使用python matploblib库绘制准确率,损失率折线图

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

import matplotlib.pyplot as plt epochs = [0,1,2,3]acc = [4,8,6,5]loss = [3,2,1,4] plt.plot(epochs,acc,color=’r’,label=’acc’) # r表示红色plt.plot(epochs,loss,color=(0,0,0),label=’loss’) #也可以用RGB值表示颜色 #####非必须内容#########plt.xlabel(’epochs’) #x轴表示plt.ylabel(’y label’) #y轴表示plt.title('chart') #图标标题表示plt.legend() #每条折线的label显示#######################plt.savefig(’test.jpg’) #保存图片，路径名为test.jpgplt.show() #显示图片

补充知识：matplotlib画混淆矩阵和正确率曲线

混淆矩阵

找不到参看的那篇博客啦~~希望原博主不要讨伐我

#!/usr/bin/python3.5# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[’font.sans-serif’] = [’FangSong’] #可显示中文字符plt.rcParams[’axes.unicode_minus’]=False classes = [’a’,’b’,’c’,’d’,’e’,’f’,’g’]confusion_matrix = np.array([(99,1,2,2,0,0,6),(1,98,7,6,2,1,1),(0,0,86,0,0,2,0),(0,0,0,86,1,0,0),(0,0,0,1,94,1,0),(0,1,5,1,0,96,8),(0,0,0,4,3,0,85)],dtype=np.float64) plt.imshow(confusion_matrix, interpolation=’nearest’, cmap=plt.cm.Oranges) #按照像素显示出矩阵plt.title(’混淆矩阵’)plt.colorbar()tick_marks = np.arange(len(classes))plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=-45)plt.yticks(tick_marks, classes) thresh = confusion_matrix.max() / 2.#iters = [[i,j] for i in range(len(classes)) for j in range((classes))]#ij配对，遍历矩阵迭代器iters = np.reshape([[[i,j] for j in range(7)] for i in range(7)],(confusion_matrix.size,2))for i, j in iters: plt.text(j, i, format(confusion_matrix[i, j]),fontsize=7) #显示对应的数字 plt.ylabel(’真实类别’)plt.xlabel(’预测类别’)plt.tight_layout()plt.show()

正确率曲线

fig ,ax= plt.subplots() plt.plot(np.arange(iterations), fig_acc，’b’) plt.plot(np.arange(iterations), fig_realacc, ’r’) ax.set_xlabel(’迭代次数’) ax.set_ylabel(’正确率（%）’) labels = ['训练正确率', '测试正确率'] # labels = [l.get_label() for l in lns] plt.legend( labels, loc=7) plt.show()

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