近來(lái)實(shí)驗(yàn)室的師姐要發(fā)論文，由于論文交稿時(shí)間臨近，有一些雜活兒需要處理，作為實(shí)驗(yàn)室資歷最淺的一批，我這個(gè)實(shí)習(xí)生也就責(zé)無(wú)旁貸地幫忙當(dāng)個(gè)下手。今天師姐派了一個(gè)小活，具體要求是：
給一些訓(xùn)練模型的迭代次數(shù)，訓(xùn)練精度的數(shù)據(jù)，讓我做成圖表形式展示出來(lái)，一方面幫助檢查模型訓(xùn)練時(shí)的不足，另一方面來(lái)看樣本數(shù)目和預(yù)測(cè)精度之間的聯(lián)系，數(shù)據(jù)具體格式如下：
Iteration 1500
label train test right acc
12 143 24 24 1.0
160 92 16 15 0.9375
100 12 2 0 0.0
142 0 0 0 0.0
152 0 0 0 0.0
110 10 2 0 0.0
170 12 2 2 1.0
42 421 70 63 0.9
31 43 8 5 0.625
22 132 22 18 0.818181818182
60 51 9 8 0.888888888889
51 916 153 143 0.934640522876
131 82 14 11 0.785714285714
53 84 14 10 0.714285714286
70 9 2 2 1.0
21 531 89 89 1.0
120 1 1 1 1.0
11 454 76 71 0.934210526316
90 1 1 1 1.0
32 39 7 6 0.857142857143
41 151 25 14 0.56
132 0 0 0 0.0
151 43 7 6 0.857142857143
43 8 2 1 0.5
80 7 2 1 0.5
141 96 16 16 1.0
44 67 12 2 0.166666666667
right: 509 accuracy:0.883680555556
我的任務(wù)就是以label為自變量，繪制出它和train及acc之間的關(guān)系。
接到這個(gè)任務(wù)后，最直觀(guān)的感受就是常規(guī)的洗數(shù)據(jù)，于是我先把這些數(shù)據(jù)放在txt文件中存儲(chǔ)下來(lái)，由于每個(gè)數(shù)據(jù)之間的間隔大于一個(gè)空格，我想當(dāng)然地寫(xiě)個(gè)正則匹配腳本將數(shù)據(jù)間的大空格轉(zhuǎn)換為一個(gè)逗號(hào)（轉(zhuǎn)換為逗號(hào)的目的是這樣可以直接轉(zhuǎn)換為CSV表格文件，然而在本次任務(wù)中貌似意義不大….）
#**********************Python 3.6.1***************************#
#* 將txt文本數(shù)據(jù)中的過(guò)長(zhǎng)的空格更為一個(gè)逗號(hào) *#
#***************** Author LQ ******************************#
#********************** 2018/4/4 ****************************#
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import os #os模塊與文本操作直接相關(guān)的模塊
#*********下面三句代碼作用不詳，就是為了防止出現(xiàn)編碼問(wèn)題*********
import importlib
import sys
importlib.reload(sys)
#****************************************************
PATTERN = '\s+'#匹配出文本中的長(zhǎng)空格
class Cleaner:
#初始化
def __init__(self):
os.chdir('D:\\Learning\\Machine_Learning\\實(shí)習(xí)\\師姐論文實(shí)驗(yàn)') #改變工作目錄到txt文件對(duì)應(yīng)的目錄
self.content = open("acc-onlyRealImage-Iter2500.txt")
def grab_content(self):
line=self.content.readline()
pre=re.compile(PATTERN)
while line:
line_1=pre.sub(',',line) #將文本的長(zhǎng)空格轉(zhuǎn)換為逗號(hào)后，利于轉(zhuǎn)成CSV格式，然后label按照升序排列
self.Write_content(line_1)
line = self.content.readline()
def Write_content(self,line_1):
path='acc-onlyRealImage-Iter2500-after.txt'
f=open(path,'a')
f.write('\n'+line_1)
def run(self):
self.grab_content()
if __name__ == '__main__':
cleaner = Cleaner()
cleaner.run()
數(shù)據(jù)清洗完成后，自然就是繪圖了，逛了一些博客后，著手寫(xiě)個(gè)腳本，第一版是繪制出label和train及acc的雙Y軸折線(xiàn)圖，腳本較為簡(jiǎn)單，就是調(diào)用別人造的輪子，直接附上代碼：
#**********************Python 3.6.1***************************#
#* 繪制出雙Y軸折線(xiàn)圖 *#
#***************** Author LQ ******************************#
