从包含重复值的 3 个列表中创建 3D 图形答案

【问题标题】：Creating a 3D graph out of 3 lists that contain recurring values从包含重复值的 3 个列表中创建 3D 图形
【发布时间】：2019-10-06 10:20:00
【问题描述】：

我是 python 新手。我正在研究一个机器学习问题，在这个问题中，我通过给定 theta（学习率）和多个时期的准确性来评估我的模型。如何创建一个清晰的 3D 图形来表示如下所示的 2 参数函数： f(theta, epochs) = 准确度。我想澄清一下，每个 theta 都贯穿所有的时代，因此例如，如果： θ 值 = 0.1, 1 纪元值 = 5、10、15 然后我将重视 theta 值的笛卡尔积的准确性和纪元值，然后我需要绘制它。

以下是此类列表的示例：

[1，0.1，0.010000000000000002，0.0010000000000000002，1％，0.1％0.010000000000000002，0.0010000000000000002，1％，0.1％0.010000000000000002，0.0010000000000000002，1％，0.1％0.010000000000000002，0.0010000000000000002，1％，0.1％0.010000000000000002，0.0010000000000000002，1％，0.1％0.010000000000000002， 0.0010000000000000002, 1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002]

[5, 5, 5, 5, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 40, 40, 40, 40, 80, 80, 80, 80, 160, 160, 160, 160、320、320、320、320]

[0.6576355636979362，0.6494099087220626，0.6488214366675455，0.6494219372389003，0.6606834048104814，0.6515514473544203，0.648811721327023，0.6454677936461672，0.6567195458772259，0.6561162694942934，0.6533700665732143，0.6503374924243476，0.6558169444791421，0.6536837332815182，0.6479040309410463，0.6427229786308771，0.6570221093392181，0.6497263512419444，0.652764477013967，0.6536897475399369，0.6567246348651186，0.6485054567829269，0.6479012551294685， 0.6442506002692537, 0.6625038745703276, 0.6512535102450578, 0.6509463204304359, 0.6494219372389003]

【问题讨论】：

标签： python-3.x list matplotlib graph 3d

【解决方案1】：

我不确定我是否完全理解您的问题；不过，这里有一个示例，说明如何以 3D 形式绘制您给出的三个列表：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

x=np.array([1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002, 1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002, 1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002, 1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002, 1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002, 1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002, 1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002])

y=np.array([5, 5, 5, 5, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 40, 40, 40, 40, 80, 80, 80, 80, 160, 160, 160, 160, 320, 320, 320, 320])

z=np.array([0.6576355636979362, 0.6494099087220626, 0.6488214366675455, 0.6494219372389003, 0.6606834048104814, 0.6515514473544203, 0.648811721327023, 0.6454677936461672, 0.6567195458772259, 0.6561162694942934, 0.6533700665732143, 0.6503374924243476, 0.6558169444791421, 0.6536837332815182, 0.6479040309410463, 0.6427229786308771, 0.6570221093392181, 0.6497263512419444, 0.652764477013967, 0.6536897475399369, 0.6567246348651186, 0.6485054567829269, 0.6479012551294685, 0.6442506002692537, 0.6625038745703276, 0.6512535102450578, 0.6509463204304359, 0.6494219372389003])

fig=plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d')
ax.scatter(x,y,z)
plt.show()

【讨论】：