import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, axes = plt.subplots(2, 2) def showim(): for i in range(2): for j in range(2): axes[i,j].plot(np.random.randint(10,size=10)) # 为每个子图添加标题 axes[i,j].set_title("picture "+str(i)+" "+s
[翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "Implementation of Control Flow in TensorFlow" 目录 [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "Implementation of Control Flow in TensorFlow" 1. 概览 2. 控制流原语 3. 控制流结构的编译 3.1 条件表达式 3.2 while 循环 4. 实现 5. 分布式条件表达式 6. 分布式的 while 循环 7. 自动
在讲解绘制多个子图之前先简单了解一下使用matplotlib绘制一个图,导入绘图所需库matplotlib并创建一个等间隔的列表x,将[0,2*pi]等分为50等份,绘制函数sin(x).当没有给定x轴数值时,默认以下标作为x的值,如果x值确定,则绘图时写为 plt.plot(x,y) . 如若想要绘制一个图时写入标签,则写为 plt.plot(x,y,label="figure1"). from numpy import * import matplotlib.pyplot as p