如何通过python画loss曲线 点线颜色及点线型设置说明(超实用)
1 通过python画loss曲线
- 首先导入一些python画图的包,读取txt文件,假设我现在有两个模型训练结果的records.txt文件
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pylab as pl from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes data1_loss =np.loadtxt("valid_RCSCA_records.txt") data2_loss = np.loadtxt("valid_SCRCA_records.txt")
- 我自己的数据第一列是训练步数,第二列的loss,所以取出相应列的数据作为绘图的x和y
x = data1_loss[:,0]
y = data1_loss[:,1]
x1 = data2_loss[:,0]
y1 = data2_loss[:,1]
- 先创建一幅图,再在这幅图上添加一个小图,小图用来显示部分放大的曲线
fig = plt.figure(figsize = (7,5)) #figsize是图片的大小`
ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1) # ax1是子图的名字`
- 先画出整体的loss曲线
pl.plot(x,y,'g-',label=u'Dense_Unet(block layer=5)')`
# ‘’g‘’代表“green”,表示画出的曲线是绿色,“-”代表画的曲线是实线,可自行选择,label代表的是图例的名称,一般要在名称前面加一个u,如果名称是中文,会显示不出来,目前还不知道怎么解决。
p2 = pl.plot(x1, y1,'r-', label = u'RCSCA_Net')
pl.legend()
#显示图例
p3 = pl.plot(x2,y2, 'b-', label = u'SCRCA_Net')
pl.legend()
pl.xlabel(u'iters')
pl.ylabel(u'loss')
plt.title('Compare loss for different models in training')
画出曲线如图:
5. 显示放大的部分曲线
# plot the box
tx0 = 0
tx1 = 10000
#设置想放大区域的横坐标范围
ty0 = 0.000
ty1 = 0.12
#设置想放大区域的纵坐标范围
sx = [tx0,tx1,tx1,tx0,tx0]
sy = [ty0,ty0,ty1,ty1,ty0]
pl.plot(sx,sy,"purple")
axins = inset_axes(ax1, width=1.5, height=1.5, loc='right')
#loc是设置小图的放置位置,可以有"lower left,lower right,upper right,upper left,upper #,center,center left,right,center right,lower center,center"
axins.plot(x1,y1 , color='red', ls='-')
axins.plot(x2,y2 , color='blue', ls='-')
axins.axis([0,20000,0.000,0.12])
plt.savefig("train_results_loss.png")
pl.show
#pl.show()也可以
2 点线标志颜色设置说明
2.1 点线颜色设置
我们改变线和点的颜色,只需修改plot()的第三个参数
c–cyan–青色
r–red–红色
m–magente–品红
g–green–绿色
b–blue–蓝色
y–yellow–黄色
k–black–黑色
w–white–白色
上述参数可以叠加,从而产生有点又有线的图像。
2.2 线型设置
我们还可以改变线型,也是修改plot的第三个参数。
-实线
– 虚线
-. 形式即为-.
: 细小的虚线
2.3 点型设置
我们还可以改变点型,同样是修改第三个参数。
s–方形
h–六角形
H–六角形
*–*形
±-加号
x–x形
d–菱形
D–菱形
p–五角形
2 同时绘制多个图像
如果要在同一幅图中绘制多个图像,只需在show()之前再定义另外两个变量即可。
参考如下:
1.https://blog.csdn.net/qq_43679030/article/details/86178812
2.https://blog.csdn.net/qq_32855463/article/details/86610098
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