论文图表--pyecharts使用

文章介绍了在Python中,当matplotlib的图表颜色不够吸引人时,作者推荐使用基于JavaScript的pyecharts库。文章详细讲解了如何安装、在JupyterLab中使用以及处理可能出现的问题,如显示空白和保存高清图片的方法。

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python中使用matplotlib画图颜色不好看,所以选取了pyecharts来画图表。

echarts介绍

pyecharts是echarts的python接口,echarts本身是基于javascript的,由于javascript搭建也比较麻烦,这里使用pyecharts来画图。
echarts常用来ppt和论文画图。

pyecharts教程

官方github:https://github.com/pyecharts/pyecharts/tree/ae753afaf332b0e87e33ef683f08cee5b1bf922a

1.环境安装

pip install pyecharts -U

2. jupyterlab使用

可以参考教程

from pyecharts.globals import CurrentConfig,NotebookType
CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"])
    .add_yaxis("商家A", [114,55,27,101,125,27,105])
    .add_yaxis("商家B", [57,134,137,129,145,60,49])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.load_javascript()
# 要和上面load_javascript分开单元格运行
bar.render_notebook()

在这里插入图片描述

FQA:

1. 如果显示空白,可以参考这个教程,我通过这个可以解决:
https://segmentfault.com/q/1010000019280766

import sys
!{sys.executable} -m pip install pyecharts-jupyter-installer

其他原因可以参考其他教程,仅供参考:
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44216901/article/details/107885657

2. pyecharts如何保存高清图片
在全局配置时,将InitOpts的width和height设置很高,越高则生成的图越清晰,如果是jupyter lab,则shift+鼠标右键可保存图片。不需要费劲使用html转图片,很麻烦。
参数具体含义可参考:https://pyecharts.org/#/zh-cn/global_options

# example
sunburst = (
        # 如果需要高清图片,这里width和height改成2000和1200
        Sunburst(init_opts=opts.InitOpts(width="4000px", height="2400px"))
        .add(series_name="", data_pair=data1, radius=[0, "90%"])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=text,pos_right="center"))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}", font_size=40))
    )
sunburst.render_notebook()
<think>好的,我现在需要处理用户关于Focal-EIoU损失函数的图表和可视化查询。首先,用户提到了Focal Loss的自定义实现,这可能在引用[1]中。我需要确认Focal-EIoU是否与Focal Loss相关,可能是一种结合了EIoU改进的损失函数。 用户想要相关的图表或可视化,但提供的引用中没有直接提到Focal-EIoU。引用[3]和[4]提到了Pyecharts的Scatter3D和Map3D,这可能用于三维可视化。不过Focal-EIoU通常用于目标检测,可能需要展示损失函数随边界框参数的变化情况,比如中心点误差、宽高比等。 接下来,我需要考虑如何生成这些图表。可能需要使用Matplotlib或Pyecharts绘制二维或三维图表。例如,用散点图或曲面图展示损失值随预测框与真实框参数的变化。同时,需要引用现有的实现或文献中的图表样式,但用户提供的引用中没有直接相关的资料,可能需要建议用户参考论文或GitHub项目。 此外,用户可能需要代码示例,比如使用PyTorch实现Focal-EIoU并可视化。需要确保代码正确,并指导如何调整参数观察效果。还要注意用户提到的使用中文回答和LaTeX格式,比如在解释公式时使用$$...$$。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如优化方法、参数影响、与其他损失函数的对比等。需要确保问题相关且有引导性,帮助用户进一步探索。</think>关于Focal-EIoU损失函数的可视化,目前公开资料中较少直接展示其数学结构的图表,但可以通过以下方式实现相关分析: ### 1. 数学表达式可视化 Focal-EIoU是结合了Focal Loss和EIoU的损失函数,其核心公式可表示为: $$ \mathcal{L}_{Focal-EIoU} = \text{IoU}^\gamma \cdot \mathcal{L}_{EIoU} $$ 其中EIoU定义为: $$ \mathcal{L}_{EIoU} = 1 - \text{IoU} + \frac{\rho^2(b,b^{gt})}{c^2} + \frac{\rho^2(w,w^{gt})}{C_w^2} + \frac{\rho^2(h,h^{gt})}{C_h^2} $$ ($\rho$表示欧氏距离,$c$为最小包围框对角线长度)[^1] ### 2. 使用Pyecharts/Matplotlib实现 #### 示例代码(损失曲面): ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义EIoU计算 def eiou(box1, box2): # 实际应包含坐标转换逻辑 return 1 - iou + center_loss + wh_loss x = np.linspace(0, 1, 100) gamma = np.linspace(0, 5, 100) X, Gamma = np.meshgrid(x, gamma) Z = X**Gamma * (1 - X) # 简化版Focal-EIoU fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(X, Gamma, Z) ax.set_xlabel('IoU') ax.set_ylabel('Gamma') ax.set_zlabel('Loss') ``` ### 3. 可视化建议维度 | 可视化类型 | 坐标轴设置 | 适用场景 | |----------|-----------|----------| | 3D曲面图 | IoU值 vs Gamma参数 vs 损失值 | 观察参数对损失的影响 | | 等高线图 | 预测框中心偏移量 vs 宽高误差 | 分析不同误差的惩罚力度 | | 折线对比图 | 迭代次数 vs 损失值 | 对比不同损失函数收敛速度 | ### 4. 扩展实现建议 1. 使用PyTorch/TensorFlow实现自定义损失函数 2. 通过**Grad-CAM**可视化损失敏感区域 3. 结合目标检测结果绘制预测框优化过程动画(可参考D3.js缓冲函数[^2])
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