<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
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("位置點位") axes.set_ylabel("預測值") axes.set_title("矯正網路結果") plt.savefig("result.png") plt.show()
離散圖畫法如上所示。
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("位置點位") axes.set_ylabel("預測值") axes.set_title("矯正網路預測結果") axes.set_ylim((36, 37)) plt.savefig("result.png") plt.show()
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("位置點位") axes.set_ylabel("預測值") axes.set_title("矯正網路預測結果") axes.set_ylim((36, 37)) plt.savefig("result.png") plt.legend(['real', 'predict'], loc='upper left') plt.show()
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("位置點位") axes.set_ylabel("預測值") axes.set_title("矯正網路預測結果") axes.set_ylim((36, 37)) plt.savefig("result.png") plt.legend(['真實值36.7℃', '預測值'], loc='upper left') plt.show()
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("位置點位") axes.set_ylabel("預測值") axes.set_title("矯正網路預測結果") axes.set_ylim((36, 37)) plt.savefig("result.png") plt.legend(['真實值36.7℃', '預測值'], loc='upper left') row_labels = ['準確率:'] col_labels = ['數值'] 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()
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