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机器学习基础-关于matplotlib的动态图显示操作

作者:互联网

动态显示曲线图

#动态显示曲线图
%matplotlib inline
from IPython import display
import time
#循环每个数据点data
for i in range(len(data)):
	#画出当前循环位置的曲线图(如下是画出训练集和验证集的损失曲线图)
    plt.plot(loss_train_ls[:i],label = 'Train')
    plt.plot(loss_val_ls[:i],label = 'Validation')
    #每画一张图都要清空一次再显示下一张
    display.clear_output(wait=True)
    display.display(plt.gcf())

动态显示曲线图和散点图

%matplotlib inline
from IPython import display
import time
plt.figure(figsize = (50,8))
#循环每个数据点data
for i in range(len(data)):
	#画出当前循环位置的散点图和曲线图(如下是画出验证集的预测值曲线图和真实值散点图)
    plt.scatter(x = i,y = y_val[i])
    plt.plot(y_pred_val[:i],c = 'r')
    #每画一张图都要清空一次再显示下一张
    display.clear_output(wait=True)
    display.display(plt.gcf())

标签:动态显示,plt,机器,曲线图,matplotlib,动态图,import,data,display
来源: https://blog.csdn.net/Vihagle/article/details/120886600