? ????近來實驗室的師姐要發論文，由于論文交稿時間臨近，有一些雜活兒需要處理，作為實驗室資歷最淺的一批，我這個實習生也就責無旁貸地幫忙當個下手。今天師姐派了一個小活，具體要求是：

? ????給一些訓練模型的迭代次數，訓練精度的數據，讓我做成圖表形式展示出來，一方面幫助檢查模型訓練時的不足，另一方面來看樣本數目和預測精度之間的聯系，數據具體格式如下：

Iteration 1500

label train? test?? right? acc

12 ?? 143 24 ?? 24 ?? 1.0

160 92 ?? 16 ?? 15 ?? 0.9375

100 12 ?? 2 ???? 0 ???? 0.0

142 0 ???? 0 ???? 0 ???? 0.0

152 0 ???? 0 ???? 0 ???? 0.0

110 10 ?? 2 ???? 0 ???? 0.0

170 12 ?? 2 ???? 2 ???? 1.0

42 ?? 421 70 ?? 63 ?? 0.9

31 ?? 43 ?? 8 ???? 5 ???? 0.625

22 ?? 132 22 ?? 18 ?? 0.818181818182

60 ?? 51 ?? 9 ???? 8 ???? 0.888888888889

51 ?? 916 153 143 0.934640522876

131 82 ?? 14 ?? 11 ?? 0.785714285714

53 ?? 84 ?? 14 ?? 10 ?? 0.714285714286

70 ?? 9 ???? 2 ???? 2 ???? 1.0

21 ?? 531 89 ?? 89 ?? 1.0

120 1 ???? 1 ???? 1 ???? 1.0

11 ?? 454 76 ?? 71 ?? 0.934210526316

90 ?? 1 ???? 1 ???? 1 ???? 1.0

32 ?? 39 ?? 7 ???? 6 ???? 0.857142857143

41 ?? 151 25 ?? 14 ?? 0.56

132 0 ???? 0 ???? 0 ???? 0.0

151 43 ?? 7 ???? 6 ???? 0.857142857143

43 ?? 8 ???? 2 ???? 1 ???? 0.5

80 ?? 7 ???? 2 ???? 1 ???? 0.5

141 96 ?? 16 ?? 16 ?? 1.0

44 ?? 67 ?? 12 ?? 2 ???? 0.166666666667

right: 509 ???????? accuracy:0.883680555556

我的任務就是以label為自變量，繪制出它和train及acc之間的關系。

?????? 接到這個任務后，最直觀的感受就是常規的洗數據，于是我先把這些數據放在txt文件中存儲下來，由于每個數據之間的間隔大于一個空格，我想當然地寫個正則匹配腳本將數據間的大空格轉換為一個逗號（轉換為逗號的目的是這樣可以直接轉換為CSV表格文件，然而在本次任務中貌似意義不大….）

#**********************Python 3.6.1***************************# #* 將txt文本數據中的過長的空格更為一個逗號 *# #***************** Author LQ ******************************# #********************** 2018/4/4 ****************************##!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import re import os #os模塊與文本操作直接相關的模塊 #*********下面三句代碼作用不詳，就是為了防止出現編碼問題********* import importlib import sys importlib.reload(sys) #**************************************************** PATTERN = '\s+'#匹配出文本中的長空格 class Cleaner:#初始化def __init__(self):os.chdir('D:\\Learning\\Machine_Learning\\實習\\師姐論文實驗') #改變工作目錄到txt文件對應的目錄self.content = open("acc-onlyRealImage-Iter2500.txt")def grab_content(self):line=self.content.readline()pre=re.compile(PATTERN)while line: line_1=pre.sub(',',line) #將文本的長空格轉換為逗號后，利于轉成CSV格式，然后label按照升序排列self.Write_content(line_1)line = self.content.readline() def Write_content(self,line_1):path='acc-onlyRealImage-Iter2500-after.txt'f=open(path,'a')f.write('\n'+line_1)def run(self): self.grab_content()if __name__ == '__main__':cleaner = Cleaner() cleaner.run()

數據清洗完成后，自然就是繪圖了，逛了一些博客后，著手寫個腳本，第一版是繪制出label和train及acc的雙Y軸折線圖，腳本較為簡單，就是調用別人造的輪子，直接附上代碼：

