本文主要是介绍[linux] matplotlib plt画training dynamics指标曲线时，标记每个点的值，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
plt画折线图时，plt.annotate标记折线图的点的数值。
def plot_ret(*ret_dicts):plt.figure(figsize=(10, 5))for ret_dict in ret_dicts:print(ret_dict["iters"])plt.plot([iter*4/1000 for iter in ret_dict["iters"]], ret_dict["ret"], marker='o', markersize=5, markerfacecolor='white', label=ret_dict["model"][:60]) #label=ret_dict["model"][:60]其中label比较长的需要取到所有字符，所以从24改为60# for i, txt in enumerate(ret_dict["ret"]):# plt.annotate("{:.3f}".format(txt), ([iter*4/1000 for iter in ret_dict["iters"]][i], ret_dict["ret"][i]))title = ret_dict["benchmark"]ax = plt.gca()ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(20))plt.legend(prop={"size":6})plt.grid(True)plt.title(title)plt.xlabel("token(B)")# plt.show()def plot_ret_8M(*ret_dicts):# plt.figure(figsize=(10, 5))for ret_dict in ret_dicts:print(ret_dict["iters"])plt.plot([iter*8/1000 for iter in ret_dict["iters"]], ret_dict["ret"], marker='o', markersize=5, markerfacecolor='white', label=ret_dict["model"][:60])for i, txt in enumerate(ret_dict["ret"]):plt.annotate("{:.3f}".format(txt), ([iter*8/1000 for iter in ret_dict["iters"]][i], ret_dict["ret"][i]))title = ret_dict["benchmark"]ax = plt.gca()ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(20))plt.legend(prop={"size":6})plt.grid(True)plt.title(title)plt.xlabel("token(B)")plt.show()这篇关于[linux] matplotlib plt画training dynamics指标曲线时，标记每个点的值的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
