烂笔头3_Matplotlib 可视化模型表现基本数据_Python

烂笔头3_Matplotlib 可视化模型表现基本数据

• 1. 导入需要的包

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import os

• 2. 利用pandas读取原始数据

path = r"D:\results.csv"  # 直接找到自己的文件右键复制文件地址
df = pd.read_csv(path) # 如果是excel或者其他文件，就要选择相应的 如 pd.read_excel
df.head() # 查看读取数据的前五行，以及行名列名

• 3. 利用matplotlib绘制相应的图片

plt.figure(figsize=(30,15)) # 设置图片呈现的窗口大小，可以等图片制作之后根据需要自行调整宽度和高度
plt.title('Model Performacne',fontsize=30) # 设置图片的名称为 ‘Model Performace’, 字号为30
plt.plot(df['epoch'],df['metrics/mAP_0.5']) # 设置x轴， y轴数据， 这里用的pandas的数据集列索引，x轴为epoch，y轴metrics/mAP_0.5
plt.plot(df['metrics/mAP_0.5:0.95'])# 可以叠加多个y轴的数据
plt.scatter(df['epoch'],df['metrics/precision'],color='red',s=30) # 散点图也一样，设置x，y， 然后设置散点的颜色为红色，大小为 30
plt.xlabel('Epoch',fontsize= 25) #设置 x坐标轴的名称为‘Epoch’，字号为25， 同样的操作可以应用的y轴
plt.tick_params(labelsize=23)# 设置坐标轴刻度的字号
plt.legend(['mAP_0.5','mAP_0.5:0.95','precision'],fontsize=20) #设置图例，及其字号
plt.show()# 显示图片

• 4. 总结

  上述提供的代码很简单，但是已经能都可视化基本的模型训练表现了，记录平时自己遇到并解决的问题，如有帮助欢迎一键三连！