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法律研究如何在 Python Matplotlib 中借助插值来绘制定精度召回曲线？
要在 Python 中借助插值绘制定精度召回曲线，我们可以执行以下步骤：
步骤
设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。
使用 numpy 创建 r、p 和重复的召回，即数据点。
创建一个图形和一组子图。
绘制取值范围在 r.shape 中的召回矩阵。
使用 plot() 方法绘制 r 和 dup_r 数据点。
要显示图形，请使用 show() 方法。
示例
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True r = np.linspace(0.0, 1.0, num=10) p = np.random.rand(10) * (1. - r) dup_p = p.copy() i = r.shape[0] - 2 while i >= 0: if p[i + 1] > p[i]: p[i] = p[i + 1] i = i - 1 fig, ax = plt.subplots() for i in range(r.shape[0] - 1): ax.plot((r[i], r[i]), (p[i], p[i + 1]), 'k-', label='', color='red') ax.plot((r[i], r[i + 1]), (p[i + 1], p[i + 1]), 'k-', label='', color='red') ax.plot(r, dup_p, 'k--', color='blue') plt.show()
输出
它将生成以下输出：
更新于：2022 年 2 月 2 日
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