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  • 2021-04-23 16:56:27

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    clc,clear;

    a = 1:1:6;  %横坐标

    b = [8.0 9.0 10.0 15.0 35.0 40.0]; %纵坐标

    plot(a, b, 'b');   %自然状态的画图效果

    hold on;

    %第一种,画平滑曲线的方法

    c = polyfit(a, b, 2);  %进行拟合,c为2次拟合后的系数

    d = polyval(c, a, 1);  %拟合后,每一个横坐标对应的值即为d

    plot(a, d, 'r');       %拟合后的曲线

    plot(a, b, '*');       %将每个点 用*画出来

    hold on;

    %第二种,画平滑曲线的方法

    values = spcrv([[a(1) a a(end)];[b(1) b b(end)]],3);

    plot(values(1,:),values(2,:), 'g');

    效果:

    MRnYje.jpg

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    python使用matplotlib.pyplot 画曲线,并平滑处理

    import matplotlib.pyplot as plt	    
    
    list0 = ['数据']
    
    plt.plot(list0)
    plt.show()
    

    得到:在这里插入图片描述
    接下来平滑处理:
    先导入:

    import scipy.signal
    

    使用Savitzky-Golay滤波器

    tmp = scipy.signal.savgol_filter(list0, 25, 3)
    plt.plot(tmp, label='拟合曲线', color='r')
    

    得到:
    在这里插入图片描述
    最终加载在一起:

    import matplotlib.pyplot as plt	  
    import scipy.signal  
    
    list0 = ['数据']
    
    tmp = scipy.signal.savgol_filter(list0, 25, 3)
    plt.plot(tmp, label='拟合曲线', color='r')
    plt.plot(list0, label='原始数据')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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    2022-05-09 14:44:31
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    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
    import json
    import numpy as np
    data_path_1 = ""
    data_path_2 = ""
    def read_json(data_path, stage, key_1, key_2):
        i = 0
        iter, loss = [], []
        with open(data_path, 'r') as f:
            content = f.readlines()
            for line in content:
                if json.loads(line)["mode"] == stage:
                    i=i+1
                    iter.append(i)
                    loss.append(json.loads(line)[key_2])
        return iter, loss
    iter_1, loss_seg_1 = read_json(data_path_1, "train", "iter", "loss")
    np.savetxt('test1.csv', loss_seg_1, delimiter=',')
    
    last1 = loss_seg_1[0]
    loss1=loss_seg_1
    weight=0.9
    for i in range(len(loss_seg_1)):
        smoothed_val1 = last1 * weight + (1 - weight) * loss_seg_1[i]
        loss1[i]=smoothed_val1
        last1= smoothed_val1
    
    
    iter_2, loss_seg_2 = read_json(data_path_2, "train", "iter", "loss")
    np.savetxt('test2.csv', loss_seg_2, delimiter=',')
    
    last2 = loss_seg_2[0]
    loss2=loss_seg_2
    weight=0.9
    for j in range(len(loss_seg_2)):
        smoothed_val2 = last2 * weight + (1 - weight) * loss_seg_2[j]
        loss2[j]=smoothed_val2
        last2 = smoothed_val2
    
    #设置横纵坐标的名称以及对应字体格式
    font = {'family' : 'Times New Roman',
    'weight' : 'normal',
    'size' : 10,
    }
    index = 0
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    plt.xlim(0, 1000)
    ax.set_xlabel('iteration', font)
    ax.set_ylabel('loss %', font)
    ax.set_title('Seg Loss',size=10)
    ax.plot(iter_1[index:], loss1[index:], label = "model_1")
    ax.plot(iter_2[index:], loss2[index:], label = "model_2")
    #ax.scatter(iter_1[index:], loss_seg_1[index:], marker='.', color='black', s=8)
    #ax.scatter(iter_2[index:], loss_seg_2[index:], marker='.', color='red', s=8)
    plt.legend(loc='upper right')
    plt.show()
    

    平滑后

    插入链平滑前

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空空如也

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如何画出平滑的曲线