python_plot画图参数设置

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
# coding:utf-8
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# one_hot数据的读取
label = pd.read_csv(r'./test/y_pred.csv',header=0,index_col=0)
y_test = pd.read_csv(r'./test/y_test.csv',header=0,index_col=0)
label = label.values
print(label.shape)
 
x = np.zeros([len(label[:,0])]).reshape(-1,1)
print(x.shape)
 
n,m = label.shape
 
x = np.argmax(label,axis=1).reshape(-1,1)
print(np.max(x))
y = np.array(y_test.values).reshape(-1,1)
print(np.max(y))
source = len((x-y)[(x-y)==0])/len(x)
 
plt.figure('tensorflow-手写数字',figsize=(12,6))
plt.scatter(list(range(len(x))),x,c=y,label='source={0}'.format(source))
font_size = {'size':15}
plt.title('one_hot-label',font_size)
plt.xlabel('第i个数字',font_size)
plt.ylabel('数字类别',font_size)
plt.legend(loc='upper left')
plt.axis([0,530,0,10])
xlabel = ['数字0','数字1','数字2','数组3','数字4','数字5','数字6','数字7','数字8','数字9']
plt.xticks(range(0,501,100),['第0个','第100个','第200个','第300个','第400个','第500个'])
plt.yticks(range(10),xlabel)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'# 设置字体为SimHei显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 设置正常显示符号
plt.show()

  

posted @   算法浪客  阅读(7683)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
阅读排行:
· TypeScript + Deepseek 打造卜卦网站:技术与玄学的结合
· Manus的开源复刻OpenManus初探
· 三行代码完成国际化适配,妙~啊~
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 如何调用 DeepSeek 的自然语言处理 API 接口并集成到在线客服系统
点击右上角即可分享
微信分享提示