如何使用 plot 在 x 轴上循环变量 i 和在 y 轴上循环中的局部变量使用 matplotlib

Question

我正在使用 numpy 在线性回归上练习梯度下降。 这是我的梯度下降过程：

def batch_gradient_descent(data_points, initial_b, initial_W, lr, iterations):
    b = initial_b
    W = initial_W
    for i in range(iterations): # Calcultes Gradient Descent for n-iterations.
        b, W = gradient_step(b, W, data_points, lr)
        current_cost = cost(b, W, data_points)
        # plt.figure(figsize=(8, 4))
        # plt.plot(i, current_cost, linewidth=1)
        # plt.xlabel("iteration")
        # plt.ylabel("log(L)")
        # plt.title("log(L) After "+str(i)+"th iteration")

    plt.show()
    return [b, W]

我需要使用 matplotlib 到 plot 总共只有两个数字：

1. x 轴是 i，y 轴是根据每个 i 的 log(cost) 值。

2. x轴是i，y轴是W中每个元素的值的曲线，是一个5*1的向量。 因此，该图中将有 5 行。

顺便说一下，总迭代次数是 200，这意味着 x 轴上的取值范围应该是 0 - 200。

我的原始解决方案在代码中进行了注释，但它实际绘制的是许多数字，看起来像：

这样做的正确方法是什么？

Answer 1

您可以 append 将它们添加到您的x和y轴的列表中

x = []
y = []

def batch_gradient_descent(data_points, initial_b, initial_W, lr, iterations):
    b = initial_b
    W = initial_W
    for i in range(iterations): # Calcultes Gradient Descent for n-iterations.
        b, W = gradient_step(b, W, data_points, lr)
        current_cost = cost(b, W, data_points)
        x.append(i)
        y.append(current_cost)
    return [b, W]

然后 plot 就像：

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y, linewidth=1)
plt.xlabel("iteration")
plt.ylabel("log(L)")
plt.title("log(L) After " + str(x[-1]) + "th iteration")
plt.show()