evox.vis_tools.plot

模块内容

函数

plot_dec_space	内置绘图函数用于可视化单目标算法的种群。内部使用plotly，因此需要安装plotly才能使用此函数。
plot_obj_space_1d	可视化单目标优化问题中种群的适应度值。
plot_obj_space_1d_no_animation	在单目标优化问题中可视化种群的适应度值。无动画。
plot_obj_space_1d_animation	在单目标优化问题中可视化种群的适应度值。带有动画。
plot_obj_space_2d	可视化种群在多目标（2个目标）优化问题中的适应度值。
plot_obj_space_3d	可视化种群在多目标（3个目标）优化问题中的适应度值。

API

evox.vis_tools.plot.plot_dec_space(population_history: List[numpy.ndarray], **kwargs) → plotly.graph_objects.Figure

内置绘图函数用于可视化单目标算法的种群。内部使用plotly，因此需要安装plotly才能使用此函数。

如果提供了问题，我们将绘制该问题的适应度景观。

参数:

• population_history -- 一个数组列表，每个数组代表一代的种群。

• kwargs -- 传递给 plotly 布局的附加参数。

返回:

A plotly figure.

evox.vis_tools.plot.plot_obj_space_1d(fitness_history: List[numpy.ndarray], animation: bool = True, **kwargs)

可视化单目标优化问题中种群的适应度值。

参数:

• fitness_history -- 一组数组，每个数组代表一代种群的适应度值。

• animation -- 是否显示适应度值随世代变化的动画。

• kwargs -- 传递给 plotly 布局的附加参数。

返回:

A plotly figure.

evox.vis_tools.plot.plot_obj_space_1d_no_animation(fitness_history: List[numpy.ndarray], **kwargs)

在单目标优化问题中可视化种群的适应度值。无动画。

evox.vis_tools.plot.plot_obj_space_1d_animation(fitness_history: List[numpy.ndarray], **kwargs)

在单目标优化问题中可视化种群的适应度值。带有动画。

evox.vis_tools.plot.plot_obj_space_2d(fitness_history: List[numpy.ndarray], problem_pf: numpy.ndarray = None, sort_points: bool = False, **kwargs) → plotly.graph_objects.Figure

可视化种群在多目标（2个目标）优化问题中的适应度值。

参数:

• fitness_history -- 一组数组，每个数组代表一代种群的适应度值。

• problem_pf -- 问题的 Pareto 前沿。可选。

• sort_points -- 是否对图中的点进行排序。这只会影响动画行为。

• kwargs -- 传递给 plotly 布局的附加参数。

返回:

A plotly figure.

evox.vis_tools.plot.plot_obj_space_3d(fitness_history, problem_pf: numpy.ndarray = None, sort_points: bool = False, **kwargs)

可视化种群在多目标（3个目标）优化问题中的适应度值。

参数:

• fitness_history -- 一组数组，每个数组代表一代种群的适应度值。

• sort_points -- 是否对图中的点进行排序。这只会影响动画行为。

• problem_pf -- 问题的 Pareto 前沿。可选。

• kwargs -- 传递给 plotly 布局的附加参数。

返回:

A plotly figure.