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d2l.plt.plot和d2l.plot

时间: 2023-11-06 21:57:30 浏览: 626
d2l.plot和d2l.plt.plot都是用于绘制图形的函数，但是它们的使用方式略有不同。 d2l.plot是d2l包中封装的绘图函数，其使用方式与matplotlib中的plot函数类似，但是d2l.plot提供了一些额外的功能，如绘制多个图形、设置图形标题和坐标轴标签等。使用d2l.plot时，需要先导入d2l包。 d2l.plt.plot是直接调用matplotlib包中的plot函数进行绘图，使用方式与matplotlib中的plot函数完全一致，但是需要先导入matplotlib包。d2l.plt.plot的优点是可以直接使用matplotlib中的所有功能，缺点是需要先导入matplotlib包，且使用稍微复杂一些。 总的来说，如果只需要简单的绘图功能，可以使用d2l.plot；如果需要使用matplotlib中更多的功能，可以使用d2l.plt.plot。
相关问题

d2l.plt.plot和d2l.plot的参数

d2l.plt.plot和d2l.plot都是matplotlib库中的plot函数的封装，因此它们的参数基本上是相同的。下面是一些常见的参数： - x：x轴数据序列 - y：y轴数据序列 - linestyle：线条样式，如'-'表示实线，'--'表示虚线 - linewidth：线条宽度 - color：线条颜色 - marker：数据点标记样式，如'.'表示小圆点，'s'表示正方形 - markersize：数据点标记大小 - label：线条标签 - xlabel：x轴标签 - ylabel：y轴标签 - title：图表标题 - xlim：x轴范围 - ylim：y轴范围 - legend：是否添加图例，默认为True - figsize：图表大小，如(8, 6)表示宽度为8，高度为6的图表 除了以上参数外，还有一些更高级的参数，如alpha用于设置线条透明度，zorder用于设置图层顺序等。

d2l.plt.plot

### d2l 库中 `plt.plot` 的用法或示例 在深度学习框架 d2l 中，`plt.plot` 是一种常用的方法来绘制数据图表以便于可视化训练过程中的损失函数变化、模型预测结果等。以下是关于如何在 d2l 库中使用 `plt.plot` 的一些说明和示例。 #### 使用场景 d2l 库通常会封装 Matplotlib 来简化绘图操作。通过调用 `plt.plot` 方法可以轻松实现多种类型的曲线图绘制。例如，在展示训练过程中损失的变化或者比较不同模型的表现时，都会频繁使用到该方法[^3]。 #### 示例代码 下面是一个典型的例子，展示了如何利用 d2l 和 Matplotlib 绘制简单的折线图： ```python import d2l.torch as d2l import numpy as np # 创建样本数据 x = np.arange(0, 10, 0.1) y = np.sin(x) # 调用 d2l 的 plot 函数进行绘图 d2l.plt.plot(x, y, label='Sine Wave', color='steelblue') d2l.plt.xlabel('X-axis Label', fontsize=14) # 设置 X 轴标签 d2l.plt.ylabel('Y-axis Label', fontsize=14) # 设置 Y 轴标签 d2l.plt.title('Example of Sine Function Plotting using d2l and plt.plot', fontsize=16) # 添加标题 d2l.plt.legend(fontsize=12) # 显示图例 d2l.plt.grid(True) # 启用网格显示 d2l.plt.show() ``` 此段代码创建了一个正弦波形并将其可视化。其中 `d2l.plt.plot` 接受两个主要参数——横坐标数组 (`x`) 和纵坐标数组 (`y`)，同时还支持其他可选参数如颜色设置、线条样式以及标注等功能[^3]。 另外需要注意的是，在实际应用当中可能还会涉及到多个子图的同时绘制情况。此时可以通过调整布局参数等方式确保各部分之间不会相互干扰。比如之前提到过的调整间距命令 `plt.subplots_adjust(hspace=...)` 就是用来控制垂直方向上的间隔大小以防止重叠现象发生[^1]。 #### 高级功能扩展 除了基本的二维图形外，借助于 Matplotlib 提供的强大工具集还可以进一步探索更多可能性，像三维表面渲染、动画效果制作等等都可以基于类似的逻辑构建起来。不过这些更复杂的案例往往需要额外安装某些依赖包并且编写相对复杂得多的脚本才能完成。
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若 f(x)=tanh(x) ，将 f(x)和 df(x)/dx 绘制的在同一张图上，其中后者需要 使用自动微分实现，图像绘制调用 d2l.plt 包相关函数实现。

