Visdom boxplot()绘制箱形图（附带实例）

Visdom 是 PyTorch 深度学习最常用的模型可视化工具。Visdom 提供了多种绘图函数，可以用于实现数据的可视化。

boxplot() 函数用来绘制指定数据的箱形图。它接受一个 N 或一个 N×M 张量 X 作为输入，该张量 X 指定了 N 个数据值，用来构造 M 个箱形图。

以下是 boxplot() 函数目前支持的选项：

• opts.legend：在 X 中每一列的标签；
• opts.layoutopts：图形后端为布局接受的任何附加选项的字典，比如 layoutopts = {'plotly':{'legend': {'x':0, 'y':0}}}。

以下是绘制一个箱形图例子的代码：

# 导入相关库
import visdom
import numpy as np
# 生成一个 100 行 2 列的随机数矩阵
X = np.random.rand(100, 2)
# 对第二列的每个元素加 2
X[:, 1] += 2
# 使用 Visdom 库绘制箱形图
vis.boxplot(
    # 要绘制箱形图的数据
    X=X,
    # 图例
    opts=dict(legend=['男性', '女性'])
)

输出如下图所示：