#**********************Python 3.6.1***************************# #* 繪制出雙Y軸折線圖 *# #***************** Author LQ ******************************# #********************** 2018/4/4 ****************************##!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import re import os #os模塊與文本操作直接相關的模塊 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #*********下面三句代碼作用不詳，就是為了防止出現編碼問題********* import importlib import sys importlib.reload(sys) #**************************************************** font2 = {'family' : 'Times New Roman', 'weight' : 'normal', 'size' : 18, }class Drawing:#初始化def __init__(self):os.chdir('D:\\Learning\\Machine_Learning\\實習\\師姐論文實驗') #改變工作目錄到指定文件目錄self.content = open("acc-onlyRealImage-Iter2200-after.txt")self.content1 = open("acc-onlyRealImage-Iter2500-after.txt")def grab_content(self):lines=self.content.readlines()lines_1=self.content1.readlines()x_1 = [line.strip().split(',')[0] for line in lines ]#字段以逗號分隔，這里取得是第4列y_train_1=[line.strip().split(',')[1] for line in lines ]y_train_2=[line.strip().split(',')[1] for line in lines_1 ]y_acc_1=[line.strip().split(',')[4] for line in lines ]y_acc_2=[line.strip().split(',')[4] for line in lines_1 ]x = list(range(len(x_1)))y_acc=[]y_acc1=[]y_train=[]y_train1=[]for i in range(len(y_acc_1)):y_acc.append(float(y_acc_1[i]))y_acc1.append(float(y_acc_2[i]))y_train.append(int(y_train_1[i]))y_train1.append(int(y_train_2[i]))#plt.xticks(x, x_1,rotation=0)fig,left_axis=plt.subplots() p1, =left_axis.plot(x, y_train,'ro-')right_axis = left_axis.twinx() p2, =right_axis.plot(x, y_acc,'bo-') plt.xticks(x, x_1,rotation=0) #設置x軸的顯示形式#設置左坐標軸以及右坐標軸的范圍、精度left_axis.set_ylim(0,1201) left_axis.set_yticks(np.arange(0,1201,200)) right_axis.set_ylim(0,1.01) right_axis.set_yticks(np.arange(0,1.01,0.20)) #設置坐標及標題的大小、顏色left_axis.set_title('RealAndSimulation-Iter6600',font2)left_axis.set_xlabel('Labels',font2)left_axis.set_ylabel('Number of training sets',font2,color='r')left_axis.tick_params(axis='y', colors='r') right_axis.set_ylabel('Accuracy',font2,color='b') right_axis.tick_params(axis='y', colors='b') plt.show()def run(self): self.grab_content()if __name__ == '__main__':Drawing = Drawing() Drawing.run()

?繪制出的圖形如上所示，其實看起來也還不錯，不過師姐表示有點亂，建議做個柱形的看看，于是繼續擼代碼：

#**********************Python 3.6.1***************************# #* 繪制單Y軸雙變量柱狀圖 *# #***************** Author LQ ******************************# #********************** 2018/4/4 ****************************##!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import re import os #os模塊與文本操作直接相關的模塊 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #*********下面三句代碼作用不詳，就是為了防止出現編碼問題********* import importlib import sys importlib.reload(sys) #**************************************************** font2 = {'family' : 'Times New Roman', #設置字體'weight' : 'normal', 'size' : 18, }class Drawing:#初始化def __init__(self):os.chdir('D:\\Learning\\Machine_Learning\\實習\\師姐論文實驗') #改變工作目錄到指定文件的目錄self.content = open("acc-onlyRealImage-Iter2200-after.txt")self.content1 = open("acc-onlyRealImage-Iter2500-after.txt")def autolabel(self,rects,y): #在柱狀圖上面添加 數值i=0for rect in rects:#讀出列表存儲的value值value=y[i] x_1 = rect.get_x() + rect.get_width()/2y_1 = rect.get_height()#x_1，y_1對應柱形的橫、縱坐標i+=1plt.text(x_1, y_1, value, ha='center', va='bottom',fontdict={'size': 8}) #在fontdict中設置字體大小rect.set_edgecolor('white')def Pictures(self):lines=self.content.readlines()lines_1=self.content1.readlines()x_1 = [line.strip().split(',')[0] for line in lines ]#字段以逗號分隔，這里取得是第1列y_train_1=[line.strip().split(',')[1] for line in lines ]y_train_2=[line.strip().split(',')[1] for line in lines_1 ]y_acc_1=[line.strip().split(',')[4] for line in lines ]y_acc_2=[line.strip().split(',')[4] for line in lines_1 ]x = list(range(len(x_1)))y_acc=[]y_acc1=[]y_train=[]y_train1=[]for i in range(len(y_acc_1)):y_acc.append(float(y_acc_1[i]))y_acc1.append(float(y_acc_2[i]))y_train.append(int(y_train_1[i]))y_train1.append(int(y_train_2[i]))plt.xticks(x, x_1,rotation=0) #設置X軸坐標值為label值for i in range(len(x)): #調整柱狀圖的橫坐標，使得打印出來的圖形看起來更加舒服 x[i] = x[i] -0.2 a=plt.bar(x, y_train,width=0.4,label='iter2200',fc = 'b') #a=plt.bar(x, y_acc,width=0.4,label='iter2200',fc = 'b') for i in range(len(x)): x[i] = x[i] + 0.4 b=plt.bar(x, y_train1, width=0.4, label='iter2500',fc = 'r')#b=plt.bar(x, y_acc1, width=0.4, label='iter2500',fc = 'r')plt.xlabel('Labels',font2) #設置Y軸值的范圍plt.ylim((0, 1000))#設置Y軸的刻度值plt.yticks(np.arange(0,1001, 200))#plt.ylim((0, 1.1))#plt.yticks(np.arange(0,1.1, 0.2)) #plt.ylabel('Accuracy',font2)plt.ylabel('Number of training sets',font2) #字體的格式在font2中有設置self.autolabel(a,y_train_1) #為柱形圖打上數值標簽self.autolabel(b,y_train_2)#self.autolabel(a,y_acc_1)#self.autolabel(b,y_acc_2)#plt.title("RealAndSimulation",font2)plt.title("OnlyRealImage",font2)plt.legend()plt.show()def run(self): self.Pictures()if __name__ == '__main__':Draw = Drawing() Draw.run()

呈現的效果如下，此處因為對于雙柱形圖通常采用同一Y軸坐標系，所以此處選擇的是比對不同迭代次數：

此處為了方便實驗結果的觀測，在每個柱形上面均打印出了對應的數值，至此，這部分的任務ending，難度不是很大，不過需要自己耐心編寫腳本，調試出好的結果~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python绘制双Y轴折线图以及单Y轴双变量柱状图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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