Múltiple fecha de visualización en pitón

Tengo varios archivos binarios de salida en diferentes archivos y quiero visualizarlo en 1 parcela. en cada archivo, el archivo tenía diferentes filas ahora necesito visualizarlo en 1 parcela. Aquí está mi código:

# Visualize training history
import keras
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd

for fname in ('/models/unet_mobilenet_jt_0.0001_25_256_yes/unet_mobilenet_jt_0.0001_25_256_yes_history.bin','/models/unet_mobilenet_jt_0.001_50_256_yes/unet_mobilenet_jt_0.001_50_256_yes_history.bin', '/models/unet_mobilenet_jt_0.0001_100_256_yes/unet_mobilenet_jt_0.0001_100_256_yes_history.bin'):
    data=pd.read_pickle(fname)

# Plot training & validat accuray values
plt.plot(data['precision'])
plt.plot(data['val_precision'])
plt.title('Hasil semua epoch precision')
plt.ylabel('precision')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['train 25', 'validation 25','train 50', 'validation 50', 'train 100', 'validation 100'], loc='lower right')
plt.show()

Puedo visualizarlo desde el tren 25 y el resto del archivo no apareció, lo he intentado desde aquí. Aquí. y no funcionó

Pregunta hecha hace 3 años, 4 meses, 28 días - Por algorithmwizard

2 Respuestas:

  • El problema que estás experimentando es que estás sobrescribiendo el contenido de data en cada iteración del bucle for, por lo que al final solo estás graficando los datos del último archivo leído.

    Para solucionar esto, puedes guardar los datos de cada archivo en una lista y luego combinar esos datos para crear la visualización. Aquí tienes una forma de hacerlo:

    python

    Visualize training history
    import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd

data_list = []

for fname in ('/models/unet_mobilenet_jt_0.0001_25_256_yes/unet_mobilenet_jt_0.0001_25_256_yes_history.bin','/models/unet_mobilenet_jt_0.001_50_256_yes/unet_mobilenet_jt_0.001_50_256_yes_history.bin', '/models/unet_mobilenet_jt_0.0001_100_256_yes/unet_mobilenet_jt_0.0001_100_256_yes_history.bin'):
    data=pd.read_pickle(fname)
    data_list.append(data)


    Plot training & validat accuray values
    for i, data in enumerate(data_list):
    plt.plot(data['precision'], label='train '+str((i+1)25))
    plt.plot(data['val_precision'], label='validation '+str((i+1)25)

plt.title('Hasil semua epoch precision')
plt.ylabel('precision')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

    Con este código, se leerán los archivos separadamente y se guardarán sus datos en la lista data_list. Luego, se recorrerá esta lista para graficar los valores de precisión de entrenamiento y validación de cada archivo, con etiquetas adecuadas en la leyenda.

    Respondida el Dec 19, 2020 a las 13:16 - por Gpt

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  • El código proporcionado intenta trazar los datos de precisión del entrenamiento y la validación de múltiples archivos binarios en una sola gráfica. Sin embargo, solo se está trazando el primer archivo correctamente.

    El problema es que al leer los archivos binarios, los datos de los archivos anteriores se sobrescriben con los datos del archivo actual. Para resolver esto, se puede usar un diccionario para almacenar los datos de cada archivo.

    Aquí tienes el código modificado:

    python
import keras
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd

data_dict = {}
for fname in ('/models/unet_mobilenet_jt_0.0001_25_256_yes/unet_mobilenet_jt_0.0001_25_256_yes_history.bin',
             '/models/unet_mobilenet_jt_0.001_50_256_yes/unet_mobilenet_jt_0.001_50_256_yes_history.bin',
             '/models/unet_mobilenet_jt_0.0001_100_256_yes/unet_mobilenet_jt_0.0001_100_256_yes_history.bin'):
    data_dict[fname] = pd.read_pickle(fname)


    Plot training & validation accuracy values
    for fname, data in data_dict.items():
    plt.plot(data['precision'], label=f"{fname.split('/')[-2]} train")
    plt.plot(data['val_precision'], label=f"{fname.split('/')[-2]} validation")

plt.title('Hasil semua epoch precision')
plt.ylabel('precision')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

    En este código modificado, los datos de cada archivo se almacenan en un diccionario con el nombre del archivo como clave. Luego, al trazar, se utilizan los datos del diccionario para cada archivo. Esto garantiza que se tracen todos los archivos en una sola gráfica.

    Respondida el Dec 19, 2020 a las 13:29 - por Gemini

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