如何使用matplotlib解决此显示的速度损失？
Matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的Python库。当处理大量数据时，Matplotlib可能会遇到显示速度较慢的问题。以下是解决此问题的几种方法：
- 使用合适的绘图方法：Matplotlib提供了多种绘图方法，如plot、scatter、bar等。在选择绘图方法时，应根据数据的特点选择最适合的方法，避免使用不必要的复杂绘图方法，以提高绘图速度。
- 减少数据量：如果数据量过大，可以考虑减少数据的采样率或者只绘制部分数据点，以减少绘图所需的计算和内存消耗。
- 使用快速绘图工具：Matplotlib的默认绘图方式是使用软件渲染，可以通过使用快速绘图工具来加速绘图。例如，可以使用Agg渲染器或者设置Matplotlib的后端为Qt5Agg，以提高绘图速度。
- 使用并行计算：对于需要处理大量数据的绘图任务，可以考虑使用并行计算来加速绘图过程。可以使用Python的多线程或多进程库，将绘图任务分解为多个子任务并行处理。
- 使用硬件加速：如果计算机支持GPU加速，可以考虑使用Matplotlib的GPU加速功能，以提高绘图速度。可以使用Matplotlib的相关扩展库，如CuPy或者PyTorch，来实现GPU加速。
- 优化代码：对于复杂的绘图任务，可以通过优化代码来提高绘图速度。例如，可以避免重复计算、使用向量化操作、使用适当的数据结构等。
总结起来，要解决Matplotlib显示速度损失的问题，可以通过选择合适的绘图方法、减少数据量、使用快速绘图工具、使用并行计算、使用硬件加速以及优化代码等方法来提高绘图速度。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iot
- 腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
- 腾讯云元宇宙（Metaverse）：https://cloud.tencent.com/product/metaverse
相关·内容
我正在做一个赛车游戏，我想要在墙壁和汽车之间的碰撞被吸收到高速行驶的汽车由于强大的力量而不能被扔向另一个方向的水平。下面的视频显示了赛车是如何启动的，我想将其减少到最低限度。 https://youtu.be/wGtMAXLG4b8
浏览 10提问于2021-02-23得票数 -1
回答已采纳
我试图按照的例子来练习一个神经网络分类器，下面是我的代码，直到模型训练的时候为止：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
from matplotlib.pyplot import show
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import figure
from matplotlib.pyplot import imshow
from matplotlib.pyplot import colorbar
from
浏览 2提问于2019-02-28得票数 0
回答已采纳
你们如何将pytorch模型的训练历史可视化，就像在keras here中一样。 我有一个pytorch训练过的模型，我想看看它的训练图表。我可以只使用matplotlib来做这件事吗？如果是，谁能给我一些资源让我关注。
浏览 15提问于2019-03-12得票数 3
我使用Tensorflow DNNRegressor估计模型来建立一个神经网络。但是，调用estimator.train()函数会提供如下输出：
也就是说，我的损失函数每一步都有很大的变化。但据我所知，我的损失函数应该随着迭代次数的减少而减小。另外，请查找随附的Tensorboard可视化屏幕截图以显示丢失功能：
我无法弄清楚的疑问是：
是整体损失函数值(到目前为止处理的每一步的综合损失)还是仅仅是该步骤的损失值？
如果是这一步的损失值，那么如何得到整体损失函数的值，并看到它的趋势，我觉得应该随着迭代次数的增加而减少？据我所知，这就是我们在训练数据集时应该看到的价值
浏览 3提问于2017-10-03得票数 5
回答已采纳
1回答
关于使用Lenet5网络解释某些优化器在MNIST上的性能，我有几个问题，验证损失/准确性与训练损失/准确性图表准确地告诉了我们什么。因此，所有事情都是在Keras中使用标准的LeNet5网络完成的，运行时间为15个时代，批处理大小为128个。
图有两幅图，分别是列车损失与车辆损失和列车损失与损失。我创建了4个图，因为我运行了两次，一次使用validation_split = 0.1，一次在model.fit参数中使用validation_data = (x_test，y_test)。具体而言，这里显示了不同之处：
train = model.fit(x_train, y_train, epo
浏览 2提问于2020-04-25得票数 3
1回答