#********************** 2018/4/4 ****************************#
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import os #os模塊與文本操作直接相關(guān)的模塊
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#*********下面三句代碼作用不詳，就是為了防止出現(xiàn)編碼問(wèn)題*********
import importlib
import sys
importlib.reload(sys)
#****************************************************
font2 = {'family' : 'Times New Roman',
'weight' : 'normal',
'size' : 18,
}
class Drawing:
#初始化
def __init__(self):
os.chdir('D:\\Learning\\Machine_Learning\\實(shí)習(xí)\\師姐論文實(shí)驗(yàn)') #改變工作目錄到指定文件目錄
self.content = open("acc-onlyRealImage-Iter2200-after.txt")
self.content1 = open("acc-onlyRealImage-Iter2500-after.txt")
def grab_content(self):
lines=self.content.readlines()
lines_1=self.content1.readlines()
x_1 = [line.strip().split(',')[0] for line in lines ]#字段以逗號(hào)分隔，這里取得是第4列
y_train_1=[line.strip().split(',')[1] for line in lines ]
y_train_2=[line.strip().split(',')[1] for line in lines_1 ]
y_acc_1=[line.strip().split(',')[4] for line in lines ]
y_acc_2=[line.strip().split(',')[4] for line in lines_1 ]
x = list(range(len(x_1)))
y_acc=[]
y_acc1=[]
y_train=[]
y_train1=[]
for i in range(len(y_acc_1)):
y_acc.append(float(y_acc_1[i]))
y_acc1.append(float(y_acc_2[i]))
y_train.append(int(y_train_1[i]))
y_train1.append(int(y_train_2[i]))
#plt.xticks(x, x_1,rotation=0)
fig,left_axis=plt.subplots()
p1, =left_axis.plot(x, y_train,'ro-')
right_axis = left_axis.twinx()
p2, =right_axis.plot(x, y_acc,'bo-')
plt.xticks(x, x_1,rotation=0) #設(shè)置x軸的顯示形式
#設(shè)置左坐標(biāo)軸以及右坐標(biāo)軸的范圍、精度
left_axis.set_ylim(0,1201)
left_axis.set_yticks(np.arange(0,1201,200))
right_axis.set_ylim(0,1.01)
right_axis.set_yticks(np.arange(0,1.01,0.20))
#設(shè)置坐標(biāo)及標(biāo)題的大小、顏色
left_axis.set_title('RealAndSimulation-Iter6600',font2)
left_axis.set_xlabel('Labels',font2)
left_axis.set_ylabel('Number of training sets',font2,color='r')
left_axis.tick_params(axis='y', colors='r')
right_axis.set_ylabel('Accuracy',font2,color='b')
right_axis.tick_params(axis='y', colors='b')
plt.show()
def run(self):
self.grab_content()
if __name__ == '__main__':
Drawing = Drawing()
Drawing.run()
繪制出的圖形如上所示，其實(shí)看起來(lái)也還不錯(cuò)，不過(guò)師姐表示有點(diǎn)亂，建議做個(gè)柱形的看看，于是繼續(xù)擼代碼：
#**********************Python 3.6.1***************************#
#* 繪制單Y軸雙變量柱狀圖 *#
#***************** Author LQ ******************************#
#********************** 2018/4/4 ****************************#
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import os #os模塊與文本操作直接相關(guān)的模塊
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#*********下面三句代碼作用不詳，就是為了防止出現(xiàn)編碼問(wèn)題*********
import importlib
import sys
importlib.reload(sys)
#****************************************************
