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将plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r")转换成这种格式：plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r")

时间: 2023-10-17 11:22:13 浏览: 96
这两行代码已经是标准的Python语句，没有任何问题，不需要进行任何转换。如果你想要在一行中写这两个语句，可以使用分号将它们分开，如下所示： ```python plt.plot(pre_array, 'g'); plt.plot(test_labels, "r") ``` 但是，这样做会使代码难以阅读和维护，不建议这样编写代码。最好是将它们分成两行，每行只包含一个语句，这样代码会更易读和易于维护。
相关问题

plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r")

这是使用Matplotlib库在Python中绘制图表的代码。 `plt.plot(pre_array, 'g')` 会绘制一条绿色的线，x轴的值为 `pre_array` 数组的索引，y轴的值为 `pre_array` 中的值。这通常用于可视化预测值。 `plt.plot(test_labels, "r")` 会绘制一条红色的线，x轴的值为 `test_labels` 数组的索引，y轴的值为 `test_labels` 中的值。这通常用于可视化真实标签值。 需要注意的是，这两行代码可能涉及到更多的代码，如导入Matplotlib库和设置图表的标题、标签等。此外，这些代码的执行需要在Matplotlib的图形界面中运行，否则图表将不会显示。

根据报错：raise ValueError("If using all scalar values, you must pass an index") ValueError: If using all scalar values, you must pass an index，修改代码错误： plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r") df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels}) sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show()

根据错误信息，您需要为 DataFrame 传递一个索引。您可以使用 `range()` 函数生成一个整数索引，代码如下： ```python import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # define event event = ["event"] * len(pre_array) # create dataframe with index df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels}, index=range(len(pre_array))) # plot the data plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r") sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show() ``` 在这个版本的代码中，我们使用 `range()` 函数生成了一个长度为 `len(pre_array)` 的整数索引，并将其传递给 DataFrame 的 `index` 参数。这样，您的 DataFrame 就有了一个索引，就不会再出现 "If using all scalar values, you must pass an index" 的错误了。
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如果你想要将 plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r") 转换成Seaborn风格的代码，需要将 pre_array 和 test_labels 数据以DataFrame的形式传入，然后使用 sns.lineplot() 函数来绘制线图，...

def plot_image(i, predictions_array, true_label, img): predictions_array, true_label, img = predictions_array, true_label[i], img[i] plt.grid(False) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary) predicted_label = np.argmax(predictions_array) if predicted_label == true_label: color = 'blue' else: color = 'red' plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(class_names[predicted_label], 100 * np.max(predictions_array), class_names[true_label]), color=color) def plot_value_array(i, predictions_array, true_label): predictions_array, true_label = predictions_array, true_label[i] plt.grid(False) plt.xticks(range(10)) plt.yticks([]) thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777") plt.ylim([0, 1]) predicted_label = np.argmax(predictions_array) thisplot[predicted_label].set_color('red') thisplot[true_label].set_color('blue') print("验证预测结果:") i = 12 plt.figure(figsize=(6, 3)) plt.subplot(1, 2, 1) plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images) plt.subplot(1, 2, 2) plot_value_array(i, predictions[i], test_labels) plt.show() num_rows = 5 num_cols = 3 num_images = num_rows * num_cols plt.figure(figsize=(2 * 2 * num_cols, 2 * num_rows)) for i in range(num_images): plt.subplot(num_rows, 2 * num_cols, 2 * i + 1) plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images) plt.subplot(num_rows, 2 * num_cols, 2 * i + 2) plot_value_array(i, predictions[i], test_labels) plt.tight_layout() plt.show() # 使用训练好的模型对单个图像进行预测 img = test_images[1] print(img.shape) # tf.keras 模型经过了优化，可同时对一个批或一组样本进行预测 img = (np.expand_dims(img, 0)) print(img.shape) # 增加相应标签 predictions_single = probability_model.predict(img) print(predictions_single) plot_value_array(1, predictions_single[0], test_labels) _ = plt.xticks(range(10), class_names, rotation=45)

