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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python繪制淺色范圍曲線的代碼怎么寫,文章內(nèi)容質(zhì)量較高,因此小編分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。
借鑒:python繪制lost(損失)曲線 加 方差范圍
上代碼:
import re import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import shutil import os import math sns.set_style('whitegrid') path=r"F:\pycharm\class\20211008\alexnet_7class_srcData.csv"#數(shù)據(jù)的路徑 #讀取csv文件 csvfile = open(path, 'r') plots = csv.reader(csvfile) r1=[] r2=[] r3=[] #將每一列數(shù)據(jù)表示一組,將數(shù)據(jù)分組存放 #row是按行讀取,每一行有三個(gè)數(shù)據(jù),分別存放 for row in plots: r1.append(round(float(row[0]),3)) r2.append(round(float(row[1]),3)) r3.append(round(float(row[2]),3)) #求均值 avg=[] for i in range(len(r1)): avg.append(round((r1[i]+r2[i]+r3[i])/3,3)) #求方差 var=[] for i in range(len(r1)): var.append(((r1[i]-avg[i])**2+(r2[i]-avg[i])**2+(r3[i]-avg[i])**2)/3) #求標(biāo)準(zhǔn)差 std=[] for i in range(len(r1)): std.append(math.sqrt(var[i]))
#通過該公式算出平均值+-標(biāo)準(zhǔn)差的曲線,便于后面范圍曲線的描繪 r1 = list(map(lambda x: x[0]-x[1], zip(avg, std))) r2 = list(map(lambda x: x[0]+x[1], zip(avg, std))) plt.rcParams["figure.figsize"] = (15,10) plt.plot(r1) plt.plot(r2) plt.legend(['范圍曲線'],fontsize=30) plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) plt.xlabel('Epoch Number',fontsize=20) plt.ylabel('Accuracy',fontsize=20) plt.ylim(0, 20) plt.show()
#橫坐標(biāo)由于fill_between函數(shù) x=[] for i in range(300): x.append(i+1) # import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = (15,10) plt.plot(avg) plt.fill_between(x,r1, r2, color=cm.viridis(0.5), alpha=0.2) plt.legend(['avg'],fontsize=30) plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) plt.xlabel('Epoch Number',fontsize=20) plt.ylabel('Accuracy',fontsize=20) plt.ylim(0, 20) plt.show()
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