使用Python绘制函数曲线

有个需求是寻找一个连续函数，来统计图片中的像素修改数量，使用该函数做为loss，能够迫使模型减少修改图像的像素，因此需要一个绘制函数曲线的方法。

目标函数应该在0处有极大的梯度，在x=0附近以极快的速度从0变为1，因此考虑对sigmoid的函数进行增强，如下图:

代码如下:

import numpy as np
import utils


def sigmoid_ext(x, beta=20):
    return 1 / (1 + np.exp(-beta * x))


utils.plot(sigmoid_ext, start=-1, end=1, pn=50, save_file="f.png")

utils.py是绘图的工具，代码如下：

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from mpl_toolkits import axisartist

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


def plot_funcs(funcs, title=None, legend_loc="upper right", fig_size=None, save_file=None, show=True):
    fig = plt.figure(figsize=fig_size)
    ax = axisartist.Subplot(fig, 111)
    fig.add_axes(ax)

    ax.axis[:].set_visible(False)

    ax.axis["x"] = ax.new_floating_axis(0, 0)
    ax.axis["x"].set_axisline_style("->", size=1.0)
    ax.axis["y"] = ax.new_floating_axis(1, 0)
    ax.axis["y"].set_axisline_style("-|>", size=1.0)

    ax.axis["x"].set_axis_direction("top")
    ax.axis["y"].set_axis_direction("right")

    labels = []
    for item in funcs:
        x, y, label = None, None, None
        if isinstance(item, tuple) or isinstance(item, list):
            if len(item) == 2:
                x, y = item
            elif len(item) == 3:
                x, y, label = item
        elif isinstance(item, dict):
            x, y, label = item["x"], item["y"], item.get("label", None)

        if x is None or y is None:
            continue

        if label is not None:
            labels.append(label)

        plt.plot(x, y, label=label)

    if legend_loc and len(labels) > 0:
        plt.legend(loc=legend_loc)

    if title:
        plt.title(title)

    if save_file:
        folder = os.path.dirname(save_file)
        if folder:
            os.makedirs(folder, exist_ok=True)
        plt.savefig(save_file)

    if show:
        plt.show()


def plot_func(x, y, label=None, **kwargs):
    return plot_funcs([(x, y, label)], **kwargs)


def plot(func, start=-10, end=10, pn=10, **kwargs):
    x = np.linspace(start, end, int((end - start) * pn))
    y = func(x)
    return plot_func(x, y, **kwargs)

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• 本文作者： killf
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