目前，我有一个函数f(x) = x^2。
我有一个数据集，其特征是x，对应的标签是x^2。
我希望我的机器学习模型能够准确地预测新的价值。
例如，对300的预测应接近300*300 = 90000。
在我的代码中，我首先创建我的培训数据特性和标签，它们看起来像特性: 0，1，2，…999标签: 0，1，4，. 999*999
import tensorflow as tf
import numpy as np
import logging
import matplotlib.pyplot as plt
logger = tf.get_logger()
logger.setLevel(logg
浏览 1提问于2020-04-12得票数 1
回答已采纳
我想使用imshow显示一个图像文件。这是一个1600x1200灰度图像，我发现matplotlib使用float32来解码这些值。它需要大约2秒来加载图像，我想知道是否有任何方法使这个速度更快。重点是我不需要高分辨率的图像，我只是想标记某些点，并绘制图像作为背景。所以,
第一个问题:对于这样的图像，2秒是一个很好的表现，还是我可以加速。
第二个问题:如果这是一个好的性能，我如何通过降低分辨率使这个过程更快。重要一点:我仍然希望图像在1600x1200像素上散落到底。
我的代码：
import matplotlib
import numpy
plotfig = mat
浏览 3提问于2011-02-20得票数 5
2回答
下面的代码依次显示并保存了随机矩阵的动画。我的问题是如何调整我保存的动画的持续时间。这里我拥有的唯一参数fps和dpi首先控制帧的剩余时间，第二个参数控制图像的质量。，我想要的是，根据矩阵控制将要保存的帧的数量，以及实际存储的帧的数量。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
fig = plt.figure()
N = 5
A = np.random.rand(N,N)
im = plt.imshow(A)
def updatefig(*ar
浏览 9提问于2014-02-25得票数 7
回答已采纳
我从头到尾实现了线性回归和梯度下降，它给了我一些奇怪的结果，比如负数，它们非常小。
样本数据
609.0,241.0
629.0,222.0
620.0,233.0
564.0,207.0
645.0,247.0
493.0,189.0
606.0,226.0
672.0,231.0
778.0,263.0
灰色袋鼠数据集
示例数据可以在: 上找到
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# loading data from a csv file
x_dataset = n
浏览 3提问于2017-05-25得票数 0
这是到的部分交叉帖子.
下面是我的代码的一个很小的例子：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]
y = [7.0, 3.0, 5.0, 1.0, 0.0]
II = 2
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y)
# un-comment title as needed:
#plot_title = r"A$_" + str(II) + r"$"
#plot_title = "A$_&#
浏览 8提问于2013-02-06得票数 3
回答已采纳
1回答
当我运行代码，但它显示错误信息，因为它没有显示模块名称，如何在code和anaconda中安装pb名称模块？ ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-65b14fed549b> in <module>()
6 import seaborn as sns
7
----> 8 from pb import log_progress
ModuleNotFoundError: No module n
浏览 7提问于2019-06-11得票数 0
3回答
如何实现自定义丢失功能？使用下面的代码会导致错误：
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.utils.data as data_utils
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
num_epochs = 20
x1 = np.array([
浏览 0提问于2018-12-30得票数 25
回答已采纳
我正在使用text包对文本进行分类。我的实验显示如下：
lr_find和lr_plot是ktrain中的函数。它们可以用来突出显示最佳学习率，这是显示在情节中的红点。
我不明白如何理解这个阴谋：
如何将测井标度转换为正线性标度？
为什么最好的比例尺是红点？
浏览 11提问于2022-03-02得票数 0
