【【python】】matplotlib动态显示详解动态显示详解
1.matplotlib动态绘图动态绘图
python在绘图的时候，需要开启 interactive mode。核心代码如下：
plt.ion(); #开启interactive mode 成功的关键函数
fig = plt.figure(1);
for i in range(100):
filepath="E:/Model/weights-improvement-" + str(i + 1) + ".hdf5";
model.load_weights(filepath);
#测试数据
x_new = np.linspace(low, up, 1000);
y_new = getfit(model,x_new);
# 显示数据
plt.clf();
plt.plot(x,y);
plt.scatter(x_sample, y_sample);
plt.plot(x_new,y_new);
ffpath = "E:/imgs/" + str(i) + ".jpg";
plt.savefig(ffpath);
plt.pause(0.01) # 暂停0.01秒
ani = animation.FuncAnimation(plt.figure(2), update,range(100),init_func=init, interval=500);
ani.save("E:/test.gif",writer='pillow');
plt.ioff() # 关闭交互模式
2.实例实例
已知下面采样自Sin函数的数据：
x y
1 0.093 -0.81
2 0.58 -0.45
3 1.04 -0.007
4 1.55 0.48
5 2.15 0.89
6 2.62 0.997
7 2.71 0.995
8 2.73 0.993
9 3.03 0.916
10 3.14 0.86
11 3.58 0.57
12 3.66 0.504
13 3.81 0.369
14 3.83 0.35
15 4.39 -0.199
16 4.44 -0.248
17 4.6 -0.399
18 5.39 -0.932
19 5.54 -0.975
20 5.76 -0.999
通过一个简单的三层神经网络训练一个Sin函数的拟合器，并可视化模型训练过程的拟合曲线。
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