画图
pyplot.plot() 的官方文档解释:链接
1.1 画二维平面图
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 10, 3)
y = np.arange(0, 10, 3)
print(x)
plt.plot(x, y, '*g--')
plt.show()
以上代码是画 二维平面图,python plt.plot(x, y, '*g--') 这里的x 表示横坐标, y 表示纵坐标, 字符串 python '*g--' 其中 * 表示每个点用 五角星表示, g 表示线段的颜色为绿色, – 表示线段的类型,如果需要更换 点的形状、 颜色、线段可以参考官方文档。
1.2 同一个坐标系里画多条线段
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 10, 3)
y1 = x
y2 = x**2
plt.plot(x, y1, '*g--', y2, '^b-')
plt.legend(['y=x', '$y=x^2$'], loc='upper right')
plt.show()
注意:默认如果使用汉字,显示是不正常的,这里重新设置显示字体即可,代码如下:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 10, 3)
y1 = x
y2 = x**2
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.xlabel('自变量')
plt.ylabel('因变量')
plt.plot(x, y1, '*g--', y2, '^b-')
plt.legend(['y=x', '$y=x^2$'], loc='upper right')
plt.show()
1.3 封装画图的函数
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def show_error(x_name:list, precision:list, recall:list, f1:list, AUC:list, path):
plt.plot(x_name, precision, 'or-', recall, '^g-', f1, '*b-', AUC, '.y-.')
plt.legend(['precision', 'recall', 'f1', 'AUC'], loc='upper right')
plt.savefig(path, dpi=300)
plt.show()
pass
x_name = ['model1', 'model2', 'model3', 'model4']
y1 = [0.5, 0.6, 0.8, 0.9]
y2 = [0.6, 0.6, 0.85, 0.92]
y3 = [0.7, 0.66, 0.82, 0.91]
y4 = [0.8, 0.7, 0.82, 0.84, 0.93]
show_error(x_name,y1 ,y2 ,y3 , y4, r'test.png')
这里每一条线段代表一个评价指标, 横坐标代表不同的模型,纵坐标代表指标的大小,每一条折线,代表该不同模型的相同评价指标的值。通过折线图可以直观的观察出模型的好坏。
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