python绘制lost损失曲线加方差范围的操作方法

 更新时间:2021年10月09日 11:19:40   作者:monotonomo  
这篇文章主要介绍了python绘制lost损失曲线加方差范围的操作方法,首先大家需要导入必要的包及数据的获取方法,本文给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

1. 导入必要的包

我使用了seaborn,通过sns.set_style可以让绘制出来的图更漂亮,而且可以切换不同的类型

import re
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import shutil
import os
sns.set_style('whitegrid')

2. 数据的获取(可跳过此步)

       我用的数据是通过深度强化得到的回报曲线。数据结构如下所示,我所需要的是从train开始的部分,分别对应总的回报,平均回报和回报的方差。我采用了re.findall的正则表达式去提取我所需要的数据,具体的操作方式可以查看源码。

10-15 22:23:15 DATA/traffic DEBUG     train 0 totalreward : -99477.0 ReturnAvg : -102.55360824742269 ReturnStd : 34.34301970480272
10-15 22:23:29 DATA/traffic DEBUG     train 1 totalreward : -83131.0 ReturnAvg : -85.70206185567011 ReturnStd : 53.442993000985545

file_path = 'log.txt'
content = []
with open(file_path, 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        line = line.strip('\n')
        content.append(line)
iter = []
totalreward = []
returnavg = []
returnstd = []
for line in content:
    str1 = re.findall('train.+', line)
    v = [float(x) for x in re.findall('-?\d+.?\d+|\d+', str1[0])]
    iter.append(v[0])
    totalreward.append(v[1])
    returnavg.append(v[2])
    returnstd.append(v[3])

3. 回报绘制

      直接将图像保存到Plot的文件夹,这里保存不了jpg格式,一直保存,最后将其保存为png格式成功。设置分辨率为1000,其实差不多,只是线更清楚了。

color = cm.viridis(0.5)
f, ax = plt.subplots(1,1)
ax.plot(iter, totalreward, color=color)
ax.legend()
ax.set_xlabel('Iteration')
ax.set_ylabel('Return')
exp_dir = 'Plot/'
if not os.path.exists(exp_dir):
    os.makedirs(exp_dir, exist_ok=True)
else:
    os.makedirs(exp_dir, exist_ok=True)
f.savefig(os.path.join('Plot', 'reward' + '.png'), dpi=1000)

       曲线如下图,可通过plt.show()显示出来,或者直接在console输入f并回车

4.含有方差的平均回报绘制

    在强化学习的论文中,我们经常看到一条收敛线,周围还有浅浅的范围线,那些范围线就是方差。绘制代码如下,主要包含了fill_between.

color = cm.viridis(0.7)
f, ax = plt.subplots(1,1)
ax.plot(iter, returnavg, color=color)
r1 = list(map(lambda x: x[0]-x[1], zip(returnavg, returnstd)))
r2 = list(map(lambda x: x[0]+x[1], zip(returnavg, returnstd)))
ax.fill_between(iter, r1, r2, color=color, alpha=0.2)
ax.legend()
ax.set_xlabel('Iteration')
ax.set_ylabel('Return')
exp_dir = 'Plot/'
if not os.path.exists(exp_dir):
    os.makedirs(exp_dir, exist_ok=True)
f.savefig(os.path.join('Plot', 'avgreward' + '.png'), dpi=50)

结果如下

可以看到深绿色上下包裹着浅绿色的线,这就是fill_between的作用,其中可以调节alpha来改变颜色深度。

到此这篇关于python绘制lost损失曲线加方差范围的文章就介绍到这了,更多相关python损失曲线 内容请搜索脚本之家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脚本之家!

相关文章

  • scikit-learn处理缺失数据的方法与实践

    scikit-learn处理缺失数据的方法与实践

    scikit-learn作为Python中广泛使用的机器学习库,提供了多种工具和技术来帮助我们处理缺失数据,本文将详细介绍sklearn处理缺失数据的方法,并提供实际的代码示例,需要的朋友可以参考下
    2024-06-06
  • 浅谈Python中函数的参数传递

    浅谈Python中函数的参数传递

    下面小编就为大家带来一篇浅谈Python中函数的参数传递。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2016-06-06
  • Django中信号signals的简单使用方法

    Django中信号signals的简单使用方法

    这篇文章主要给大家介绍了关于Django中信号signals的简单使用方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用Django具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧
    2019-07-07
  • python爬虫框架scrapy实战之爬取京东商城进阶篇

    python爬虫框架scrapy实战之爬取京东商城进阶篇

    这篇文章主要给大家介绍了利用python爬虫框架scrapy爬取京东商城的相关资料,文中给出了详细的代码介绍供大家参考学习,并在文末给出了完整的代码,需要的朋友们可以参考学习,下面来一起看看吧。
    2017-04-04
  • Python的Twisted框架上手前所必须了解的异步编程思想

    Python的Twisted框架上手前所必须了解的异步编程思想

    Twisted是Python世界中人气最高的framework之一,异步的工作模式使其名扬天下,这里为大家总结了Python的Twisted框架上手前所必须了解的异步编程思想,需要的朋友可以参考下
    2016-05-05
  • django框架如何集成celery进行开发

    django框架如何集成celery进行开发

    本文给大家详细讲解了在django框架中如何集成celery进行开发,步骤非常详细,有需要的小伙伴可以参考下
    2017-05-05
  • Python网络编程之TCP套接字简单用法示例

    Python网络编程之TCP套接字简单用法示例

    这篇文章主要介绍了Python网络编程之TCP套接字简单用法,结合实例形式分析了TCP套接字的功能及客户端、服务器端具体实现方法,需要的朋友可以参考下
    2018-04-04
  • PyTorch一小时掌握之autograd机制篇

    PyTorch一小时掌握之autograd机制篇

    这篇文章主要介绍了PyTorch一小时掌握之autograd机制篇,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2021-09-09
  • python查看FTP是否能连接成功的方法

    python查看FTP是否能连接成功的方法

    这篇文章主要介绍了python查看FTP是否能连接成功的方法,实例分析了Python连接FTP的相关技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2015-07-07
  • Numpy掩码式数组详解

    Numpy掩码式数组详解

    下面小编就为大家分享一篇Numpy掩码式数组详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-04-04

最新评论