曲线图绘制

python 的 csv 导入功能配上曲线图的可视化能力，做训练结果还挺方便的。你只需要把训练日志存在.csv文件里，再用几行代码就能画出一张清晰的 loss 曲线，数据点不是整数也不影响，画出来一样顺滑。 支持在同一个图里画多条线，像训练集和验证集 loss 对比、不同模型的表现差异，一张图就能一目了然。还可以自定义图的标题、x 轴、y 轴标签，方便标记你关心的指标，比如epoch、accuracy啥的。 这个资源比较适合你在训练新模型、调参的时候快速检查效果。嗯，还有个小建议：尽量别用 Excel 保存csv，有时候会改了编码格式，python 读起来出错。你可以用pandas.read_

此代码用于绘制太阳能电池的PV特性IV曲线，并计算Isc和Voc。函数接受单元参数作为输入，这些参数包括短路电流密度（J_sc）、反向饱和电流密度（J_o）、面积（A）、理想因子（If）、开尔文温度（T）、辐照度（G）、串联电阻（R_s）和分流电阻（R_sh）。例如，J_sc=34.310^-3，J_o=1010^-10，A=pi(32.5)^2，G=[1000,800,600]，R_sh=100，R_s=0，T=298，If=1.5。

从图中可以看出，三次拟合效果非常理想，展示了拟合曲线图的优越性能。

此 MATLAB 工具允许加载和显示打印的轮廓图。用户可以交互地跟踪轮廓线，从而提取数据点。

从图中可以看出，三次拟合结果表现良好。

errShade(x, y, ePlus, eMinus, lineCol, lineWidth, lt)函数提供了在二维图（包括半对数、对数对数、常规图等）中绘制带阴影误差区域的曲线的简便方法。注意，在调用该函数之前，需先绘制曲线以指定绘图类型。推荐使用步骤如下： 先绘制曲线 - 通过标准绘图函数创建基本曲线。 调用errShade函数 - 在已有曲线上过度绘制误差区域和带阴影的曲线。 用法参数说明： x：行的x值数组 y：行的y值数组 ePlus：线上方的误差值（如：maxError(x) - y(x)） eMinus：线下方的误差值（如：y(x) - minError(x)） li

在 PictureBox 中绘制曲线，使用 Line 等函数生成曲线。

动态曲线绘制 (MFC) 基于数据库数据，利用 MFC 框架实时生成动态曲线图。

使用Matlab软件进行心形曲线的绘制。

曲线线形控制符：- 实线：-- 虚线：:- 点划线：-.- 双划线：-- 曲线颜色控制符：- 蓝色：b- 绿色：g- 红色：r- 青色：c- 品红色：m- 黄色：y- 黑色：k- 白色：w