在绘制matplotlib二维函数

我使用Python和numpy的和matplotlib模拟感知，自豪地说，它工作得很好。

我使用python甚至很难我从来没有见过它，因为我听说matplotlib提供了惊人的图形可视化功能。

使用函数下面我得到的2D阵列看起来像这样： [[aplha_1，900]，[alpha_2]，600，...，[alpha_99，900]

所以我得到这个2D阵列和我想写一个函数，使我能够分析收敛。

我在寻找的东西，可以轻松，直观地（没有时间学习5小时一个全新的库现在）得出这样的函数素描：

enter image description here

def get_convergence_for_alpha(self, _alpha): 
    epochs = [] 
    for i in range(0, 5): 
     epochs.append(self.perceptron_algorithm()) 
     self.weights = self.generate_weights() 

    avg = sum(epochs, 0)/len(epochs) 
    res = [_alpha, avg] 
    return res

这是整个世代的功能。

def alpha_convergence_function(self): 
    res = [] 
    for i in range(1, 100): 
     res.append(self.get_convergence_for_alpha(i/100)) 

    return res

这很容易做到吗？

来源

2014-03-12 Igor L.

可以简化和使用'NumPy'的矢量运算优化代码 –

你可以将你的嵌套列表转换成一个2d numpy数组，然后使用切片来获取alpha和时代数（就像在matlab中一样）。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

# code to simulate the perceptron goes here... 

res = your_object.alpha_convergence_function() 
res = np.asarray(res) 

print('array size:', res.shape) 

plt.xkcd() # so you get the sketchy look :) 

# first column -> x-axis, second column -> y-axis 
plt.plot(res[:,0], res[:,1]) 
plt.show()

取出plt.xkcd（）线，如果你不真正想要的情节看起来像一个素描......

来源

2014-03-12 14:47:42 kazemakase

像魔术一样工作，正是我所要求的。thx milion –

在绘制matplotlib二维函数

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