回答已采纳
1回答
我已经修改了LSTM上的 (正弦波预测:给定0:N正弦值-> N:2N值)，以使用Adam优化器而不是LBFGS优化器。然而，该模型没有很好地训练，并且不能正确地预测正弦波。由于在大多数情况下，我们使用Adam优化器进行RNN训练，我想知道如何解决这个问题。我还想知道关于sequence- in -sequence-out的代码段(使用循环完成: for input_t in input.split(1，dim=1))是否可以由pytorch模块或函数完成。
from __future__ import print_function
import argparse
import torc
浏览 3提问于2021-05-06得票数 0
1回答
Keras内存不足的后果
、、、
如果这个问题在这里离题，请随时参考另一个StackExchange站点。:-) 我正在使用Keras，我的GPU (GeForce GTX970，~4G)上的内存相当有限。因此，在使用批处理大小设置高于特定级别的Keras时，我会耗尽内存(OOM)。降低批处理大小我没有这个问题，但是Keras会输出以下警告： 2019-01-02 09:47:03.173259: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:219] Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 2
浏览 223提问于2019-01-02得票数 4
回答已采纳
我正在尝试将LogisticRegression模型从sklearn应用到MNIST数据集，并且我已经将培训-测试数据分成了70-30个部分。
然而，当我简单地说model.fit(train_x, train_y)时，需要很长的时间。
我在启动逻辑回归时没有添加任何参数。
代码：
import seaborn as sns
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import fetch_mldata
from sklearn.linear_model import Logistic
浏览 1提问于2019-04-26得票数 1
下面是一些代码，但我真的不知道如何让℃显示它应该显示的样子。我认为matplotlib足够强大，可以做一些tihs之类的工作。有专家能帮我摆脱这个困境吗？
if i==12:
plot(strain,stress,'1-',label="$1200℃$")
xlabel(r"strain/$\epsilon$",fontsize=18)
ylabel("stress/MPa",fontsize=18)
legend(bbox_to_anchor=(1.01, 1.0,0.8,0.0), loc=2, borderaxe
浏览 1提问于2014-08-22得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在用pandas数据图绘制散点图。这是正确的，但我想使用seaborn主题和特殊函数。当我绘制调用海运的相同数据点时，y轴几乎是不可见的.X轴值从5000-15000开始，y轴值在[-6:6]*10^-7中.
如果我将y轴值乘以10^6，它们将正确显示，但是使用seaborn绘制的实际值在seaborn生成的绘图中仍然是不可见的/不可分辨的。
怎样才能使y轴值在结果图中自动缩放？
另外，有些行甚至包含NaN，而不是在本例中，如何在绘图时忽略这一点，除非手动删除包含NaN的行。
下面是我用来绘制的代码。
import pandas as pd
import seaborn as sns
im
浏览 3提问于2016-04-13得票数 1
回答已采纳
enter image description here %matplotlib tk
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 3*np.pi, 500)
plt.plot(x, np.sin(x**2))
plt.show() 在jupyter笔记本中，我想在一个新窗口中打开一个图， 因此，我应用了%matplotlib tk，但没有显示绘图。 如果你能帮助我，我将不胜感激。
浏览 15提问于2020-01-29得票数 0
回答已采纳
下面是我的代码。它是一个服务器程序，从客户端接收位图流，我想要实时显示位图。然而，"frame.set_data(im)“是我代码的瓶颈，我只得到了5fps。禁用这条线，我得到了大约15fps的接收图像。(当然，如果不使用set_data()，显示器将被禁用)。
我寻找了其他的答案，我知道我必须使用MatPlotLib来加快速度。但是，我不知道如何对位图执行with。有没有人能帮我把东西弄快点？
import matplotlib
matplotlib.use('TKAgg')