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class Animator: #@save """在动画中绘制数据""" def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None, ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1, figsize=(3.5, 2.5)): # 增量地绘制多条线 if legend is None: legend = [] d2l.use_svg_display() self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize) if nrows * ncols == 1: self.axes = [self.axes, ] # 使⽤lambda函数捕获参数 self.config_axes = lambda: d2l.set_axes( self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend) self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmts def add(self, x, y): # 向图表中添加多个数据点 if not hasattr(y, "__len__"): y = [y] n = len(y) if not hasattr(x, "__len__"): x = [x] * n if not self.X: self.X = [[] for _ in range(n)] if not self.Y:

self.Y = [[] for _ in range(n)] for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)): self.X[i].append(a) self.Y[i].append(b) assert len... self.fmts): # 可视化数据 self.axes[0].plot(x, y, fmt) self.fig.canvas.draw()

E:\Anaconda\envs\ATTE\python.exe E:\write\d2l.py File "E:\write\d2l.py", line 1 %matplotlib inline ^ SyntaxError: invalid syntax什么意思

plt.plot(x, y) plt.title("正弦曲线") plt.show() ### 补充说明 - 魔术命令列表：%run, %time, %load等命令都只能在Jupyter/IPython环境中使用 - 环境检查：可以通过print("当前环境：", 'Notebook' if...

import numpy as np from matplotlib_inline import backend_inline from d2l import torch as d2l def f(x): return 3*x**2-4*x def numerical_lim(f,x,h): return(f(x+h)-f(x))/h def use_svg_display(): #@save backend_inline.set_matplotlib_formats('svg') def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)): #@save use_svg_display() d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize #@save def set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim,ylim,xscale,yscale,legend): axes.set_xlabel(xlabel) axes.set_ylabel(ylabel) axes.set_xscale(xscale) axes.set_yscale(yscale) axes.set_xlim(xlim) axes.set_ylim(ylim) if legend: axes.legend(legend) axes.grid() #@save def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear', fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None): if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() def has_one_axis(X): return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list) and not hasattr(X[0],"__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X,Y = [[]]*len(X),X if has_one_axis(Y): Y = [Y] if len(X) != len(Y): X = X*len(Y) axes.cla() for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts): if len(x): axes.plot(x,y,fmt) else: axes.plot(y,fmt) set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim ,ylim,xscale,yscale,legend) x = np.arange(0,3,0.1) plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line(x=1)'])这段代码为什么在pycharm中运行不出来图形

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plt.plot(X, y) plt.legend("abcdef", ncol=2, loc="upper left") plt.show() 在这个例子中，我们使用 numpy 库生成了一个长度为 500 的等差数列 X，并使用 numpy.random.RandomState() 方法创建了...

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d2l.set_figsize()函数是在Dive into Deep Learning（D2L...d2l.plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) d2l.plt.show() 这样就会将绘图的尺寸大小设置为(5, 4)。你可以根据需要自由调整尺寸大小来满足绘图需求。

在天池实验室基于cifar10数据集建立alexnet结构并用d2l中的d2l.train_ch6函数显示

最后，我们可以使用d2l中的d2l.plot_history函数来绘制训练和验证精度随时间的变化情况： python d2l.plot_history(history, ('accuracy', 'val_accuracy')) 完整代码如下所示： python import ...

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric net.to(devices[0]) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) ax.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs]) ax.set_xlabel('epoch') ax.set_ylabel('value') ax.legend(['train loss', 'train acc', 'val acc']) plt.show() scheduler.step() measures = ( f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}' print(以上代码能否实现时事图像展示？请优化成不等epoch结束就时事显示图像的代码

你可以在每训练一定批次后，调用 plt.plot 和 plt.pause 函数来显示当前的图像。例如，可以在每训练 100 个 batch 后，调用 plt.plot 和 plt.pause(0.1) 函数来显示当前的图像。同时，要在循环结束后再调用 ...

