python函數(shù)圖的繪制

pre

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import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.patches import Polygon

def func(x):

return -(x-2)*(x-8)+40

x=np.linspace(0,10)

y=func(x)

fig,ax = plt.subplots()

plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)

plt.ylim(ymin=20)

a=2

b=9

ax.set_xticks([a,b])

ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])

ax.set_yticks([])

plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')

plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')

ix=np.linspace(a,b)

iy=func(ix)

ixy=zip(ix,iy)

verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]

poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')

ax.add_patch(poly)

x_math=(a+b)*0.5

y_math=35

plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)

plt.show()

/pre

請(qǐng)問卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中這種loss圖是用什么畫的？

你可以使用Matlab，或者M(jìn)atplotlib（一個(gè)著名的python繪圖包，強(qiáng)烈建議）。

Matplotlib: Python可視化

Matplotlib是一個(gè)用Python創(chuàng)建靜態(tài)、動(dòng)畫和交互式可視化的綜合性庫。Matplotlib讓簡單的事情變得簡單，讓困難的事情成為可能。

1. 創(chuàng)建出版質(zhì)量圖。

2. 制作可以縮放、平移、更新的交互式圖形。

3. 自定義視覺樣式和布局。

4. 導(dǎo)出到許多文件格式。

5. 嵌入JupyterLab和圖形用戶界面。

6. 使用構(gòu)建在Matplotlib上的第三方包的豐富數(shù)組。

matplotlib參考官網(wǎng)，以及用法

有任何疑問歡迎回復(fù)?。?/p>

如何利用caffe自帶的工具包繪制accuracy/loss曲線

需要用到的文件在 caffe/tools/extra/plot_training_log.py.example

還需要用到caffe/tools/extra/parse_log.sh 和 caffe/tools/extra/extract_seconds.py文件（如果不在當(dāng)前目錄執(zhí)行記得都拷貝出來）

執(zhí)行命令 python plot_training_log.py 0 save.png my.log

0 -為繪制類型，會(huì)有usage 提示或者查看源碼 為要畫那種圖，有測(cè)試的、訓(xùn)練的accurary等等

Usage:

./plot_training_log.py chart_type[0-7] /where/to/save.png /path/to/first.log ...

Notes:

1. Supporting multiple logs.

2. Log file name must end with the lower-cased ".log".

Supported chart types:

0: Test accuracy vs. Iters

1: Test accuracy vs. Seconds

2: Test loss vs. Iters

3: Test loss vs. Seconds

4: Train learning rate vs. Iters

5: Train learning rate vs. Seconds

6: Train loss vs. Iters

7: Train loss vs. Seconds

save.png 是保存圖像路徑

my.log 是訓(xùn)練caffe定義的層輸出日志路徑，也就是當(dāng)前要繪制曲線的數(shù)據(jù)，必須以.log結(jié)尾

eg:

python ./plot_training_log.py 0 ~/share/learn-caffe/accuracy_iter.png ~/share/learn-caffe/lesson04/mnist_lenet.log