时间:2021-05-22
这里我利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图:
# -*- coding: UTF-8 -*-import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt #这里导入你自己的数据#......#......#x_axix,train_pn_dis这些都是长度相同的list() #开始画图sub_axix = filter(lambda x:x%200 == 0, x_axix)plt.title('Result Analysis')plt.plot(x_axix, train_acys, color='green', label='training accuracy')plt.plot(sub_axix, test_acys, color='red', label='testing accuracy')plt.plot(x_axix, train_pn_dis, color='skyblue', label='PN distance')plt.plot(x_axix, thresholds, color='blue', label='threshold')plt.legend() # 显示图例 plt.xlabel('iteration times')plt.ylabel('rate')plt.show()#python 一个折线图绘制多个曲线这里我谈谈matplotlib.pyplot.plot()的使用方法,先附上一个官方文档链接,然后我说下可能用到的一些参数,参数可选的内容我就不一一展开了,大家可以去上面那个连接里查:
color:曲线颜色,blue,green,red等等
label:图例,这个参数内容就自定义啦,注意如果写这个参数一定要加上plt.legend(),之后再plt.show()才有有用!
linestyle:曲线风格,'–','-.',':'等等
linewidth:曲线宽度,自定义就可以
marker:标记点样式,'o','x',也就是说这些符号会标示出曲线上具体的“点”,这样一来就易于观察曲线上那些地方是支撑点
markersize:标记点的大小,自定义就可以
后续有图表方面的内容会继续更新~
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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