【快速实践】深度学习 -- 数据曲线平滑化
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- 以数据
d = np.random.random(20)为例：import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltd = np.random.random(20)# 平滑化函数 -- 指数移动平均值: # smooth_point = previous * factor + point * (1 - factor) def smooth_curve(points, factor=0.8): smoothed_points = [] for point in points: if smoothed_points: previous = smoothed_points[-1] smoothed_points.append(previous * factor + point * (1 - factor)) else: smoothed_points.append(point) return smoothed_points plt.figure() xdata = list(range(len(d)))# 绘制平滑前和后曲线 plt.plot(xdata, d, color='yellow', label="Smoothed (Before)") # 平滑前，黄色 plt.plot(xdata, smooth_curve(d), color='orange', label="Smoothed (After)") # 平滑后，橙色# 填充两个曲线之间的区域，透明黄色 plt.fill_between(xdata, d, smooth_curve(d), color='yellow', alpha=0.3)plt.xlabel("episode") plt.ylabel("reward") plt.legend()plt.show()
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