【论文实验结果可视化】常见的可视化例子及代码

【论文实验结果可视化】常见的可视化例子及代码

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/wuli_xin/article/details/135333162

可视化是一种强大的工具，广泛应用于各个领域，以帮助理解和解释数据。通过将复杂的数据转化为直观的图表，可视化能够帮助研究人员更有效地展示实验结果，发现数据中的模式和趋势。本文将介绍几种常见的可视化图表类型及其应用场景，并提供相应的代码示例。

目录

• 折线图
• 柱状图
• 带饼状图的柱状图
• 散点图
• 双轴柱状和折线
• ROC曲线和AUC
• 雷达图
• 推理时间和准确率的关系图
• 模型参数和准确率的关系图

这些图表类型各有特点，适用于不同的数据展示和分析场景。正确选择合适的图表类型可以帮助观众更好地理解和解读数据。

折线图

折线图是一种常用的数据可视化方法，适用于展示数据随时间或其他有序类别变化的趋势。

柱状图

柱状图是一种常用的数据可视化方法，适用于展示不同类别的数据之间的比较。

带饼状图的柱状图

带饼状图的柱状图是一种数据可视化方法，它结合了柱状图和饼状图的特点，以提供更全面的数据分析。这种图表通常在柱状图的基础上加入一个或多个饼状图，用于展示额外的比例或分类信息。

散点图

散点图是一种常用的数据可视化方法，适用于展示两个或多个变量间的关系，特别是确定变量之间是否存在相关性。

双轴柱状和折线

• 用途：用于比较两种不同量度或单位的数据。
• 特点：结合了柱状图和折线图的特点，一个轴表示柱状图，另一个轴表示折线图，适用于展示相关但不同类型的信息。

ROC曲线和AUC

• 用途：用于评估二分类模型性能，特别是在不同阈值下的性能。
• 特点：ROC曲线展示了在不同分类阈值下的真正例率与假正例率，AUC值量化了整个ROC曲线下的面积，提供了模型性能的总体评估。

雷达图

• 用途：用于显示多个定量变量的数据，常用于比较多个项目或时间点。
• 特点：以从中心点出发的轴显示每个变量，数据点在每个轴上被标记并连接起来，形成一个多边形。

推理时间和准确率的关系图

• 用途：用于展示模型的推理时间（运行时间）与其准确率之间的关系。
• 特点：通常使用散点图或线图，适用于评估和比较不同模型的性能和效率。

模型参数和准确率的关系图

• 用途：用于展示模型参数（如网络深度、隐藏单元数量等）变化对模型准确率的影响。
• 特点：可以使用散点图、线图或热力图，适用于模型选择和调优。

源码：https://github.com/wuliwuxin/ComputerLearningLibrary/tree/main/8_visualizations

本文原文来自CSDN