使用matplotlib绘制玩tictactoe的智能体的平均学习曲线
使用matplotlib绘制tictactoe智能体的平均学习曲线可以通过以下步骤完成：
- 导入必要的库和模块：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np- 准备数据：
假设你已经有了一系列智能体在tictactoe游戏中的平均学习曲线数据，可以将这些数据存储在一个numpy数组中。假设你有一个包含每个训练迭代步骤的平均得分的数组
average_scores，以及对应的训练迭代步骤的数组iterations。 - 绘制学习曲线： 使用matplotlib的plot函数绘制平均学习曲线。可以设置线条的颜色、线型和标记样式等。
plt.plot(iterations, average_scores, color='blue', linestyle='-', marker='o')- 添加标题和标签： 为图表添加标题、x轴和y轴标签，以及必要的图例说明。
plt.title('Average Learning Curve of TicTacToe Agent')
plt.xlabel('Training Iterations')
plt.ylabel('Average Score')
plt.legend(['Agent'])- 显示图表： 使用plt.show()函数显示绘制的学习曲线图表。
plt.show()综上所述，使用matplotlib绘制tictactoe智能体的平均学习曲线的完整代码如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 准备数据
iterations = np.arange(1, 101) # 假设有100个训练迭代步骤
average_scores = np.random.rand(100) # 假设每个训练迭代步骤的平均得分随机生成
# 绘制学习曲线
plt.plot(iterations, average_scores, color='blue', linestyle='-', marker='o')
# 添加标题和标签
plt.title('Average Learning Curve of TicTacToe Agent')
plt.xlabel('Training Iterations')
plt.ylabel('Average Score')
plt.legend(['Agent'])
# 显示图表
plt.show()这样就可以使用matplotlib绘制出tictactoe智能体的平均学习曲线图表了。请注意，以上代码中的数据和参数仅为示例，实际情况中需要根据具体数据和需求进行调整。
相关·内容
1回答
如何在python中绘制移动平均线？
python、matplotlib、machine-learning、moving-average
如何绘制y_pred_org的移动平均值并绘制它？我尝试过这样做，但收到了一个错误AttributeError：“列表”对象没有属性“滚动”，我确信这是很小的东西，但我对此并不陌生。
# Visualize the prediction with rolling average
from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure()
['y_pred_org'].rolling(window=50).mean().plot()
plt.plot(y_test_t_org)
plt.title('Prediction vs Re
浏览 2提问于2021-02-26得票数 1
回答已采纳
2回答
用不同的图形分割不同的情节
python、matplotlib、plot、figure
我想得到不同的情节，但得到一个数字与所有的情节。为什么？例如，我有两个脚本用于两个情节，但是python将它们合并到一个图像中。
import matplotlib.pyplot as plt
#% matplotlib inline
import seaborn as sns
# Use plot styling from seaborn.
sns.set(style='darkgrid')
# Increase the plot size and font size.
sns.set(font_scale=1.5)
plt.rcParams["figure.figs
浏览 9提问于2022-06-07得票数 0
回答已采纳
1回答
如何在图上的函数上设置域？
python、numpy、matplotlib、plot
我有一个在Python上绘制两个函数的图表的代码。我只是想知道，如果我的x函数只存在于0到0.8之间的域上，那么它就不会在与h的交集之后继续，但我仍然希望h继续。有什么办法可以修改这个吗？谢谢。这是我的密码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.legend_handler import HandlerLine2D
t = np.arange(0.0, 1.0, 0.001)
h = 0.1*np.sin(10*t)
x = 4*t-5*t**2
line1, = plt.plot(t, h,
浏览 1提问于2017-11-16得票数 2
回答已采纳
1回答
Scikit-Learn的Logistic回归严重过度拟合数字分类训练数据
machine-learning、scikit-learn、classification、logistic-regression
我使用Scikit-Learn的Logistic回归算法来执行数字分类。我使用的数据集是Scikit-Learn的load_digits。 下面是我的代码的简化版本： import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selec
浏览 6提问于2020-09-24得票数 0
3回答
如何在Python plt.title中添加变量？
python、python-3.x、matplotlib
我正在尝试绘制许多图表，并且对于每个图表，我想使用一个变量来标记它们。如何将变量添加到plt.title?，例如：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1)
plt.ylabel('y')
plt.xlabel('x')
for t in xrange(50, 61):
plt.title('f model: T=t')
for i in xrange(4, 10):
plt.plot(1.0 / i, i ** 2, &
浏览 0提问于2017-05-03得票数 31
回答已采纳
1回答
GridSearch中的Best_params
python、validation、model、grid-search
