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例子3 结果可视化

作者: 赵孔亚 编辑: 莫烦 2016-11-03

学习资料:

matplotlib 可视化

构建图形,用散点图描述真实数据之间的关系。 (注意:plt.ion()用于连续显示。)

# plot the real data
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.scatter(x_data, y_data)
plt.ion()#本次运行请注释,全局运行不要注释
plt.show()

散点图的结果为:

3_3_1.png

接下来,我们来显示预测数据。

每隔50次训练刷新一次图形,用红色、宽度为5的线来显示我们的预测数据和输入之间的关系,并暂停0.1s。

for i in range(1000):
    # training
    sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})
    if i % 50 == 0:
        # to visualize the result and improvement
        try:
            ax.lines.remove(lines[0])
        except Exception:
            pass
        prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={xs: x_data})
        # plot the prediction
        lines = ax.plot(x_data, prediction_value, 'r-', lw=5)
        plt.pause(0.1)

最后,机器学习的结果为:

3_3_2.png

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