首先定义了两个函数plot_image和plot_value_array，用于可视化展示预测结果。然后调用这两个函数来展示第12张测试图片的预测结果和对应的概率分布情况。接着定义了num_rows、num_cols和num_images三个变量，分别表示...

plt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial Unicode MS'] #显示中文字体，这段代码我可是找了好长时间 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False def plot_image(i, predictions_array, true_labels, images): predictions_array, true_label, img = predictions_array[i], true_labels[i], images[i] plt.grid(False) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) # 显示照片，以cm 为单位。 plt.imshow(images[i], cmap=plt.cm.binary) # 预测的图片是否正确，黑色底表示预测正确，红色底表示预测失败 predicted_label = np.argmax(prediction[i]) true_label = y_test[i][0] if predicted_label == true_label: color = 'black' else: color = 'red' # plt.xlabel("{} ({})".format(class_names[predicted_label], # class_names[true_label]), # color=color) plt.xlabel("预测{:2.0f}%是{}(实际{})".format(100*np.max(predictions_array), class_names[predicted_label], class_names[true_label]), color=color) def plot_value_array(i, predictions_array, true_label): predictions_array, true_label = predictions_array[i], true_label[i][0] plt.grid(False) plt.xticks(range(10)) plt.yticks([]) thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777") plt.ylim([0, 1]) predicted_label = np.argmax(predictions_array) thisplot[predicted_label].set_color('red') thisplot[true_label].set_color('blue') num_rows = 5 num_cols = 3 num_images = num_rows*num_cols plt.figure(figsize=(2*2*num_cols, 2*num_rows)) for i in range(num_images): plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1) plot_image(i, prediction, y_test, x_test) plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+2) plot_value_array(i, prediction, y_test)解释如下代码

plot_value_array()函数用于绘制数值数组，并将预测结果的最大值标记为红色，将真实标签标记为蓝色。接下来，通过循环调用这两个函数来绘制一组图像和相应的数值数组。最终，使用plt.figure()函数定义了一个绘图...

解释下面的代码 def show_plot(plot_data, delta, title): labels = ['History', 'True Future', 'Model Prediction'] marker = ['.-', 'rx', 'go'] time_steps = create_time_steps(plot_data[0].shape[0]) if delta: future = delta else: future = 0 plt.title(title) for i, x in enumerate(plot_data): if i: plt.plot(future, plot_data[i], marker[i], markersize=10, label=labels[i]) else: plt.plot(time_steps, plot_data[i].flatten(), marker[i], label=labels[i]) plt.legend() plt.xlim([time_steps[0], (future+5)*2]) plt.xlabel('Time-Step') return plt

它接受三个参数：plot_data（包含历史、真实未来和模型预测数据的列表）、delta（表示未来的时间步数）和 title（图表的标题）。函数首先定义了标签和标记，然后创建了时间步长。如果 delta 不为零，则将其用作未来...

解释以下代码：plt.plot() for i, l in enumerate(kmeans_model.labels_): plt.plot(x1[i], x2[i], color=colors[l], marker=markers[l],ls='None') plt.xlim([100, 110]) plt.ylim([26, 33])

3. plt.plot(x1[i], x2[i], color=colors[l], marker=markers[l],ls='None')：这一行代码使用 plt.plot() 函数来绘制散点图。x1[i] 和 x2[i] 分别是第 i 个样本点的两个特征值，colors[l] 和 markers[l]...

fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot(x,y_st,linestyle = '--',label = '水体',color = 'gray') plt.plot(x,y_zb,linestyle = '-.',label = '植被',color = 'gray') plt.plot(x,y_hs,linestyle = 'solid',label = '火烧迹地裸地',color = 'gray') plt.plot(x,y_x,linestyle = '-',label = '雪',color = 'gray') plt.plot(x,y_yy,linestyle = ':',label = '阴影',color = 'gray') plt.plot(x,y_ld,label = '裸地',color = 'gray') labels = ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'] plt.xticks(x, labels) plt.legend(loc = 'upper center') # 移除上方和右侧的边框线 plt.spines['top'].set_visible(False) plt.spines['right'].set_visible(False)

