q：
在nlp中畫 learning curve，需要橫座標為10%…100%，如何在橫座標上畫這樣的乙個過程。
展示部分實驗**：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.gridspec as gridspec
import matplotlib.font_manager as fm #字型管理器
from matplotlib.ticker import funcformatter
def to_percent(temp, position):
return '%1.0f'%(10*temp) + '%'
#5 epoch
def metrics_comput(p):
acc = p[0]
tp = p[1]
fp = p[2]
fn = p[3]
tn = p[4]
p = tp/(tp+fp)
r = tp/(tp+fn)
f1 = 2*p*r/(p+r)
return acc, p, r, f1
plt.figure()
x_data = np.linspace(-np.pi,np.pi,64,endpoint=true)
gs = gridspec.gridspec(2,2) #將繪圖區分成兩行三列
ax1 = plt.subplot(gs[0,0])#指定ax1占用第一行(0)整行
ax2 = plt.subplot(gs[0,1])#指定ax1占用第一行(0)整行
ax3 = plt.subplot(gs[1,0])#指定ax2占用第二行(1)的第一格(第二個引數為0)
ax4 = plt.subplot(gs[1,1])#指定ax3占用第二行(1)的第
二、三格(第二個引數為1：3)
y1 = np.sin(x_data)
ax1.plot(x,y)
ax1.spines['right'].set_color('none')
ax1.spines['top'].set_color('none')
ax1.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax1.spines['left'].set_position(('data',0))
ax1.set_title('title 1')
ax1.xaxis.set_major_formatter(funcformatter(to_percent))
y2 = np.sin(x_data)
ax2.plot(x_data,y2)
ax2.spines['right'].set_color('none')
ax2.spines['top'].set_color('none')
ax2.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax2.spines['left'].set_position(('data',0))
ax2.set_title('title 1')
ax2.xaxis.set_major_formatter(funcformatter(to_percent))
plt.tight_layout()
plt.show()
在matplotlib中，軸axes的位置以標準化圖形座標指定，可能發生的情況是軸標籤、標題、刻度標籤等等會超出圖形區域，導致顯示不全。matplotlib v1.1 引入了乙個新的命令tight_layout()，作用是自動調整子圖引數，使之填充整個影象區域。
參考
半數集問題
問題描述 給定乙個自然數n，由n開始可以依次產生半數集set n 中的數如下。1 n set n 2 在n的左邊加上乙個自然數，但該自然數不能超過最近新增的數的一半 3 按此規則進行處理，直到不能再新增自然數為止。例如，set 6 半數集set 6 中有6 個元素。注意半數集是多重集。程式設計任務 ...
半數集問題
問題描述 給定乙個自然數n，由n 開始可以依次產生半數集set n 中的數如下。1 n set n 2 在n 的左邊加上乙個自然數，但該自然數不能超過最近新增的數的一半 3 按此規則進行處理，直到不能再新增自然數為止。例如，set 6 半數集set 6 中有6 個元素。注意半數集是多重集。分析 遞迴...
交並集問題
description 已知a,b,c為三個元素值遞增有序的線性表，要求對錶a如下運算 刪去那些既在表b中出現又在表c中出現的元素。線性表以順序結構，編寫實現上述運算和演算法。input 第一行輸入三個正整數m,n,用空格隔開，分別表示三個線性表的元素個數，其後三行依次輸入abc表中的元素。outp...