为了找到参数的最佳组合，我使用了grid_search，并绘制了一个图，以查看当参数改变时，分数是如何变化的。当我运行gs_clf.best_params_时，我得到了参数的最佳组合：{'learning_rate'：0.01，'n_estimators'：200}我不明白为什么验证图没有显示这个参数组合的最佳分数？ 下面提供了我的代码。 from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, Strati
浏览 82提问于2019-07-02得票数 1
回答已采纳
1回答
如何在matplotlib python中设置x轴值？
python、matplotlib
我想用matplotlib来画这个图。我写了代码，但它没有改变x轴值。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0.00001,0.001,0.01,0.1,0.5,1,5]
y = [0.945,0.885,0.893,0.9,0.996,1.25,1.19]
plt.xlim(0.00001,5)
plt.ylim(0.8,1.4)
plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='--', color='r',
label='Square')
plt.xl
浏览 0提问于2017-06-29得票数 28
回答已采纳
1回答
没有标出X在xaxis中的所有值，为什么有背景灰色？
matplotlib、plot、colors、background-color、axis
我想要一幅图，上面的数据要少一些。我有一个非常简单的剧本。我给xaxis放了个“范围”。更重要的是，我希望我的背景是白色的轮廓黑色，而不是灰色(见图)。我该怎么做？
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
# Increase the plot size and font size.
plt.rcParams["figure.figsize"] = (60,30)
plt.xticks(fontsize=40)
plt.yticks(fontsize=40)
plt.grid(True, color='gray'
浏览 4提问于2022-07-15得票数 1
回答已采纳
1回答
创建从数据点延伸到精确曲线的错误条
python、matplotlib、data-visualization
下面是我用matplotlib生成的图。
我想从数据点绘制误差条到红色曲线。我已经尝试过matplotlib.pyplot.errorbars()函数，但是我找不到合适的方法来实现它。下面是情节的代码：
# imports
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# data for scatter plot
target_time = np.array([0., 1.001001, 2.002002, 3.003003, 4.004004, 5.00500501, 6.00600601, 7.00700701, 8.008
浏览 2提问于2022-02-14得票数 0
回答已采纳
1回答
Scikit -如何定义绘制roc曲线的阈值
python、scikit-learn、roc
我有一个增强的树模型，以及测试数据集的概率和分类。我正在尝试为相同的roc_curve绘制图形。但是我不知道如何在scikit learn中定义roc曲线的阈值/alpha。
from sklearn.metrics import precision_recall_curve,roc_curve,auc, average_precision_score
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
fpr,tpr,_ = roc_curve(ytest,p_test, pos_label=1)
roc_auc = auc(fpr,tpr)
plt.
浏览 1提问于2018-02-07得票数 4
回答已采纳
2回答
绘制在同一个轴上的for循环中生成的多个绘图
python、python-3.x、matplotlib
我的代码如下，问题是我得到的不是一个图，而是242个图。我试着把plt.show()放在循环之外，它不起作用。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
names = list()
with open('selected.csv','rb') as infile:
reader = csv.reader(infile, delimiter = ' ')
for row in reader:
names.append(row[0]
浏览 1提问于2014-10-14得票数 15
7回答
Matplotlib -如何绘制高分辨率图？
python、matplotlib
我使用matplotlib绘制了一些实验结果(在这里讨论过： )。但是，通过单击图像的右侧保存图片会导致质量很差/分辨率很低的图像。
from glob import glob
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
# loop over all files in the current directory ending with .txt
for fname in glob("./*.txt"):
# read file, skip header (1
浏览 37提问于2016-10-05得票数 169
回答已采纳
4回答
NameError:未定义名称“”history“”
python、tensorflow、keras
建立模型，为实验设置训练和验证数据，模型训练已经执行。但是在训练神经网络之后，在可视化训练过程中，我收到了一个错误。
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
acc=history.history['categorical_accuracy']
val_acc=history.history['val_categorical_accuracy']
loss=history.history['loss']
val_loss=history.history['val_loss&#
浏览 0提问于2021-03-11得票数 1
1回答
给出一个图像，就像你所能看到的那样，完全按照你的能力来创建这个图。
python、python-3.x、typeerror
我试着绘制看起来呈指数递减的图形(见图)，但我似乎无法让它工作.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
p0 = 1013.