font2 = {'family' : 'Times New Roman', #設(shè)置字體
'weight' : 'normal',
'size' : 18,
}
class Drawing:
#初始化
def __init__(self):
os.chdir('D:\\Learning\\Machine_Learning\\實(shí)習(xí)\\師姐論文實(shí)驗(yàn)') #改變工作目錄到指定文件的目錄
self.content = open("acc-onlyRealImage-Iter2200-after.txt")
self.content1 = open("acc-onlyRealImage-Iter2500-after.txt")
def autolabel(self,rects,y): #在柱狀圖上面添加 數(shù)值
i=0
for rect in rects:
#讀出列表存儲(chǔ)的value值
value=y[i]
x_1 = rect.get_x() + rect.get_width()/2
y_1 = rect.get_height()
#x_1，y_1對(duì)應(yīng)柱形的橫、縱坐標(biāo)
i+=1
plt.text(x_1, y_1, value, ha='center', va='bottom',fontdict={'size': 8}) #在fontdict中設(shè)置字體大小
rect.set_edgecolor('white')
def Pictures(self):
lines=self.content.readlines()
lines_1=self.content1.readlines()
x_1 = [line.strip().split(',')[0] for line in lines ]#字段以逗號(hào)分隔，這里取得是第1列
y_train_1=[line.strip().split(',')[1] for line in lines ]
y_train_2=[line.strip().split(',')[1] for line in lines_1 ]
y_acc_1=[line.strip().split(',')[4] for line in lines ]
y_acc_2=[line.strip().split(',')[4] for line in lines_1 ]
x = list(range(len(x_1)))
y_acc=[]
y_acc1=[]
y_train=[]
y_train1=[]
for i in range(len(y_acc_1)):
y_acc.append(float(y_acc_1[i]))
y_acc1.append(float(y_acc_2[i]))
y_train.append(int(y_train_1[i]))
y_train1.append(int(y_train_2[i]))
plt.xticks(x, x_1,rotation=0) #設(shè)置X軸坐標(biāo)值為label值
for i in range(len(x)): #調(diào)整柱狀圖的橫坐標(biāo)，使得打印出來(lái)的圖形看起來(lái)更加舒服
x[i] = x[i] -0.2
a=plt.bar(x, y_train,width=0.4,label='iter2200',fc = 'b')
#a=plt.bar(x, y_acc,width=0.4,label='iter2200',fc = 'b')
for i in range(len(x)):
x[i] = x[i] + 0.4
b=plt.bar(x, y_train1, width=0.4, label='iter2500',fc = 'r')
#b=plt.bar(x, y_acc1, width=0.4, label='iter2500',fc = 'r')
plt.xlabel('Labels',font2)
#設(shè)置Y軸值的范圍
plt.ylim((0, 1000))
#設(shè)置Y軸的刻度值
plt.yticks(np.arange(0,1001, 200))
#plt.ylim((0, 1.1))
#plt.yticks(np.arange(0,1.1, 0.2))
#plt.ylabel('Accuracy',font2)
plt.ylabel('Number of training sets',font2) #字體的格式在font2中有設(shè)置
self.autolabel(a,y_train_1) #為柱形圖打上數(shù)值標(biāo)簽
self.autolabel(b,y_train_2)
#self.autolabel(a,y_acc_1)
#self.autolabel(b,y_acc_2)
#plt.title("RealAndSimulation",font2)
plt.title("OnlyRealImage",font2)
plt.legend()
plt.show()
def run(self):
self.Pictures()
if __name__ == '__main__':
Draw = Drawing()
Draw.run()
呈現(xiàn)的效果如下，此處因?yàn)閷?duì)于雙柱形圖通常采用同一Y軸坐標(biāo)系，所以此處選擇的是比對(duì)不同迭代次數(shù)：
此處為了方便實(shí)驗(yàn)結(jié)果的觀(guān)測(cè)，在每個(gè)柱形上面均打印出了對(duì)應(yīng)的數(shù)值，至此，這部分的任務(wù)ending，難度不是很大，不過(guò)需要自己耐心編寫(xiě)腳本，調(diào)試出好的結(jié)果~
以上這篇python繪制雙Y軸折線(xiàn)圖以及單Y軸雙變量柱狀圖的實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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