import matplotlib.pyplot as plt
while 1:
浏览 0提问于2017-02-20得票数 1
我目前正在尝试使用tensorflow预制估计器(tf.estimator.DNNRegressor)来预测粒子的运动。
我想将平均损失图的图像保存到每个模型的文件夹中，就像张力板显示的图像一样。
Tensorboard在训练过程中很好地监控了这一点，但我想保存一张图像以供将来参考(例如，在视觉上比较不同的方法)
有什么简单的方法可以做到这一点吗？我可以保存不同时间的评估结果并使用matplotlib，但我还没有找到任何关于如何从regressor.train方法获得损失的信息。
浏览 0提问于2018-06-28得票数 6
1回答
生成式对抗网络中判别器损失不变
、、、、
我正在尝试用pix2pix GAN生成器和Unet作为鉴别器来训练GAN。但经过一段时间后，我的鉴别器损失停止变化，并停留在5.546左右的值。这是GAN训练的好兆头还是坏兆头。
这是我的损失计算：
def discLoss(rValid, rLabel, fValid, fLabel):
# validity loss
bce = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True,label_smoothing=0.1)
# classifier loss
scce = tf.keras.l
浏览 0提问于2020-11-07得票数 0
我已经阅读了这些，并尝试了解决方案，但仍然没有得到任何显示：
我在Ubuntu 12.04上使用Python 2.7.6 |Anaconda 1.9.0 (64位)。我该如何诊断问题并尝试解决它呢？
编辑：
-First我编辑了matplotlibrc，并将后端改为GtkAgg (设置为QtAgg)。
-Then我尝试通过代码更改后端: matplotlib.rcParams' backend‘= "GtkAgg“
EDIT2 -从Spyder控制台添加详细信息(末尾没有显示绘图)：
Python 2.7.6 |Anaconda 1.9.0 (64-bit)| (defa
浏览 4提问于2014-05-26得票数 4
我正在建立一个基于最近发布的tensorflow对象检测API的对象检测管道。我正在使用作为指导。我希望了解下面的培训在我自己的数据集。
目前尚不清楚他们如何选择学习速度时间表，以及根据可供培训的GPU数量变化如何。根据可供培训的GPU数量，培训率计划如何变化？文中提到了使用了9个GPU。如果我只想使用一个GPU，我应该如何改变培训率？
使用更快的rate发布的Pascal样本训练的初始学习速率= 0.0001.这比在最初的中发布的要低10倍。这是由于对GPU可供培训的数量的假设，还是由于不同的原因？
当我从可可检测检查站开始训练时，训练损失应该如何减少？看看张力板，在我的数据集上
浏览 2提问于2017-07-04得票数 8
1回答
我正在对我的数据进行FCN32语义分段。我运行算法对我的数据(只有一个通道的灰度图像)进行微调，直到80,000次迭代；然而，损失和精度是波动的，输出图像完全是黑色的。即使经过80,000次迭代，损失也是如此之高。我认为分类器不能很好地训练我的数据。所以，我要从头开始训练。另一方面，我的数据不平衡的班级成员。背景像素比其他四个类要多。一些研究人员建议使用加权损失。有人知道吗？我做得对吗？我如何将这个加权损失加到train_val.prototxt中？
如果你知道任何与加权亏损培训相关的资源/例子，我将不胜感激，请在此与我分享。
再次感谢
浏览 4提问于2017-01-16得票数 5
回答已采纳
1回答
我有大小为50x4的矩阵A和另一个大小为4*2的矩阵B
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(np.dot(A, B), [0]*A.shape[0], "bo", label="Tennis")
plt.legend()
plt.show()
如何让matplotlib只显示一次标签名称？
浏览 0提问于2014-04-05得票数 0
1回答
我有一个自动编码器模型的，具有多个输出和加权，这是一个想要丰富变成一个变分的自动编码器。我遵循了以下内容：官方keras教程。
但是，如果手动调整train_step函数，我就失去了最初实现的大部分细节：
我得到了两个加权优化目标:重新构造(解码器)和分类(softmax)。
分类的准确性度量
原始的fit方法还负责验证数据和相应的度量。
根据keras链路添加建议的采样层是没有问题的，但是要正确地实现Kullback-Leibler-Loss，因为它依赖于不受标准Keras损失支持的附加参数z_mu和z_log_var。
我寻找一些解决这一问题的解决办法，但没有一个是成功
浏览 3提问于2020-10-06得票数 2
2回答
