当使用matplotlib库可视化训练过程中的损失值时，您可以进一步定制图形以使其更具信息量和易读性。以下是一个更具体的示例，演示如何添加网格线、更改线条颜色和样式、以及设置坐标轴范围等：
import matplotlib.pyplot as plt
# 模拟训练过程中的损失值
train_loss = [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
val_loss = [0.4, 0.35, 0.25, 0.15, 0.1]
epochs = range(1, len(train_loss) + 1)
# 绘制训练集和验证集损失值随训练周期的变化
plt.plot(epochs, train_loss, 'b-', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'r--', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.grid(True) # 添加网格线
plt.ylim(0, 0.6) # 设置纵轴范围
plt.xticks(epochs) # 设置横轴刻度
plt.show()在这个示例中，我们添加了网格线（plt.grid(True)）、更改了训练集和验证集损失值曲线的线条颜色和样式（'b-'和'r--'）、设置了纵轴范围（plt.ylim(0, 0.6)）以及横轴刻度（plt.xticks(epochs)）。这些定制操作可以帮助您使图形更具可读性和美观度
