近来实验室的师姐要发论文，由于论文交稿时间临近，有一些杂活儿需要处理，作为实验室资历最浅的一批，我这个实习生也就责无旁贷地帮忙当个下手。今天师姐派了一个小活，具体要求是：
给一些训练模型的迭代次数，训练精度的数据，让我做成图表形式展示出来，一方面帮助检查模型训练时的不足，另一方面来看样本数目和预测精度之间的联系，数据具体格式如下：
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
我的任务就是以label为自变量，绘制出它和train及acc之间的关系。
接到这个任务后，最直观的感受就是常规的洗数据，于是我先把这些数据放在txt文件中存储下来，由于每个数据之间的间隔大于一个空格，我想当然地写个正则匹配脚本将数据间的大空格转换为一个逗号（转换为逗号的目的是这样可以直接转换为CSV表格文件，然而在本次任务中貌似意义不大….）
#**********************Python 3.6.1***************************#
#* 将txt文本数据中的过长的空格更为一个逗号 *#
#***************** Author LQ ******************************#
#********************** 2018/4/4 ****************************#
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import os #os模块与文本操作直接相关的模块
#*********下面三句代码作用不详，就是为了防止出现编码问题*********
import importlib
import sys
importlib.reload(sys)
#*****************************<b>本文来源gao@!dai!ma.com搞$$代^@码!网</b>***********************
PATTERN = '\s+'#匹配出文本中的长空格
class Cleaner:
#初始化
def __init__(self):
os.chdir('D:\\Learning\\Machine_Learning\\实习\\师姐论文实验') #改变工作目录到txt文件对应的目录
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) #将文本的长空格转换为逗号后，利于转成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()
数据清洗完成后，自然就是绘图了，逛了一些博客后，着手写个脚本，第一版是绘制出label和train及acc的双Y轴折线图，脚本较为简单，就是调用别人造的轮子，直接附上代码：
#**********************Python 3.6.1***************************#
#* 绘制出双Y轴折线图 *#
#***************** Author LQ ******************************#
#********************** 2018/4/4 ****************************#
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import os #os模块与文本操作直接相关的模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#*********下面三句代码作用不详，就是为了防止出现编码问题*********
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\\实习\\师姐论文实验') #改变工作目录到指定文件目录
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 ]#字段以逗号分隔，这里取得是第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) #设置x轴的显示形式
#设置左坐标轴以及右坐标轴的范围、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))
#设置坐标及标题的大小、颜色
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()
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转载请注明原文链接：python绘制双Y轴折线图以及单Y轴双变量柱状图的实例
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