我在matplotlib中的图例标签无法使用unicode字符。例如, #!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(0,0, label='foo Д')
plt.legend() 失败，出现以下错误： Traceback (most recent call last):
浏览 435提问于2021-08-31得票数 0
这个问题似乎有点奇怪。我对信息论做了一些自我研究，并决定对深度学习做一些更正式的调查。在我试图解释的时候，请容忍我。我把MNIST的一个很大的“训练”子集作为我的豚鼠。
1)将MNIST中的每一幅图像转换为“黑白”(像素值仅为0或1)。
2)对所有数据图像进行求和，以在像素上构建直方图--我计算了每个像素在数据集中获得1值的次数。
3)对直方图进行归一化处理，得到真实概率分布的估计值。
4)由此，我得到了以下概率分布(显示为具有matplotlib的热图)：
[
📷
( 5)现在我计算了熵，得到了:191美元比特
6)根据David MacKay在他的“信息论”一书中的说法，我们可以将一个神经
浏览 0提问于2018-03-31得票数 7
我有一台64位的Windows7计算机，我使用的是带有Python 2.7和Matplotlib 1.4.2的Spyder 2.3.8 (我尝试Matplotlib 1.5.1，得到同样的错误)
每次我导入matplotlib，然后尝试用它绘图时，都会弹出一个窗口，其中有几次显示了该图。但我经常收到重新启动内核错误。
代码非常简单：
from matplotlib import pyplot
x_values = [0, 4, 7, 20, 22, 25]
y_values = [0, 2, 4, 8, 16, 32]
pyplot.plot(x_values, y_values, "
浏览 0提问于2016-02-25得票数 1
2回答
嗨，我有以下问题：
我有一个PHP脚本，它通过curl上传文件。所以基本上它确实点击了“上传文件”按钮。
当我上传一个100 10文件时，大约需要100秒(+/- 10)。当我启动远程会话并使用浏览器上传同一个文件时，在后台运行上传脚本大约需要40秒。所以浏览器上传甚至没有全速。
我现在的问题是:为什么卷发上传速度这么慢？我试着谷歌它，我发现只有一些邮件，影响了一个旧的卷曲版本和windows机器。
PS:服务器在debian上运行，脚本与rootuser一起执行，而php或apache中没有发现任何内容。
@编辑：
curl_getinfo的回归
[url] => http://exa
浏览 0提问于2013-08-22得票数 1
回答已采纳
下面的NLTK示例代码在我的本地系统上运行得很好，并显示了正确的图(https://www.nltk.org/book/ch01.html#fig-inaugural)： import nltk
nltk.download('book')
from nltk.book import text4
import matplotlib
import matplotlib.pyplot
import numpy as np
text4.dispersion_plot(["citizens", "democracy", "freedom"
浏览 16提问于2019-01-19得票数 1
回答已采纳
我正在尝试将一小部分地形投影保存到一个文件中(使用savefig())。使用plt.show()的绘图显示正确的区域，但是保存的区域(使用plt.savefig())显示整个磁盘的面积，所需的映射在中间的小规模显示。
下面的左手图像显示了正确的显示区域。右边的图像显示了整个地球的圆盘，其中选定的区域在中心缩小。
如果有人能指出我如何才能将选定的区域保存到图像文件中，我将不胜感激。
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplot
浏览 1提问于2016-04-24得票数 0
回答已采纳
2回答
Tensorflow训练模型速度
、、、、
我是Tensorflow newby，我正在尝试训练一个1级的模型来进行目标检测。特别是，我试图识别如下箭头：
我需要一个非常快的识别，所以我开始怀疑一个预先训练的模型是否可以包含这样的形状。不幸的是，没有发现任何类似的东西，为此，我开始了我自己的箭头训练，使用作为模型的faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28。
我正在使用他的管道配置，我也在使用他的fine_tune_checkpoint，考虑到我必须训练一个完全不同的对象，这是正确的吗？
结果是一次精度很高但速度很慢的训练。我需要增加框架，我还不明白“训练损失”越少，“目标识别速度”越多，
浏览 0提问于2019-09-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在为给定的数据定义matplotlib图。一旦显示了绘图，我将尝试使用导航工具栏编辑选项来更改某些行属性。
