如何用matplotlib绘制x轴上的循环变量i和y轴上循环中的局部变量
提问于 2019-11-06 01:19:51
我使用numpy在线性回归上练习梯度下降。下面是我的梯度下降过程：
def batch_gradient_descent(data_points, initial_b, initial_W, lr, iterations):
b = initial_b
W = initial_W
for i in range(iterations): # Calcultes Gradient Descent for n-iterations.
b, W = gradient_step(b, W, data_points, lr)
current_cost = cost(b, W, data_points)
# plt.figure(figsize=(8, 4))
# plt.plot(i, current_cost, linewidth=1)
# plt.xlabel("iteration")
# plt.ylabel("log(L)")
# plt.title("log(L) After "+str(i)+"th iteration")
plt.show()
return [b, W]我需要使用matplotlib来绘制总计只有两个的图：
- x-轴是i，y-轴是根据每个i，
- x-轴为i的对数(成本)值，y-轴是W中每一个元素的值的曲线，这是一个5*1的向量。因此，图中将有5行。
顺便说一下，总迭代次数是200，这意味着x轴上的值范围应该是0- 200。
我最初的解决方案在代码中得到了注释，但它实际上画的是许多数字，看起来如下：
正确的方法是什么？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-11-06 02:38:24
您可以将它们附加到x和y-axis的列表中。
x = []
y = []
def batch_gradient_descent(data_points, initial_b, initial_W, lr, iterations):
b = initial_b
W = initial_W
for i in range(iterations): # Calcultes Gradient Descent for n-iterations.
b, W = gradient_step(b, W, data_points, lr)
current_cost = cost(b, W, data_points)
x.append(i)
y.append(current_cost)
return [b, W]然后把它写成：
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y, linewidth=1)
plt.xlabel("iteration")
plt.ylabel("log(L)")
plt.title("log(L) After " + str(x[-1]) + "th iteration")
plt.show()
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/58726735
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