绘制不同CNN分类器的多次验证的准确性

以下是一个绘制不同CNN分类器多次验证准确性的解决方法的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟不同CNN分类器的多次验证准确性
classifier1_accuracy = [0.85, 0.92, 0.88, 0.90, 0.91]
classifier2_accuracy = [0.78, 0.83, 0.80, 0.85, 0.82]
classifier3_accuracy = [0.92, 0.95, 0.94, 0.93, 0.96]

# 计算平均准确性和标准差
classifier1_mean = np.mean(classifier1_accuracy)
classifier1_std = np.std(classifier1_accuracy)
classifier2_mean = np.mean(classifier2_accuracy)
classifier2_std = np.std(classifier2_accuracy)
classifier3_mean = np.mean(classifier3_accuracy)
classifier3_std = np.std(classifier3_accuracy)

# 设置标签和位置
classifiers = ['Classifier 1', 'Classifier 2', 'Classifier 3']
x_pos = np.arange(len(classifiers))

# 绘制柱状图
plt.bar(x_pos, [classifier1_mean, classifier2_mean, classifier3_mean], yerr=[classifier1_std, classifier2_std, classifier3_std], align='center', alpha=0.5, ecolor='black', capsize=10)
plt.xticks(x_pos, classifiers)
plt.ylabel('准确性')
plt.xlabel('分类器')
plt.title('不同CNN分类器的多次验证准确性')

# 显示图形
plt.show()

这段代码首先模拟了3个不同CNN分类器的多次验证准确性数据。然后，计算了每个分类器的平均准确性和标准差。最后，使用matplotlib库绘制了柱状图，其中每个柱子表示一个分类器，柱子的高度表示平均准确性，yerr参数表示标准差。