[Introducción a la inteligencia artificial] Visualización china de dibujo de pyplot, visualización de coordenadas punto por punto, guardado de imágenes, dibujo de subgráfico

[Introducción a la inteligencia artificial] Visualización china de dibujos de pyplot, marcado punto por punto, guardado de imágenes y dibujo de subgrafos

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1. Dibujo sencillo

• Código:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)  # 用numpy生成x坐标点
y = x * x + x - 3
# 生成y坐标的值
plt.title("y = x^2 + x - 3")  # 设置标题
plt.xlabel("x")  # 设置x坐标标签
plt.ylabel("y")  # 设置y坐标标签
plt.plot(x, y)  # 绘图
plt.show()  # 显示图片

• Representación:
  

2. Visualización de coordenadas punto por punto

• Si solo tiene el diagrama seco de arriba, la legibilidad será muy pobre, por lo que también puede mostrar las coordenadas de los puntos del dibujo punto por punto.
• Código:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)  # 用numpy生成x坐标点
y = x * x + x - 3
# 生成y坐标的值
plt.xlabel("x")  # 设置x坐标标签
plt.ylabel("y")  # 设置y坐标标签
plt.title("y = x^2 + x - 3")  # 设置标题
plt.plot(x, y, color='r', markerfacecolor='blue', marker='o')  # 绘图
for a, b in zip(x, y):  # 添加这个循环显示坐标
    plt.text(a, b, (a, b), ha='center', va='bottom', fontsize=10)
plt.show()  # 显示图片

• Representación:
  

3. exhibición china

• Matplotlib muestra inglés de forma predeterminada. Si no realiza configuraciones relevantes e intenta generar chino directamente, solo obtendrá un montón de cuadrados confusos.
• De hecho, solo necesita agregar dos declaraciones para lograr la visualización en chino, de la siguiente manera:

# 解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

• Código:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)  # 用numpy生成x坐标点
y = x * x + x - 3
# 生成y坐标的值
plt.title("一元二次方程")  # 设置标题
# 解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
plt.xlabel("x")  # 设置x坐标标签
plt.ylabel("y")  # 设置y坐标标签
plt.plot(x, y, color='r', markerfacecolor='blue', marker='o')  # 绘图
for a, b in zip(x, y):  # 添加这个循环显示坐标
    plt.text(a, b, (a, b), ha='center', va='bottom', fontsize=10)
plt.show()  # 显示图片

• Representación:
  

4. Problemas que puede encontrar al mostrar chino: falta de fuentes

• Al configurar la visualización en chino por primera vez, puede encontrar el siguiente problema: findfont: Generic family 'sans-serif' not found because none of the following families were found: SimHei, lo que significa que Matplotlib carece de la fuente SimHei.
• Esto requiere que descarguemos SimHei.ttf y configuremos Matplotlib.

4.1 Descargar SimHei.ttf

• levemente

4.2 Copie SimHei.ttf a la carpeta font/ttf de Matplotlib

• Ejecute el siguiente código:

import matplotlib
print(matplotlib.matplotlib_fname())

• Obtendrá una dirección que termina en matplotlibrc similar a la siguiente:

/home/nombre de usuario/anaconda3/envs/nombre del entorno/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

• Según esta ruta, obtenga la ruta de almacenamiento del archivo ttf:

/home/nombre de usuario/anaconda3/envs/nombre del entorno/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/mpl-data/font/ttf

• Mueva el archivo ttf descargado aquí.

4.3 Modificar la configuración de Matplotlib

• Ejecute el siguiente código:

import matplotlib
print(matplotlib.matplotlib_fname())

• Obtendrá una dirección similar a la siguiente que termina en matplotlibrc, que es el archivo de configuración de Matplotlib:

/home/nombre de usuario/anaconda3/envs/nombre del entorno/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

• Ingrese el siguiente comando en la terminal para abrir el archivo de configuración:

gedit /home/用户名/anaconda3/envs/环境名/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

• Realice los siguientes tres cambios

Modificación 1: elimine el signo # antes de font.family;
Modificación 2: elimine el signo # antes de font.sans-serif y agregue SimHei;
Modificación 3: elimine el signo # antes de axes.unicode_minus y cambie su valor a Falso.

• antes de arreglar:

#font.family:  sans-serif
#font.serif:      DejaVu Serif, Bitstream Vera Serif, Computer Modern Roman, New Century Schoolbook, Century Schoolbook L, Utopia, ITC Bookman, Bookman, Nimbus Roman No9 L, Times New Roman, Times, Palatino, Charter, serif
#axes.unicode_minus: True # use Unicode for the minus symbol rather than hyphen.  See
                           # https://en.wikipedia.org/wiki/Plus_and_minus_signs#Character_codes

• Después de la modificación:

font.family:  sans-serif
font.serif:      SimHei, DejaVu Serif, Bitstream Vera Serif, Computer Modern Roman, New Century Schoolbook, Century Schoolbook L, Utopia, ITC Bookman, Bookman, Nimbus Roman No9 L, Times New Roman, Times, Palatino, Charter, serif
axes.unicode_minus: False # use Unicode for the minus symbol rather than hyphen.  See
                           # https://en.wikipedia.org/wiki/Plus_and_minus_signs#Character_codes

4.4 Borrar configuración original

• Ejecute las siguientes instrucciones para obtener la ubicación del archivo caché de Matplotlib:

import matplotlib
print(matplotlib.get_cachedir())

• Obtenga resultados similares a los siguientes:

/home/nombre de usuario/.cache/matplotlib

• Ejecute el siguiente comando en la terminal para borrar los archivos de caché

rm -r  /home/用户名/.cache/matplotlib

4.5 Hecho

• Reinicie el editor y ejecute el código:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)  # 用numpy生成x坐标点
y = x * x + x - 3
# 生成y坐标的值
plt.title("一元二次方程")  # 设置标题
# 解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
plt.xlabel("x")  # 设置x坐标标签
plt.ylabel("y")  # 设置y坐标标签
plt.plot(x, y, color='r', markerfacecolor='blue', marker='o')  # 绘图
for a, b in zip(x, y):  # 添加这个循环显示坐标
    plt.text(a, b, (a, b), ha='center', va='bottom', fontsize=10)
plt.show()  # 显示图片

• Representación:
  
• Efectivamente, la magia se logró.

5. Guarda la imagen

5.1 Guardar una sola imagen

• Simplemente agregue la siguiente directiva:

plt.savefig('./image/pic.png')

5.2 Guardar varias imágenes

• Entre los códigos que generan diferentes imágenes, agregue una declaración adicional para restablecer plt para evitar el alias de imágenes:

plt.clf()

• Ejemplo de código:

plt.plot(loss, 'r')
plt.title("Loss")
plt.xlabel("epoch")
plt.ylabel("Loss")
plt.savefig("loss.png")  

plt.clf()  # 添加上这一行，画完第一个图后，将plt重置

plt.plot(acc, 'r')
plt.title("Accuracy")
plt.xlabel("epoch")
plt.ylabel("accuracy")
plt.savefig("accuracy.png") 

6. Dibujo de subimagen

• Código:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(1, 2, 2)
y1 = np.sin(x)

y2 = np.cos(x)

ax1 = plt.subplot(1, 2, 1, frameon = False) # 两行一列，位置是1的子图
plt.plot(x, y1, 'b--')
plt.ylabel('y1')
plt.title("plot 1")

ax2 = plt.subplot(1, 2, 2, projection = 'polar')
plt.plot(x, y2, 'r--')
plt.ylabel('y2')
plt.xlabel('x')
plt.title("plot 2")

plt.show()

• Representación: