关于“Python画离散点图的基础代码是什么，可以如何优化”的知识有一些人不是很理解，对此小编给大家总结了相关内容，具有一定的参考借鉴价值，而且易于学习与理解，希望能对大家有所帮助，有这个方面学习需要的朋友就继续往下看吧。

基础代码

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("位置点位")
axes.set_ylabel("预测值")
axes.set_title("矫正网络结果")
plt.savefig("result.png")
plt.show()

离散图画法如上所示。

改进

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("位置点位")
axes.set_ylabel("预测值")
axes.set_title("矫正网络预测结果")
axes.set_ylim((36, 37))
plt.savefig("result.png")
plt.show()

再次改进：

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("位置点位")
axes.set_ylabel("预测值")
axes.set_title("矫正网络预测结果")
axes.set_ylim((36, 37))
plt.savefig("result.png")
plt.legend(['real', 'predict'], loc='upper left')
plt.show()

又次改进：

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("位置点位")
axes.set_ylabel("预测值")
axes.set_title("矫正网络预测结果")
axes.set_ylim((36, 37))
plt.savefig("result.png")
plt.legend(['真实值36.7℃', '预测值'], loc='upper left')
plt.show()

改进：----加准确率

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("位置点位")
axes.set_ylabel("预测值")
axes.set_title("矫正网络预测结果")
axes.set_ylim((36, 37))
plt.savefig("result.png")
plt.legend(['真实值36.7℃', '预测值'], loc='upper left')
​
row_labels = ['准确率：']
col_labels = ['数值']
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()

“Python画离散点图的基础代码是什么，可以如何优化”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业技术相关的知识可以关注群英网络网站，小编每天都会为大家更新不同的知识。

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• python深拷贝、浅拷贝和对象赋值有什么不同呢

  这篇文章主要介绍了Python深拷贝与浅拷贝引用，Python并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用，下文具体的相关介绍需要的小伙伴可以参考一下

• Python如何实现读取远程页面，并做写入操作

  Python如何实现读取远程页面并写入本地页面，废话不多说，直接看代码

• python@运算符是什么意思？怎样使用？

  python@运算符是什么意思？怎样使用？对于刚接触Python的朋友，可能对@运算符不是很了解，因此这篇文章就给大家介绍一下python@运算符的内容，感兴趣的朋友就继续往下看吧。

• pandas+matplotlib如何绘制多种数据图表

  Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python高级数据分析之pandas和matplotlib绘图的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

• Python中对数据格式化用什么方法，怎么实现

  很多时候我们需要对数据进行格式化，你有没有对python中的数据格式化感到头疼呢？pprint会帮你很大的忙pprint模块中使用的格式化可以按照一...