需要注意的是，代码中plt.spines['top'].set_visible(False)和plt.spines['right'].set_visible(False)这两行代码可能会出现上面提到的报错，您可以将其替换为以下代码实现相同的效果： ax = plt.gca() ax....

plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(self_ref[:,0], self_ref[:,1], 'b--', label='Self Reference') colors = ['r', 'm', 'orange'] for i, obs in enumerate(obs_refs): plt.plot(obs[:,0], obs[:,1], color=colors[i], linestyle=':', label=f'Obstacle {i+1}') plt.plot(actual_traj[:,0], actual_traj[:,1], 'g-', linewidth=2, label='Actual') plt.legend() plt.title('Multi-Obstacle Avoidance MPC') plt.grid(True) plt.show() plt.savefig('zz.png')

plt.legend(unique_labels.values(), unique_labels.keys(), loc='upper left', fontsize=10) # ========== 保存图像 ========== plt.savefig('mpc_path_planning.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show...

四个绘图函数理解 条形图python：plt.bar（） 直方图：plt.hist（） 饼图：plt.pie（） 折线图：plt.plot（）

条形图用于展示分类数据，其长度成比例于各个类别的数值大小。以下是使用 plt.bar 函数绘制条形图的方法： python import matplotlib.pyplot as plt categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [3, 7, 2, 5...

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

首先，代码将 iris 数据集导入，然后进行了归一化处理。接着，使用 MiniBatchKMeans 算法对归一化后的数据进行聚类，得到聚类中心和每个数据点所属的聚类类别。最后，使用 matplotlib 绘制聚类散点图，其中每个数据...

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio') self.ax8 = plt.subplot(self.gs[3, 1]) row_labels = [ 'Initial number of clients', 'Average connected clients', 'Average bandwidth usage', 'Average load factor of slices', 'Average coverage ratio', 'Average block ratio', 'Average handover ratio', ] l, r = self.xlim cell_text = [ [f'{len(self.clients)}'], [f'{mean(vals[l:r]):.2f}'], [f'{format_bps(mean(vals1[l:r]), return_float=True)}'], [f'{mean(vals2[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals4[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals5[l:r]):.4f}'], [f'{mean(vals6[l:r]):.4f}'], ] self.ax8.axis('off') self.ax8.axis('tight') self.ax8.tick_params(axis='x', which='major', pad=15) self.ax8.table(cellText=cell_text, rowLabels=row_labels, colWidths=[0.35, 0.2], loc='center right') plt.tight_layout() 更改为只输出其中的第一行第一列的图片

抱歉，这段代码是用来绘制多张子图并将它们组合成一个大图的，不太适合只输出其中的一张子图。如果您只需要输出其中的一张子图，需要对代码进行相应修改，只绘制需要的子图并将其保存即可。例如，如果只需要输出第一...

tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences,maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:,:1]) print('Shape of data tensor:',data.shape) print('Shape of label tensor',labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:traing_samples] y_train = data[:traing_samples] x_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] y_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] model = Sequential() model.add(Embedding(max_words,100,input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32,activation='relu')) model.add(Dense(10000,activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train,y_train, epochs=1, batch_size=128, validation_data=[x_val,y_val]) import matplotlib.pyplot as plt acc = history.history['acc'] val_acc = history.history['val_acc'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epoachs = range(1,len(acc) + 1) plt.plot(epoachs,acc,'bo',label='Training acc') plt.plot(epoachs,val_acc,'b',label = 'Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.legend() plt.figure() plt.plot(epoachs,loss,'bo',label='Training loss') plt.plot(epoachs,val_loss,'b',label = 'Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() plt.show() max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = data[10000:,0:] x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) # 将标签转换为独热编码 y_train = np.eye(2)[y_train] y_test = data[10000:,:1] y_test = np.eye(2)[y_test]

5. 在将标签转换为独热编码时，应该使用 y_train[:, 0] 和 y_test[:, 0]，而不是 y_train 和 y_test。 以下是修改后的代码： python tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_...

