一、基础命令

在我们使用深度学习时，肯定会用到绘图命令，绘制loss与val_loss等等，以此查看模型的效果。

x：x坐标的数据

y：y坐标的数据

lw：指定线条宽度

ls：指定线条样式，ls='-'为实线，ls='--'为虚断线，ls='-.'为点虚线，ls=':'为虚线

c：指定线条颜色，c='r'为红色，c='k'为黑色，c='y'为黄色

alpha：指定线条透明度，值越小越透明

label：指定线条的含义

代码示例：

绘图结果：

二、根据Excel数据绘图

在python中，有一个专门进行数据处理的库包叫做pandas

提取excel中某一列数据：filename['列名']，返回值是一个列表。

取得excel中我们想要的数据后，下一步就是绘制：

如果要创建一个两行两列（或者其他维度）的子图区，分别为ax1,ax2,ax3,ax4：

效果如下：

三、合并一幅图的x（或y）坐标轴以及添加图例legend()

实现上图的效果，重点在于ax2=ax1.twinx() ，ax2和ax1共用x轴，但是ax1使用左侧y轴，ax2使用右侧y轴：

四、调节字体样式

通过字典的方式调节，在字典中存储需要修改的的参数名称和指定值大小，还可以存放更多参数：

五、绘制网格线

六、合并两幅图的坐标轴

按照以下方式设置画布：

七、不常用的函数

1.ax.set_ylim()、ax.set_xlim()

在共享x(y)轴时，两边y(x)轴的零刻度是不一致的，xlim和ylim用来设置坐标轴的范围。

2.set_minor_locator()、set_major_locator()

set_minor_locator用来在主刻度的基础上设置或修改副刻度的大小，set_major_locator用来修改主刻度的单位显示。使用前，必须引入库包：