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import sys
import sklearn
import numpy as np
import os
np.random.seed(42)
%matplotlib inline
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
PROJECT_ROOT_DIR = "."
CHAPTER_ID = "training_linear_models"
IMAGES_PATH = os.path.join(PROJECT_ROOT_DIR, "images", CHAPTER_ID)
os.makedirs(IMAGES_PATH, exist_ok=True)
def save_fig(fig_id, tight_layout=True, fig_extension="png", resolution=300):
mpl.rc('axes', labelsize=14)
mpl.rc('xtick', labelsize=12)
mpl.rc('ytick', labelsize=12)
path = os.path.join(IMAGES_PATH, fig_id + "." + fig_extension)
print("Saving figure", fig_id)
if tight_layout:
plt.tight_layout()
plt.savefig(path, format=fig_extension, dpi=resolution)
数据准备及绘图调用：
import numpy as np
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)
plt.plot(X, y, "b.")
plt.xlabel("$x_1$", fontsize=18)
plt.ylabel("$y$", rotation=0, fontsize=18)
plt.axis([0, 2, 0, 15])
save_fig("generated_data_plot")
plt.show()
效果：
也可用如下代码绘制并保存多图
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(X, y, "b.")
plt.xlabel("$x_1$", fontsize=18)
plt.ylabel("$y$", rotation=0, fontsize=18)
plt.axis([0, 2, 0, 15])
save_fig("generated_data_plot_0")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(X, y, "b.")
plt.xlabel("$x_2$", fontsize=18)
plt.ylabel("$y$", rotation=0, fontsize=18)
plt.axis([0, 4, 0, 15])
save_fig("generated_data_plot_1")
plt.show()
Original: https://blog.csdn.net/hh1357102/article/details/126239722
Author: 颢师傅
Title: 【机器学习】python使用matplotlib进行二维数据绘图并保存为png图片
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