使用python.matplotlib绘制论文中的图

最新推荐文章于 2025-07-14 02:36:55 发布

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#论文图绘制 #matplotlib.pyplot #折线图 #散点图 #图例

本文介绍如何使用Python的matplotlib库创建具有图例的2D图表，适用于论文发表。图表包含折线图和散点图，横坐标表示'Parameters'，纵坐标表示'Accuracy,test set'。五个不同的方法以不同颜色的点段区分，图例位于左下角。示例方法包括APOZ、Minimum weight、Random、Activation(mean)和Ours。完成绘制后，图表可缩放并保存为PNG格式，便于插入Word文档。" 102485588,7576644,CodeForces 1228E 解题：Another Filling the Grid 容斥原理,"['算法', '数学', '容斥原理', '代码实现', '竞赛编程']

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2D图，有图例，横坐标为”Parameters”，纵轴为”Accuracy,test set”，图例在左下角，五种方法，用点段描述，不同颜色表示，加格点
1. APOZ (Hu et at., 2016)
2. Minimum weight
3. Random
4. Activation(mean)
5. ours

直接上代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

"""
2D图，有图例，横坐标为"Parameters"，纵轴为"Accuracy,test set"，图例在左下角，五种方法，用点段描述，不同颜色表示，加格点
1. APOZ (Hu et at., 2016)
2. Minimum weight
3. Random
4. Activation(mean)
5. ours 
"""

plt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial']  #如果要显示中文字体，则在此处设为：SimHei
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False  #显示负号

x = np.array([1.0,0.8,0.6,0.4,0.2,0.0])
y = np.array([0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0])

APOZ = np.array([[1.0,0.801],[0.88,0.792],[0.78,0.77],[0.69,0.74],[0.57,0.71</