当我进行更改时，将示例实线表示为虚线，更新将反映在行中，但传说不会被更新。
单击apply按钮时，如何捕获此事件，以便使用此按钮刷新图例。目前，我正在捕获一个pick_event，作为刷新传说的信号。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.use('Qt4Agg')
x=np.linspace(0,100,100)
y=np.linspace(
浏览 3提问于2014-10-28得票数 3
回答已采纳
2回答
在我的SpriteKit项目中，我正在学习使用物理引擎内置的奇妙的东西。我是通过使用连接到节点的SKPhysicsBody实例来完成这一任务的，到目前为止，它工作得很好。我目前的设置是，当我添加一个节点时，我将它的physicsBody's velocity矢量设置为一些恒定的速度。尽管手动将速度设置为某个固定值，但经过几秒钟的节点碰撞后，它们的速度降低了。我认为这是默认的特性，因为它模拟了现实生活中的物理(多次碰撞造成的能量损失)。希望停止这种行为。例如，尽管多次碰撞，我还是希望所有的能量都能被完美地“保存”，而且速度也不会丢失。下面是我尝试过的一些没有用的东西。
physics
浏览 5提问于2014-05-05得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在尝试完成，它运行，但没有显示任何东西。
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([]) # to hide tick values on X and Y axis
plt.show()
(我使用的是raspberr
浏览 0提问于2016-05-04得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个函数列表，我想要连续地应用于一个字符串，更改字符串。例如，我想从字符串中删除的正则表达式列表。
to_remove = c('a','b')
original = 'abcabd'
在这种情况下，我可以使用一个简单的正则表达式，例如‘a\b’。
library(stringr)
str_remove( original, paste0( to_remove, collapse='|'))
实际情况要比这更复杂，正则表达式有点毛茸茸的。另外，我很好奇如何用正确的R方式来做这件事。
另一种表达问题的方法是，“如何使用向量方法实
浏览 1提问于2022-08-14得票数 1
回答已采纳
我在脚本中生成matplotlib图形，无论是否使用图形显示，我都会交替运行该脚本。我希望脚本自动调整:有显示器，它应该交互式地显示图形，而没有显示器，它应该只是将它们保存到一个文件中。
从对问题的回答中，我了解到可以使用Agg后端进行非交互式绘图。
因此，我尝试使用以下代码：
import matplotlib
try:
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
havedisplay = True
except:
matplotlib.use("Agg")
import ma
浏览 1提问于2011-11-24得票数 18
回答已采纳
我现在使用Keras来训练我的LSTM模型来解决时间序列问题。我的激活函数是线性的，优化器是Rmsprop。然而，我观察到的趋势是，当训练损失缓慢减少时，在一个较小的值附近波动，验证损失在很大的方差上上下跳跃。
因此，我提出了两个问题: 1.验证性损失是否影响培训过程？2.如何使模型更稳定，从而使模型返回一个更稳定的验证损失值？
谢谢
浏览 6提问于2017-08-21得票数 0
3回答
我想显示一个字体在时代新罗马在图例中的一个matplotlib图。我已将所有其他勾标/轴标签/标题更改为Times，并搜索了文档，但我只能找到如何使用prop参数在pyplot.legend()中更改图例中的字体大小
当然，刚发完帖子，我就找到了答案。其他有同样问题的人的解决方案：
import matplotlib as mpl
mpl.rc('font',family='Times New Roman')
浏览 4提问于2014-02-21得票数 20
这可能是一个非常基本的问题，但是我无法找到答案:当我使用批处理对一个使用Keras的网络进行培训时，控制台输出显示并不断更新培训集在每个培训阶段的当前丢失值的显示。据我所知，此损失值是在当前批中计算的(作为总体损失的代理)，并可能与前几批计算的损失值进行平均。，但是有两种可能得到当前批的损失值:在更新参数之前还是之后。能告诉我这两种方法中哪一种是正确的？从我观察到的情况来看，我宁愿猜测这是在优化步骤之后。
我问这个问题的原因是:我在训练一个网络，并且看到训练损失(两个嵌入的MSE)会像预期的那样减少(几个数量级)，但是验证损失保持不变。首先，我认为这可能是由于过度适应。因此，由于训练数据集相当
