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python 离散点图画法的实现

 更新时间：2022年04月01日 10:33:55   作者：心之所向521  
本文主要介绍了python 离散点图画法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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！

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