Python可视化.2import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0.5, 10, 1000)
y = np.cos(x)
plt.plot(x, y, ls='-', lw=2, 绘图函数先看最下面的解释：
格式：plt.plot(x, y, ls='-', lw=2, label='xxx', color='g' )
x：x轴上的值
y：y轴上的值
ls：线条风格 (linestyle linewidth)
label：标签文本
可以直接进行更改
可以设置划线的样式
小短线
点划线
圆点
变色
我没有改对应的文字
这样的图，我们在下篇文章一行一行代码来解释
f(x)=|sin(4x)^2 
数据可视化-入门2前面两个参数确定了面板的划分，例如 3， 2会将整个面板划分成 3 * 2 的方格，第三个参数取值范围是 [1, 3*2] 表示第几个Axes。 超过一位数，每个数字之间需要用逗号进行分隔，fig.addsubplot(2,21)和fig.addsubplot(2, 2, 1)都是可以的，fig.addsubplot(12, 2, 1)。 (2, 2, 1)
plt.title('1')
plt.imshow(image_1)
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.title('2')
plt.imshow(image_2) (-20, 22, 2)]
y2 = [i*2 for i in range(-20, 22, 2)]
y3 = [-i*2-5 for i in range(-20, 22, 2)]
y4 = [i* *3 for i in range(-20, 22, 2)]
# 在绘图之前，显示创建一个2x2 Figure对象
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) Tensorflow2——tensorboard可视化下面通过手写数字数据集来介绍如何使用tensorboard可视化
可以两种方法，一种是再notebook里，还有一种是网页打开。 test_dataset=test_dataset.repeat().batch(128)
model=tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D (16,(3,3),activation="relu",input_shape=(None,None,1)))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32,(3,3),activation ="relu"))
model.add(tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D())
model.add(tf.keras.layers.Dense(10,activation Albert_xiong
2021-06-21
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