loss曲线绘制出错---字符串修改为float型（附代码）

想根据存储下来的损失值绘制损失函数图，现已将损失值以列表得形式存储到 .txt 文件中，这时使用读取出来的数据直接绘图，用到的代码如下所示：

dir_path = r"E:relate_codeGaitpart-masterloss_value.txt"
with open(dir_path, "r") as f:
    raw_data = f.read()
    data = raw_data[1:-1].split(", ")

然而使用这个数据直接绘图，会出现奇奇怪怪的问题，比如这样：

怎么看，怎么不对！这哪是loss曲线图？？？

找了很久问题，原来是读取的数据类型出错，读取到的数据为字符串格式，需要把它转化为数值-- float 型

这时候怎么办呢？很简单，一个函数搞定！

import numpy as np

x = np.array(['1.1', '2.2', '3.3'])
x = np.asfarray(x, float)

重新输出loss曲线：

如果存储的有验证过程的损失，把下面代码中的注释部分取消就可以了！

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# 读取存储为txt文件的数据
def data_read(dir_path):
    with open(dir_path, "r") as f:
        raw_data = f.read()
        data = raw_data[1:-1].split(", ")

    return np.asfarray(data, float)


# 不同长度数据，统一为一个标准，倍乘x轴
def multiple_equal(x, y):
    x_len = len(x)
    y_len = len(y)
    times = x_len/y_len
    y_times = [i * times for i in y]
    return y_times


if __name__ == "__main__":

    train_loss_path = r"E:relate_codeGaitpart-mastertrain_loss.txt"
    # val_loss_path = r"E:relate_codeGaitpart-masterval_loss.txt"

    y_train_loss = data_read(train_loss_path)
    # y_val_loss = data_read(val_loss_path)

    x_train_loss = range(len(y_train_loss))
    # x_val_loss = multiple_equal(x_train_loss, range(len(y_val_loss)))

    plt.figure()
   
    # 去除顶部和右边框框
    ax = plt.axes()
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)
    
    plt.xlabel('iters')
    plt.ylabel('loss')

    plt.plot(x_train_loss, y_train_loss, linewidth=1, linestyle="solid", label="train loss")
    # plt.plot(x_val_loss, y_val_loss, color="red", linewidth=1, line, label="validation loss")

    plt.legend()

    plt.title('Loss curve')
    plt.show()

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