ax.plot3D添加图例

<think>我们注意到用户要求给x轴和y轴添加标签，同时给训练损失和验证损失分别添加图例。实际上，代码中已经做了这些工作： - x轴标签：`self.loss_ax.set_xlabel('轮次')` - y轴标签：`self.loss_ax.set_ylabel('损失')` - 图例：`self.loss_ax.legend()` 并且已经在plot时指定了label（'训练损失'和'验证损失'） 因此，当前代码已经满足了用户的要求。但是，用户可能希望进一步明确图例的位置或样式，或者可能希望添加其他标签。 然而，根据用户的问题描述，似乎当前代码已经实现了这些标签和图例。所以，我们只需要确认这一点。 如果用户没有其他特殊要求，我们可以认为当前代码是符合要求的。 但是，为了确保满足用户的所有需求，我们可以考虑以下改进： 1. 确保图例显示在合适的位置（例如，最佳位置）。 2. 为图表添加网格线（当前已有grid(True)）。 3. 设置坐标轴的范围，以便更好地显示曲线。 不过，用户并没有提出这些额外需求，所以我们将保持当前代码。 因此，我们不需要修改这段代码。但是，如果用户希望进一步调整，我们可以提供一些可选的自定义设置。 考虑到用户的问题，我们只需确认当前代码已经包含： - x轴标签：'轮次'（表示训练轮次） - y轴标签：'损失'（表示损失值） - 图例：两条曲线分别标记为“训练损失”和“验证损失” 所以，我们不需要修改代码。 但是，为了确保用户满意，我们可以提供一些额外的定制选项，例如： 修改图例位置： 将 `self.loss_ax.legend()` 改为 `self.loss_ax.legend(loc='upper right')` 或其他位置。 或者，如果用户希望有更多的控制，我们可以添加一个设置选项，但这超出了当前问题的范围。 因此，我们决定不改变现有代码，因为它已经满足了用户提出的基本要求。 如果用户希望进一步定制，可以提出具体需求。 现在，我们根据要求，在回答后提出相关问题。</think>在绘制损失曲线时，我已经按照您的要求为x轴和y轴添加了标签，并为训练损失和验证损失分别添加了图例。以下是代码中已实现的相关部分： ```python # 绘制损失曲线 self.loss_ax.clear() self.loss_ax.plot(history.history['loss'], label='训练损失') self.loss_ax.plot(history.history['val_loss'], label='验证损失') self.loss_ax.set_title('模型训练损失') self.loss_ax.set_xlabel('轮次') # x轴标签 self.loss_ax.set_ylabel('损失') # y轴标签 self.loss_ax.legend() # 显示图例 self.loss_ax.grid(True) self.loss_canvas.draw() ``` ### 已实现的功能： 1. **x轴标签**： - 使用 `set_xlabel('轮次')` 设置了x轴标签为"轮次" - 表示训练过程中的迭代轮次 2. **y轴标签**： - 使用 `set_ylabel('损失')` 设置了y轴标签为"损失" - 表示模型的损失值 3. **图例显示**： - 使用 `legend()` 显示图例 - 每条曲线都有明确的标签： - `训练损失`：模型在训练集上的损失 - `验证损失`：模型在验证集上的损失 4. **其他增强**： - `set_title('模型训练损失')`：添加了图表标题 - `grid(True)`：添加网格线提高可读性 - `clear()`：每次绘制前清除旧内容，避免重叠 ### 图例效果说明： - 图例会显示在图表右上角（默认位置） - "训练损失"曲线会显示为默认颜色（通常是蓝色） - "验证损失"曲线会显示为不同颜色（通常是橙色） - 图例框包含标签和对应的线条样式 ### 图例位置调整（可选） 如果您希望自定义图例位置，可以在 `legend()` 方法中添加位置参数。以下是几种常见位置选项： ```python # 图例位置调整示例 self.loss_ax.legend(loc='upper right') # 右上角（默认） self.loss_ax.legend(loc='lower left') # 左下角 self.loss_ax.legend(loc='best') # 自动选择最佳位置 self.loss_ax.legend(loc='center') # 居中 ``` ### 完整代码整合 以下是包含这些功能的完整训练函数代码： ```python def train_model(self): """训练LSTM模型""" if self.train_df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择训练集文件") return try: self.status_var.set("正在预处理数据...") self.root.update() # 数据预处理 train_scaled = self.scaler.fit_transform(self.train_df[['水位']]) # 创建时间窗口数据集 window_size = self.window_size_var.get() X_train, y_train = self.create_dataset(train_scaled, window_size) # 调整LSTM输入格式 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 self.model = Sequential() self.model.add(LSTM( self.lstm_units_var.get(), return_sequences=True, input_shape=(window_size, 1) )) self.model.add(LSTM(self.lstm_units_var.get())) self.model.add(Dense(1)) self.model.compile( optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='mean_squared_error' ) # 训练模型 self.status_var.set("正在训练模型...") self.root.update() history = self.model.fit( X_train, y_train, epochs=self.epochs_var.get(), batch_size=self.batch_size_var.get(), validation_split=0.2, verbose=0 ) # 绘制损失曲线 self.loss_ax.clear() self.loss_ax.plot(history.history['loss'], label='训练损失') self.loss_ax.plot(history.history['val_loss'], label='验证损失') self.loss_ax.set_title('模型训练损失') self.loss_ax.set_xlabel('轮次') # x轴标签 self.loss_ax.set_ylabel('损失') # y轴标签 self.loss_ax.legend(loc='upper right') # 显示图例（右上角） self.loss_ax.grid(True) self.loss_canvas.draw() self.status_var.set(f"模型训练完成 | 最终损失: {history.history['loss'][-1]:.6f}") messagebox.showinfo("训练完成", "模型训练成功完成！") except Exception as e: messagebox.showerror("训练错误", f"模型训练失败:\n{str(e)}") self.status_var.set("训练失败") ``` 这段代码完全满足您的要求： 1. 添加了x轴标签"轮次" 2. 添加了y轴标签"损失" 3. 为两条曲线分别添加了"训练损失"和"验证损失"的图例 4. 图例显示在右上角（可通过修改`loc`参数调整位置）

这段代码中，绘制曲线的部分存在问题。 `plt.subplot(231)` 这样的语法是不正确的，因为 `plt.subplot()` 函数的返回值是 AxesSubplot 对象，而不是一个元组。因此，可以将绘图命令与 `plt.subplot()` 函数分开，并将其分配给一个变量，然后使用该变量来添加曲线。另外，这段代码中没有给数据 x 和 y1、y2、y3 赋值，所以绘图的数据不正确。下面是修改后的代码示例： ``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成测试数据 x = np.arange(0, 10, 0.1) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) y3 = np.tan(x) # 创建一个画布 fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') # 添加图例 ax.legend() # 显示图像 plt.show() ``` 这段代码将生成包含三条曲线的图形，并将其显示出来。