有沒(méi)有辦法將下方的兩個(gè)指標(biāo)移動(dòng)到圖例中紅線下方的左側(cè)？或者將圖例中的紅線移到 0.93 的右側(cè)？如果失敗了，有一種快速的方法可以將 R2 與 RMSE 和 MAE 分開(kāi)，并且有兩個(gè)互不干擾的圖例 - 我的意思是我可以將一個(gè)堆疊在另一個(gè)之上并且它們具有不同的設(shè)置 - （我已經(jīng)嘗試過(guò)并且他們不這樣做）這是我的圖例部分代碼：handles = [mpl_patches.Rectangle((0, 0), 1, 1, fc="white", ec="white", lw=0, alpha=0)] * 4lines = []handles[0] = Line2D([0], [0], color='red',lw=3)labels = []labels.append("R2 = {0:.2g}".format(Rsquared))#labels.append("MSE = {0:.2g}".format(mse))leg = ax.legend(handles, labels, loc='best', fontsize='x-large', fancybox=True, framealpha=0.7)labels.append("RMSE = {0:.2g}".format(rmse))labels.append("MAE = {0:.2g}".format(mae))如果甚至有一種方法可以在圖表上標(biāo)記紅線本身，那也很好。這是圖表本身的代碼：fig, ax = plt.subplots()ax.scatter(y_test, y_predicted ,s=10,color='darkslateblue',linewidths=1)ax.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], 'k-', lw=1.75)ax.set_xlabel('Actual (%)',fontsize='large')ax.set_ylabel('Predicted (%)',fontsize='large')y_test, y_predicted = y_test.reshape(-1,1), y_predicted.reshape(-1,1)ax.plot(y_test, LinearRegression().fit(y_test, y_predicted).predict(y_test), color="red", lw=1.75)黑線是 y=x。請(qǐng)幫忙！我已經(jīng)在這幾天了。這是一個(gè)很小的變化，但對(duì)我的報(bào)告至關(guān)重要。
1 回答
慕絲7291255
TA貢獻(xiàn)1859條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
雖然我不能完全理解您實(shí)際需要什么或如何繪制您的確切數(shù)據(jù)，但我認(rèn)為您的意思是簡(jiǎn)單地分開(kāi)您的傳說(shuō)？例如，使用您的代碼，這是一個(gè)帶有單獨(dú)圖例的虛擬圖：
plt.figure()
handles = [
? ? Line2D([0], [0], color='red',lw=3),
? ? Line2D([0], [0], color='white',lw=3),
? ? Line2D([0], [0], color='white',lw=3)
]
? ??
labels = []
labels.append("R2 = {0:.2g}".format(0.93))
L1 = plt.legend(handles[:1], labels, loc='upper left', fontsize='x-large',
? ? ? ? ? fancybox=True, framealpha=0.7)
ax = plt.gca().add_artist(L1)
labels_ = []
labels_.append("RMSE = {0:.2g}".format(0.033))
labels_.append("MAE = {0:.2g}".format(0.023))
plt.legend(handles[1:], labels_, loc='lower right', fontsize='x-large',
? ? ? ? ? fancybox=True, framealpha=0.7)
plt.show()
這會(huì)給出類(lèi)似的東西：
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