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()到此这篇关于python 离散点图画法的文章就介绍到这了,更多相关python 离散点图内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
