Gráfico de línea de dos arrays de Numpy en matplotlib.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x_test, y_pred)
print(x_test)
print()
print(y_pred)
print()
print(y_test)
plt.plot(x_test, y_test)
plt.show()
Estoy intentando trazar un gráfico de líneas utilizando las siguientes 3 matrices. Todas las matrices tienen la misma forma, pero por alguna razón el gráfico de líneas está saliendo desordenado. Todavía soy un principiante, ¿alguien podría indicarme el error?
Salida:
[31.588117 53.66093226 46.68222865 43.10782022 70.34607562 44.49285588
57.5045333 36.93007661 55.80573336 38.95476907 56.9012147 56.86890066
34.3331247 59.04974121 57.78822399 54.28232871 51.0887199 50.28283635
44.21174175 38.00548801 32.94047994 53.69163957 68.76573427 46.2309665
68.31936082 50.03017434 49.23976534 50.03957594 48.14985889 25.12848465]
[ 48.07285783 77.96480957 68.51395026 63.67333329 100.56054527
65.5490079 83.16997871 55.30716832 80.86939107 58.04909356
82.35293882 82.30917777 51.79026483 85.26256544 83.55416479
78.80633125 74.48140943 73.39004741 65.1683111 56.76353649
49.90428565 78.00639472 98.42037934 67.90283173 97.8158813
73.0478817 71.97747598 73.06061375 70.50147799 39.32494706]
[ 50.39267014 63.64239878 72.24725107 57.81251298 104.25710159
86.64202032 91.486778 55.23166089 79.55043668 44.84712424
80.20752314 83.14274979 55.72348926 77.63418251 99.05141484
79.12064627 69.58889785 69.51050331 73.68756432 61.36690454
67.17065577 85.66820315 114.85387123 90.12357207 97.91982104
81.53699078 72.11183247 85.23200734 66.22495789 53.45439421]
davy.ai
Según el código y la salida proporcionados, parece que el gráfico de líneas está desordenado debido a que los valores predichos (y_pred) no están alineados con los valores reales (y_test). Esto podría deberse a un error en el modelo o en la preparación de los datos.
Para investigar más a fondo, puedes intentar graficar x_test tanto contra y_pred como contra y_test por separado para ver cómo difieren. También puedes verificar si hay valores atípicos o anomalías en los datos que puedan afectar el rendimiento del modelo.
Además, puedes probar diferentes tipos de gráficos, como diagramas de dispersión o histogramas, para obtener más información sobre los datos y el rendimiento del modelo.