python中使用matlabplit绘制动态直方图

爱学习的人工智障

于 2020-03-20 17:09:23 发布

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分类专栏： pytorch python 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38410551/article/details/104993198

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本文介绍了如何在Python中利用matplotlib库创建动态直方图，以此来分析深度学习模型的性能，特别是对于分类准确率的比较。通过示例代码展示了动态直方图和叠加曲线的绘制，以及如何进行统计直方图的比较。这些方法有助于观察和理解模型在训练过程中的变化。

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通过这样的动态作图，可以用来分析深度学习模型的性能。
示例代码1：
动态直方图

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
y1 = []
for i in range(50):
    y1.append(i)  # 每迭代一次，将i放入y1中画出来
    ax.cla()   # 清除键,清除所有的数值
    #ax.bar(y1, label='test', height=y1, width=0.3)
    ax.bar(y1, label='test', height=y1, width=0.3)
    ax.legend()
    plt.pause(0.1)

示例代码2：两条动态曲线叠加

# 测试程序
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.figure(1)
plt.plot(x, y1)
plt.pause(2)  #在figure(1)上绘制sin曲线，2s后自动关闭窗口

plt.figure(1)
plt.plot(x, y2)
plt.pause(2)  #在figure(1)上绘制cos曲线，2s后自动关闭窗口
#plt