浏览 0提问于2018-02-27得票数 6
回答已采纳
我有一个导入keras.models.load_model的python项目：
from keras.models import load_model
这会导致我的项目在3到4秒内启动，如何减少导入时间？
浏览 5提问于2021-11-29得票数 0
回答已采纳
我有几个相同的神经网络的实现，但每个实现都有不同的起始参数。
这是我将基础实验的训练损失与另一个实验的训练损失进行比较的图之一。
我还有其他的例子：
谁可以给我一些关于如何理解keras fit()的输出的说明？请注意，我没有任何验证集。
谢谢
浏览 2提问于2019-06-28得票数 0
1回答
显示字典中的seaborn图
、、、、
我需要将图存储在字典中，如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
test = dict()
test['a'] = sns.lmplot(x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species",
truncate=True, height=5, data=sns.load_dataset("iris"))
但是如何从dict中显示该图呢？
test
浏览 5提问于2018-07-27得票数 4
回答已采纳
当您在以imshow显示的图像上鼠标移动时，您可以通过鼠标访问图像以检查其RGB值。matplotlib窗口的右下角(与工具栏共享空间)显示指向的像素的图像坐标和RGB值：
x = 274.99 y = 235.584 [.241, .213, .203]
然而，当我在箭图上移动时，它只显示指针的x和y弦，而不是指向的2D向量的值。有办法让向量值显示出来吗？
如果我知道如何在matplotlib窗口中设置这个文本，我就可以编写自定义鼠标事件处理程序了。
浏览 4提问于2017-10-02得票数 6
回答已采纳
当我执行在cifar10上描述的模型时，使用一个GPU大约4小时后，精度达到86%，当我使用2个GPU时，精度下降到84%，但在2个GPU上达到84%的精度比1快。
我的直觉是，在average_gradients中定义的函数返回一个不太精确的梯度值，因为梯度的平均值将比实际的梯度值更不准确。
如果梯度不太精确，那么参数比控制作为训练的一部分所学习的函数更不准确。看看代码()，为什么平均多个GPU上的梯度比计算单个GPU上的梯度还要精确呢？
我的直觉，平均梯度产生一个不太准确的值？
模型中的随机性描述为：
The images are processed as follows:
They ar
浏览 7提问于2017-05-08得票数 9
回答已采纳
1回答
我有两个表，一个具有多对多的关系(fooBarTable与fooId和barId列)，另一个InnoDB表fooCounterTable，包含fooId和counter列，计算fooBarTable中fooId的发生。
当从barId中删除所有fooBarTable时，我需要相应地更新fooCounterTable。
我试过的第一件事是：
UPDATE fooCounterTable SET counter = counter - 1
WHERE fooId IN (SELECT fooId FROM fooBarTable WHERE barId = 42 ORDER BY fooI
浏览 1提问于2013-01-28得票数 2
我使用以下命令在Windows 10计算机上安装了matplotlib
pip3 install matplotlib
我收到一条消息，它正在使用方向盘
matplotlib-3.4.1-cp39-cp39-win_amd64.whl1
当我在Python3.9 shell中输入import matplotlib时，我得到以下消息：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Python39\lib\site-packag
浏览 3提问于2021-04-02得票数 1
1回答
我有两个圆。它们可以向任何方向移动。他们的运动是基于这些价值观：
circle1.xSpeed & circle1.ySpeed
第二圈也是如此。现在我知道了当它们相互碰撞时：
var dx = this.x - other.x;
var dy = this.y - other.y;
var intersectDist = (this.scale + other.scale) - Math.sqrt(dx * dx + dy * dy);
if (intersectDist >= 0) {
// MOVE OBJECTS APART:
intersectDist
浏览 0提问于2016-08-15得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
