python動態繪製曲線
**:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
num =
100index =
0data = np.zeros(num)
#初始化
for i in
range
(10000):
index = index+
0.1 adddata = np.sin(index)
data = np.delete(data,0)
data = np.insert(data, num -
1, adddata)
# print(data)
plt.cla(
)#清除之前的圖
plt.ion(
)#開啟互動模式(不阻塞)
l1,= plt.plot(np.arange(
len(data)
), data,
'r')
plt.legend(
[l1],[
'sin(x)'
], loc=
'upper right'
) plt.xlim((0
, num)
)#設定縱軸範圍
plt.grid(
)#開啟網格
plt.pause(
0.01
)#暫停
plt.show(
)
注意:
在繪圖的時候要加上plt.pause(0.01),不然繪圖視窗會出現卡頓,無法顯示!!!
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簡述 機器學習很多是為測試樣本產生乙個 值,然後將這個 值與閾值進行對比,若大於閾值則分為正類,否則分為反類。這個 值的好壞,直接決定了學習器泛化能力。根據這個 值,我們可以對測試樣本進行排序,最可能 是正例的排在最前面,最不可能 是正例的排在最後面。這樣,分類過程就相當於在這個排序中以某個截斷點將...