Python制图函数

YOLOv11改进 | 模型知识蒸馏篇 | 利用模型蒸馏改进YOLOv11进行无损涨点 | 在线蒸馏 (附代码 + 完整文件 + 解析教程) 这篇文章给大家带来的最新改进是模型的蒸馏,利用教师模型指导学生模型从而进行模型的涨点,本文的内容不仅可以用于论文中,在目前的绝大多数的工作中模型蒸馏是一项非常重要的技术,所以大家可以仔细学习一下本文的内容,本文从YOLOv11的项目文件为例,进行详细的修改教程,文章内包括完整的修改教程,针对小白我出了视频修改教程,如果你还不会我提供了修改后的文件大家直接运行即可,所以说不用担心不会适用!模型蒸馏真正的无损涨点,蒸馏你只看这一篇文章就足够了,本文内容为在线蒸馏教程,之前的文章为离线蒸馏! 阅读详情

1.figure() 函数:创建一个图形实例。

参数1:num=3,表示第三个图形实例

参数2:figsize=(8,5),表示图形长 8 宽5

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2 * x + 1  #直线
y = x ** 2      #曲线
plt.figure(num = 10, figsize=(8, 5)) #第10个图形实例,图形长8宽5
plt.plot(x, y)
plt.plot(x, y1)
plt.show()

2.plot()函数:展现变量的趋势变化。

参数1:x轴上的数值

参数2:y轴上的数值

参数3:color=“red” 此条线的颜色,可以用16进制表示颜色

参数4: linewidth=3,此条线的宽度为3

参数5: linestyle='--',此条线为虚线( '-'实线,'-.'点线 ,':'点线 )

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2 * x + 1  #直线
y = x ** 2      #曲线
plt.figure(num = 10, figsize=(8, 5))
plt.plot(x, y)
plt.plot(x, y1,color='red',linewidth=3.0,linestyle='--')
plt.show()

3.xlim()函数: 设置x的取值范围,同理ylim()函数:设置y的取值范围

plt.xlim((-1, 3))  #x轴值从-1到3
plt.ylim((-2, 4))  #y轴值从-2到4

4.xlabel("I am X"):表示x代表的东西,同理y

plt.xlabel("I am X")  #x轴表示的东西
plt.ylabel("I am Y")  #y轴表示的东西

5.linspace() 函数:定义均匀间隔创建数值序列(创建等差数列)

举例:linspace(1, 10, 10)

    1为起始,10为终点,中间包含10个值

import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 10)
print(x)

# 结果 [ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]

 

6.ticks() :重新定义单位

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-5, 5, 50)
y1 = 2 * x + 1  #直线
y = x ** 2      #曲线
plt.figure(num = 10, figsize=(8, 5))
plt.plot(x, y)
plt.plot(x, y1,color='red',linewidth=3.0,linestyle='--')
new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2,-1,0,1, 2], ['really bad','bad', 'normal','good','really good'])
plt.show()

 

使用 FastAPI 和 LangGraph 构建生产级智能体 AI 系统 这是一本关于使用 FastAPI 和 LangGraph 构建生产级智能体 AI 系统的详细书籍,全文约 10 万字。《Production-Grade Agentic AI System Design and Implementation: Building Agentic AI Systems Using FastAPI and LangGraph》随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,智能体(Agent)作为能够自主感知、推理、决策和行动的实体,正逐渐成为构建复杂智能系统的核心。从个性化推荐、客户服务到 阅读详情

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