Создание 3D-графика из 3 списков, которые содержат повторяющиеся значения

Question

Я новичок в питоне.Я работаю над проблемой машинного обучения, в которой я оцениваю свои модели по их точности, учитывая тета (скорость обучения) и количество эпох.Как я могу создать четкий трехмерный график, который будет представлять функцию с двумя аргументами, как показано ниже: f (тета, количество эпох) = точность.Я хочу уточнить, что каждая тета проходит через все количество эпох, поэтому, например, если: значения тета = 0,1, значения 1 эпохи = 5, 10, 15, тогда я буду оценивать точность декартового произведения значений тета и значений эпох, а затемМне нужно построить его.

Вот пример для таких списков:

[1, 0,1, 0,010000000000000002, 0,0010000000000000002, 1, 0,1, 0,010000000000000002, 0,0010000000000000002, 1, 0,1, 0,01000000000000002, 0,0010000, 0,00100, 1, 0,1, 0,010000000000000002, 0,0010000000000000002, 1, 0,1, 0,010000000000000002, 0,0010000000000000002, 1, 0,1, 0,010000000000000002, 0,0010000000000002,2, 1, 0,1, 0,010000000000000002, 5, 0,00100000000, 5, 100, 100000000, 5, 100, 100000000, 10000, 10000000010, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 40, 40, 40, 40, 80, 80, 80, 80, 160, 160, 160, 160, 320, 320, 320, 320]

[0,6576355636979362, 0,6494099087220626, 0,6488214366675455, 0,6494219372389003, 0,6606834048104814, 0,6515514473544203, 0,648811721327023, 0,6454677936461672, 0,6567195458772259, +0,6561162694942934, +0,6533700665732143, +0,6503374924243476, +0,6558169444791421, +0,6536837332815182, +0,6479040309410463, +0,6427229786308771, +0,6570221093392181, +0,6497263512419444, 0,652764477013967, +0,6536897475399369, +0,6567246348651186, +0,6485054567829269, +0,6479012551294685, +0,6442506002692537, +0,6625038745703276, +0,6512535102450578, +0,6509463204304359, 0,6494219372389003] * +1009 *

Answer 1

Я не уверен, что полностью понял ваш вопрос;тем не менее, вот пример того, как построить три списка, которые вы дали в 3D:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

x=np.array([1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002, 1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002, 1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002, 1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002, 1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002, 1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002, 1, 0.1, 0.010000000000000002, 0.0010000000000000002])

y=np.array([5, 5, 5, 5, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 40, 40, 40, 40, 80, 80, 80, 80, 160, 160, 160, 160, 320, 320, 320, 320])

z=np.array([0.6576355636979362, 0.6494099087220626, 0.6488214366675455, 0.6494219372389003, 0.6606834048104814, 0.6515514473544203, 0.648811721327023, 0.6454677936461672, 0.6567195458772259, 0.6561162694942934, 0.6533700665732143, 0.6503374924243476, 0.6558169444791421, 0.6536837332815182, 0.6479040309410463, 0.6427229786308771, 0.6570221093392181, 0.6497263512419444, 0.652764477013967, 0.6536897475399369, 0.6567246348651186, 0.6485054567829269, 0.6479012551294685, 0.6442506002692537, 0.6625038745703276, 0.6512535102450578, 0.6509463204304359, 0.6494219372389003])

fig=plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d')
ax.scatter(x,y,z)
plt.show()