll_seg_miou` 都是列名，以下是相应的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('E:/工作簿2.csv')

# 确保列存在
if all(column in data.columns for column in ['epochs', 'da_seg_acc', 'da_seg_iou', 'da_seg_miou', 'll_seg_acc', 'll_seg_iou', 'll_seg_miou']):
    # 提取列数据
    epochs = data['epochs']
    da_seg_metrics = [data[f'da_seg_{metric}'] for metric in ['acc', 'iou', 'miou']]
    ll_seg_metrics = [data[f'll_seg_{metric}'] for metric in ['acc', 'iou', 'miou']]

    # 创建子图并绘制线图
    fig, axs = plt.subplots(2, 3, figsize=(10, 6))
    axs = axs.flatten()

    for i, (name, ax) in enumerate(zip(['Accuracy', 'IoU', 'mIoU'], axs)):
        ax.plot(epochs, da_seg_metrics[i], label='Data')
        ax.plot(epochs, ll_seg_metrics[i], label='Labelled')
        ax.set_xlabel('Epochs')
        ax.set_ylabel(name)
        ax.legend()

    # 设置整体图形标题
    plt.suptitle("Segmentation Metrics Over Epochs")

plt.show()

这里假设了每一行对应一个时间步（epoch），并且每一列都是一个特定指标的值。如果你的文件结构有所不同，可能需要调整代码以适应实际的数据格式。