python?離散點圖畫法的實現(xiàn)

更新時間：2022年04月01日 10:33:55 作者：心之所向521

本文主要介紹了python?離散點圖畫法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

基礎代碼

pred_y = test_output.data.numpy()
pred_y = pred_y.flatten()
print(pred_y, 'prediction number')
print(test_y[:355].numpy(), 'real number')
?
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc("font", family='KaiTi')
plt.figure()
f, axes = plt.subplots(1, 1)
x = np.arange(1, 356)
# axes.plot(x , pred_y)
axes.scatter(x,pred_y, c='r', marker = 'o')
plt.axhline(36.7, c ='g')
axes.set_xlabel("位置點位")
axes.set_ylabel("預測值")
axes.set_title("矯正網(wǎng)絡結(jié)果")
plt.savefig("result.png")
plt.show()

離散圖畫法如上所示。

改進

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc("font", family='KaiTi')
plt.figure()
f, axes = plt.subplots(1, 1)
x = np.arange(1, 356)
# axes.plot(x , pred_y)
axes.scatter(x, pred_y, c='r', marker = 'o')
plt.axhline(36.7, c ='g')
axes.set_xlabel("位置點位")
axes.set_ylabel("預測值")
axes.set_title("矯正網(wǎng)絡預測結(jié)果")
axes.set_ylim((36, 37))
plt.savefig("result.png")
plt.show()

再次改進：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc("font", family='KaiTi')
plt.figure()
f, axes = plt.subplots(1, 1)
x = np.arange(1, 356)
# axes.plot(x , pred_y)
axes.scatter(x, pred_y, c='r', marker = 'o')
plt.axhline(36.7, c ='g')
axes.set_xlabel("位置點位")
axes.set_ylabel("預測值")
axes.set_title("矯正網(wǎng)絡預測結(jié)果")
axes.set_ylim((36, 37))
plt.savefig("result.png")
plt.legend(['real', 'predict'], loc='upper left')
plt.show()

又次改進：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc("font", family='KaiTi')
plt.figure()
f, axes = plt.subplots(1, 1)
x = np.arange(1, 356)
# axes.plot(x , pred_y)
axes.scatter(x, pred_y, c='r', s=3, marker = 'o')
plt.axhline(36.7, c ='g')
axes.set_xlabel("位置點位")
axes.set_ylabel("預測值")
axes.set_title("矯正網(wǎng)絡預測結(jié)果")
axes.set_ylim((36, 37))
plt.savefig("result.png")
plt.legend(['真實值36.7℃', '預測值'], loc='upper left')
plt.show()

改進：----加準確率

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc("font", family='KaiTi')
plt.figure()
f, axes = plt.subplots(1, 1)
x = np.arange(1, 356)
# axes.plot(x , pred_y)
axes.scatter(x, pred_y, c='r', s=3, marker = 'o')
plt.axhline(36.7, c ='g')
axes.set_xlabel("位置點位")
axes.set_ylabel("預測值")
axes.set_title("矯正網(wǎng)絡預測結(jié)果")
axes.set_ylim((36, 37))
plt.savefig("result.png")
plt.legend(['真實值36.7℃', '預測值'], loc='upper left')
?
row_labels = ['準確率：']
col_labels = ['數(shù)值']
table_vals = [['{:.2f}%'.format(v*100)]]
row_colors = ['gold']
my_table = plt.table(cellText=table_vals, colWidths=[0.1] * 5,
                             rowLabels=row_labels, rowColours=row_colors, loc='best')
plt.show()

到此這篇關于python 離散點圖畫法的文章就介紹到這了,更多相關python 離散點圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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