Python：利用python语言绘制多个子图经典案例、代码实现之详细攻略

利用python语言绘制多个子图代码实现、经典案例

1、绘制多个子图框架

# -- coding: utf-8 --

import matplotlib.pyplot as plt

flg = plt.figure()

ax1 = flg.add_subplot(2,2,1)

ax2 = flg.add_subplot(2,2,2)

ax3 = flg.add_subplot(2,2,4)

plt.show()

多个子图绘制的经典案例

1、绘制多个直方图

ML之RF：利用数据集(客户年龄、职业、婚姻状况、教育水平、违约记录、年账户平均余额、住房贷款、个人贷款)实现预测客户是否购买该银行的产品二分类预测和推理

DL之DNN：构建5层简单神经网络(3种AF)，直方图可视化权重初始值如何影响隐藏层的激活值的分布

# 绘制直方图

for i, a in activations.items():

   plt.subplot(1, len(activations), i+1)

   plt.title(str(i+1) + "-layer")

   if i != 0: plt.yticks([], [])

   # plt.xlim(0.1, 1)

   # plt.ylim(0, 7000)

   plt.hist(a.flatten(), 30, range=(0,1),color='g')

plt.suptitle('DNN(5*100+sigmoid,Xavier 2.0): How the Initial Weight Value Affects the Distribution of Activation Value of Hidden Layer',fontsize=12)  #Xavier 2.0

plt.show()

2、绘制多个曲线图

ML之MIC：利用有无噪音的正余弦函数理解相关性指标的不同(多图绘制Pearson系数、最大信息系数MIC)