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric net.to(devices[0]) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) d2l.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch', legend=['train loss', 'train acc', 'val acc'], figsize=(8, 6)) scheduler.step() measures = (f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}' print(measures + f'\n {metric[2] * num_epochs / timer.sum() :.1f}' f'examples /sec on {str(devices)}')以上代码可以在pycharm中帮我实现画图功能吗？请优化代码

num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2...

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深入理解J2EE中文版教程指南

根据给定的信息，我们可以分析出所涉及的知识点主要集中在Java 2 Platform, Enterprise Edition，也就是J2EE。J2EE是Java的一个平台，用于开发和部署企业级应用。它提供了一套服务、APIs以及协议，使得开发者能够构建多层、基于组件、分布式、安全的应用。 首先，要对J2EE有一个清晰的认识，我们需要理解J2EE平台所包含的核心组件和服务。J2EE提供了多种服务，主要包括以下几点： 1. **企业JavaBeans (EJBs)**：EJB技术允许开发者编写可复用的服务器端业务逻辑组件。EJB容器管理着EJB组件的生命周期，包括事务管理、安全和并发等。 2. **JavaServer Pages (JSP)**：JSP是一种用来创建动态网页的技术。它允许开发者将Java代码嵌入到HTML页面中，从而生成动态内容。 3. **Servlets**：Servlets是运行在服务器端的小型Java程序，用于扩展服务器的功能。它们主要用于处理客户端的请求，并生成响应。 4. **Java Message Service (JMS)**：JMS为在不同应用之间传递消息提供了一个可靠、异步的机制，这样不同部分的应用可以解耦合，更容易扩展。 5. **Java Transaction API (JTA)**：JTA提供了一套用于事务管理的APIs。通过使用JTA，开发者能够控制事务的边界，确保数据的一致性和完整性。 6. **Java Database Connectivity (JDBC)**：JDBC是Java程序与数据库之间交互的标准接口。它允许Java程序执行SQL语句，并处理结果。 7. **Java Naming and Directory Interface (JNDI)**：JNDI提供了一个目录服务，用于J2EE应用中的命名和目录查询功能。它可以查找和访问分布式资源，如数据库连接、EJB等。 在描述中提到的“看了非常的好，因为是详细”，可能意味着这份文档或指南对J2EE的各项技术进行了深入的讲解和介绍。指南可能涵盖了从基础概念到高级特性的全面解读，以及在实际开发过程中如何运用这些技术的具体案例和最佳实践。 由于文件名称为“J2EE中文版指南.doc”，我们可以推断这份文档应该是用中文编写的，因此非常适合中文读者阅读和学习J2EE技术。文档的目的是为了指导读者如何使用J2EE平台进行企业级应用的开发和部署。此外，提到“压缩包子文件的文件名称列表”，这里可能存在一个打字错误，“压缩包子”应为“压缩包”，表明所指的文档被包含在一个压缩文件中。 由于文件的详细内容没有被提供，我们无法进一步深入分析其具体内容，但可以合理推断该指南会围绕以下核心概念： - **多层架构**：J2EE通常采用多层架构，常见的分为表示层、业务逻辑层和数据持久层。 - **组件模型**：J2EE平台定义了多种组件，包括EJB、Web组件（Servlet和JSP）等，每个组件都在特定的容器中运行，容器负责其生命周期管理。 - **服务和APIs**：J2EE定义了丰富的服务和APIs，如JNDI、JTA、JMS等，以支持复杂的业务需求。 - **安全性**：J2EE平台也提供了一套安全性机制，包括认证、授权、加密等。 - **分布式计算**：J2EE支持分布式应用开发，允许不同的组件分散在不同的物理服务器上运行，同时通过网络通信。 - **可伸缩性**：为了适应不同规模的应用需求，J2EE平台支持应用的水平和垂直伸缩。 总的来说，这份《J2EE中文版指南》可能是一份对J2EE平台进行全面介绍的参考资料，尤其适合希望深入学习Java企业级开发的程序员。通过详细阅读这份指南，开发者可以更好地掌握J2EE的核心概念、组件和服务，并学会如何在实际项目中运用这些技术构建稳定、可扩展的企业级应用。