算法入门(三)学会用matplotlib画图

文章目录

一、 Matplotlib是什么

bash 复制代码
把数据画出来(可视化)

二、为什么 AI 一定要学它

bash 复制代码
因为你以后会经常做这些事:
看训练过程(loss曲线)
看数据分布
看图片
看模型效果
👉 不会可视化 = 看不懂模型在干嘛 ❌

三、最基础:画一条线(必须会)

bash 复制代码
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]

plt.plot(x, y)
plt.show()

四、加点信息(必须掌握)

bash 复制代码
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]

plt.plot(x, y)
plt.title("My First Plot")   # 标题
plt.xlabel("X")             # x轴名称
plt.ylabel("Y")             # y轴名称

plt.show()

五、画多个曲线(AI常用)

bash 复制代码
x = [1,2,3,4]

y1 = [1,2,3,4]
y2 = [1,4,9,16]

plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)

plt.show()

六、最重要:画 loss 曲线 ⭐⭐⭐⭐⭐

bash 复制代码
loss = [0.9, 0.7, 0.5, 0.3]

plt.plot(loss)
plt.title("Training Loss")
plt.show()

七、显示图片

bash 复制代码
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

img = Image.open("dog.jpg")

plt.imshow(img)
plt.axis("off")   # 去掉坐标轴
plt.show()

八、保存图片

bash 复制代码
plt.plot([1,2,3])
plt.savefig("test.png")

九、你必须掌握到这个程度

bash 复制代码
会画曲线
会显示图片
会保存图片
能看懂loss变化

十、课后练习

bash 复制代码
import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟训练过程
loss = [1.0, 0.8, 0.6, 0.5, 0.3]

# 1 画曲线
# 2 加标题:Training Loss
# 3 加x轴:epoch
# 4 加y轴:loss

plt.plot(loss)
plt.title("Training Loss")
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Loss")
plt.show()

十一、关键认知

bash 复制代码
👉 Numpy负责"算"

👉 Matplotlib负责"看"

👉 AI就是:算 + 看

十二、同时画训练集和验证集

bash 复制代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

train_loss = [1.0, 0.8, 0.6, 0.5, 0.3]
val_loss   = [1.1, 0.9, 0.7, 0.65, 0.6]

plt.plot(train_loss, label="Train Loss")
plt.plot(val_loss, label="Val Loss")

plt.legend()  # 显示图例
plt.title("Training vs Validation Loss")

plt.show()
相关推荐
陕西企来客几秒前
2026年7月技术好GEO优化方案:算法适配与内容策略
人工智能·算法·机器学习·技术好geo优化
风栖柳白杨17 分钟前
【面试】AI算法工程师_空白自测版本
人工智能·算法·面试
闪电悠米2 小时前
力扣hot100-73.矩阵置零-标记数组详解
算法·leetcode·矩阵
栋***t2 小时前
从“纸质试卷”到“AI智能组卷”,麦塔在线考试系统如何重构出题逻辑?
java·大数据·人工智能·算法·重构
wabs6662 小时前
关于图论【卡码网100.最大岛屿的面积的思考】
数据结构·算法·图论
CHANG_THE_WORLD2 小时前
深入理解递归:从函数调用到调用栈的完整执行过程
java·开发语言·算法
geovindu3 小时前
go:Backtracking Algorithm
开发语言·后端·算法·golang·回溯算法
微露清风4 小时前
模拟算法学习记录
学习·算法
KaMeidebaby4 小时前
卡梅德生物技术快报 | abcore 纳米抗体文库:从PNAS论文看纳米抗体理性设计:构象熵作为亲和力预测新指标的技术实现
java·开发语言·人工智能·算法·机器学习
问商十三载4 小时前
2026法律行业AI引擎生成式优化怎么优化?三层专业加固提排名,零成本提33%引用率附适配表
java·前端·人工智能·算法