lstm_model = LSTM(input_dim=1, output_dim=pre_len, hidden_dim=train_window) loss_function = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(lstm_model.parameters(), lr=0.001) epochs = 10 Train = True # 训练还是预测 if Train: losss = [] lstm_model.train() # 训练模式 start_time = time.time() # 计算起始时间 for i in range(epochs): for seq, labels in train_inout_seq: lstm_model.train() optimizer.zero_grad() y_pred = lstm_model(seq) single_loss = loss_function(y_pred, labels) single_loss.backward() optimizer.step() print(f'epoch: {i:3} loss: {single_loss.item():10.8f}') losss.append(single_loss.detach().numpy()) torch.save(lstm_model.state_dict(), 'save_model.pth') print(f"模型已保存,用时:{(time.time() - start_time) / 60:.4f} min") plt.plot(losss) # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('Training Error') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Error') # 保存图表到本地 plt.savefig('training_error.png') else: # 加载模型进行预测 lstm_model.load_state_dict(torch.load('save_model.pth')) lstm_model.eval() # 评估模式 results = [] reals = [] losss = [] test_inout_seq = create_inout_sequences(test_data_normalized, train_window, pre_len) for seq, labels in train_inout_seq: pred = lstm_model(seq)[0].item() results.append(pred) mae = calculate_mae(pred, labels.detach().numpy()) # MAE误差计算绝对值(预测值 - 真实值) reals.append(labels.detach().numpy()) losss.append(mae) print("模型预测结果：", results) print("预测误差MAE:", losss) plt.style.use('ggplot') # 创建折线图 plt.plot(results, label='real', color='blue') # 实际值 plt.plot(reals, label='forecast', color='red', linestyle='--') # 预测值 # 增强视觉效果 plt.grid(True) plt.title('real vs forecast') plt.xlabel('time') plt.ylabel('value') plt.legend() plt.savefig('test——results.png') 将以上代码改为先训练模型，再进行预测

plot_results(test_labels, final_predictions) # 结果可视化 ### 四、关键注意事项 1. **数据一致性**：预测时的数据标准化参数必须与训练时相同，建议保存训练集的均值/方差 2. **设备同步**：若使用GPU训练...

修改下面代码，另画一张可视化图展示出t_sne里面的数据每15行数据个用一种颜色画出。 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) plt.clf() '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

plt.plot(dd[0], dd[1], colors[i % len(colors)]+'.') plt.savefig(png_file) plt.clf() frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name'...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models, datasets import matplotlib.pyplot as plt # 1. 数据加载和预处理 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data(). # 归一化像素值到0-1范围 train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0. # 类别名称（CIFAR-10数据集） class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']. # 2. 构建CNN模型（按照图示结构） model = models.Sequential([ # 输入层：32x32 RGB图像 # 第一卷积层（Conv2D） layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)), # 第一池化层（MaxPooling） layers.MaxPooling2D((2, 2)), # 第二卷积层 layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), # 第二池化层 layers.MaxPooling2D((2, 2)), # 第三卷积层 layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), # 展平层（将3D特征图转换为1D向量） layers.Flatten(), # 全连接层（Dense） layers.Dense(64, activation='relu'), # 输出层（10个类别的概率分布） layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 3. 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 4. 训练模型 history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels)) # 5. 评估模型 # 绘制训练曲线 plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() # 测试集评估 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print(f'\nTest accuracy: {test_acc:.4f}') # 6. 使用模型进行预测 def predict_image(img_array, model=model): """预测单张图像的类别""" img_array = tf.expand_dims(img_array, 0) # 添加batch维度 predictions = model.predict(img_array) predicted_class = tf.argmax(predictions[0]).numpy() confidence = tf.reduce_max(predictions[0]).numpy() return predicted_class, confidence # 示例预测 sample_image = test_images[0] pred_class, confidence = predict_image(sample_image) print(f"\nExample prediction:") print(f"Predicted class: {class_names[pred_class]} (confidence: {confidence:.2%})") print(f"Actual class: {class_names[test_labels[0][0]]}")

不过，在打印实际类别的时候，test_labels[0][0]可能需要检查是否正确，因为CIFAR-10的标签是形状为(10000,1)的数组，所以test_labels[0]是数组，取第一个元素是对的。 可能的改进点包括： 1. 添加Dropout层，比如...