Rd = 0.2871
g = 0.00981
T = T0 = 288.
y = 0.000006
H = (Rd*T)/g
z = np.arange(0.,1600.,)
yz = y*z
yR = y*Rd
p1 = (p0)*(np.exp(-z/H))
p2 = (p0)*(((T-yz)/T)**(g/yR))
plt.plot(p1,z,'g-')
plt.plot
浏览 0提问于2018-02-14得票数 3
回答已采纳
1回答
用matplotlib绘制天气预报图
python、matplotlib、openweathermap
我想把温度绘制成一个图表，显示一整天。X轴应该是小时，y轴应该是C。
我想在这个任务中使用MatPlotLib。但也许有更好的解决办法。对当前温度进行实时更新，比较预测值和当前值。我读完了教程，但我不知道如何从预测中访问这些值。我能够接收到这些数据集并使用for循环打印它们。但是，如前所述，图形绘制方法将是很棒的。
我使用MatPlotLib尝试了一些基本的绘图，并尝试了教程。
from pyowm import OWM
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
API_key = 'XXXXXXXXXXXXXXX'
浏览 0提问于2019-05-19得票数 0
1回答
它与ROC曲线有关
python-3.x
我在绘制ROC曲线时没有问题，它也是根据我的要求绘制的，但我面临的问题是(ylim轴)它从0.1到1.05开始，它只绘制偶数(0.0，0.2，0.4...1.05)，但我想扩展ylim轴(例如。0.0 0.1 0.2 0.3...1.05)。我想要一个代码，既包括偶数和奇数，同时绘制ROC曲线。
我在matplotlib中搜索，但没有找到任何与我的问题相关的内容。
lw = 2
plt.figure()
plt.plot(fpr11, tpr11, 'o-', ms=2, label='ROC_curve_APOE(AUC11 = %0.4f)'
%
浏览 18提问于2019-07-10得票数 0
回答已采纳
3回答
Keras + TensorFlow实时训练图
python、machine-learning、tensorflow、keras、jupyter-notebook
我在木星笔记本中运行了以下代码：
# Visualize training history
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
# fix random seed for reproducibility
seed = 7
numpy.random.seed(seed)
# load pima indians dataset
dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-d
浏览 1提问于2017-06-25得票数 17
回答已采纳
1回答
图例未显示
matplotlib、legend、title
我正在尝试用legend.Please绘制一个简单的图形。我不能使用pyplot.legend()方法来显示matplotlib.I帮助我。
我在网上看了看，发现了一个简单的代码，上面说它是有效的：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# generate random data for plotting
x = np.linspace(0.0,100,50)
y = np.random.normal(size=50)
plt.plot(x,y)
# call method plt.legend
plt.legend([&
浏览 0提问于2019-07-19得票数 0
2回答
在精确召回曲线的图形中绘制多条线时出现的问题
python-3.x、matplotlib、scikit-learn、deep-learning
我正在尝试在一个图中绘制多类的精确召回曲线，为此我使用了以下代码 def plot_prc(y_test, y_score, N_classes):
precision = dict()
recall = dict()
average_precision = dict()
for i in range(N_classes):
precision[i], recall[i], _ = precision_recall_curve(y_test[:, i],y_score[:, i])
average_precision[i] =
浏览 18提问于2019-08-28得票数 0
回答已采纳
1回答
高斯曲线拟合python
python、curve-fitting、gaussian
我在用高斯函数拟合某个日期时遇到了问题。我试着用多种不同的方法来做，但都没有用。我需要一些想法。数据附后(第2和第3栏)。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from numpy import asarray as ar,exp
x = ar(range(19))
y = ar(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.01955, 1.163025, 19.7159833333333, 81.3119708333334,80.0329166666
浏览 4提问于2022-06-11得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