在下面代码中修改添加一个可视化图，用来画出r经过t_sne之后前15行和15到30行数据的可视化图。import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, png_file1, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) plt.clf() '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2_1.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot...

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Java Web应用开发教程：Struts与Hibernate实例解析

在深入探讨所给文件的标题、描述以及标签后，我们可以从中学到关于Struts和Hibernate的知识，以及它们如何在构建基于MVC模式的高效Java Web应用中发挥作用。 **标题解读** 标题中提到了“Struts与Hibernate实用教程”以及“构建基于MVC模式的高效Java Web应用例子代码(8)”，这意味着本教程提供了在开发过程中具体实施MVC架构模式的示例和指导。在这里，MVC（Model-View-Controller）模式作为一种架构模式，被广泛应用于Web应用程序的设计中，其核心思想是将应用分为三个核心组件：模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)。模型负责数据的处理和业务逻辑，视图负责展示数据，而控制器负责处理用户输入以及调用模型和视图去完成业务流程。 **描述解读** 描述部分进一步强调了该教程包含的是具体的例子代码，这些例子是实现高效Java Web应用的一部分，并且教程分成了10个部分。这表明学习者可以通过实际的例子来学习如何使用Struts和Hibernate实现一个基于MVC模式的Web应用。Struts是Apache Software Foundation的一个开源Web应用框架，它采用MVC模式来分离业务逻辑、数据模型和用户界面。Hibernate是一个开源的对象关系映射（ORM）工具，它简化了Java应用与关系数据库之间的交互。 **标签解读** 标签“j2ee,源码”揭示了本教程的适用范围和技术栈。J2EE（Java Platform, Enterprise Edition）是一个用于开发企业级应用的平台，它提供了构建多层企业应用的能力。源码（Source Code）表示本教程将提供代码级别的学习材料，允许学习者查看和修改实际代码来加深理解。 **压缩包子文件的文件名称列表解读** 文件名称列表中的“ch8”表示这一部分教程包含的是第八章节的内容。虽然我们没有更多的章节信息，但可以推断出这是一个系列教程，而每一个章节都可能涵盖了一个具体的例子或者是MVC模式实现中的一个特定部分。 **详细知识点** 在深入探讨了上述概念后，我们可以总结出以下知识点： 1. **MVC模式**: 详细解释MVC模式的设计原理以及在Web应用中的作用，包括如何将应用程序分为模型、视图和控制器三个部分，以及它们之间的交互。 2. **Struts框架**: 介绍Struts框架的基本组件，如Action、ActionForm、ActionServlet等，以及如何在Web应用中使用Struts框架来实现控制器部分的功能。 3. **Hibernate ORM**: 讲解Hibernate如何通过注解或XML配置文件将Java对象映射到数据库表，以及如何使用Hibernate的会话（Session）来管理数据库交互。 4. **Java Web应用开发**: 讲述开发Java Web应用所需要了解的技术，例如Java Servlet、JSP（Java Server Pages）、JavaBeans等。 5. **实际例子**: 分析提供的例子代码，理解如何将Struts和Hibernate集成在真实的Web应用项目中，完成从数据模型到用户界面的全部流程。 6. **代码实践**: 详细解释例子中提供的源代码，理解其背后的逻辑，并能够通过实践加深对代码结构和功能的理解。 7. **企业级应用开发**: 阐述J2EE平台的重要性和它在构建大型、可扩展企业级应用中的优势，以及如何利用J2EE平台上的各种技术。 综上所述，这份教程通过结合Struts和Hibernate框架，并运用MVC设计模式，为Java Web应用开发者提供了一个高效的学习路径。通过例子代码的实践，开发者能够更好地理解如何构建和维护复杂的Web应用。