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《可视之美》python鸾尾花书数据可视化

刀刀

发布于 2024-05-28

推荐镜像 :Basic Image:bohrium-notebook:2023-04-07

推荐机型 :c2_m4_cpu

Dirichlet分布概率密度

自定义可视化函数

©️ Copyright 2024 @ Authors
共享协议：本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。
作者信息：Notebook原地址为 https://github.com/Visualize-ML

代码

文本

Chapter 13

Dirichlet分布概率密度

Book_2《可视之美》 | 鸢尾花书：从加减乘除到机器学习

代码

文本

[1]

import numpy as np

import scipy.stats as st

import pandas as pd

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

import os

# 如果文件夹不存在，创建文件夹

if not os.path.isdir("Figures"):

os.makedirs("Figures")

代码

文本

自定义可视化函数

代码

文本

[2]

def visualize_Dirichlet(alpha_array, num = 50):

x1_ = np.linspace(0,1,num + 1)

x2_ = np.linspace(0,1,num + 1)

xx1_, xx2_ = np.meshgrid(x1_, x2_)

xx3_ = 1.0 - xx1_ - xx2_

xx3_ = np.where(xx3_ > 0.0005, xx3_, np.nan)

rv = st.dirichlet(alpha_array)

PDF_ff_ = rv.pdf(np.array(([xx1_.ravel(), xx2_.ravel(), xx3_.ravel()])))

PDF_ff_ = np.reshape(PDF_ff_, xx1_.shape)

fig = plt.figure(figsize=(5, 5))

ax = plt.axes(projection="3d")

# Creating plot

PDF_ff_ = np.nan_to_num(PDF_ff_)

ax.scatter3D(xx1_.ravel(),

xx2_.ravel(),

xx3_.ravel(),

c=PDF_ff_.ravel(),

alpha = 1,

marker='.',

cmap = 'RdYlBu_r')

ax.set_proj_type('ortho')

ax.xaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 1.0))

ax.yaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 1.0))

ax.zaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 1.0))

# ax.set_xticks(np.linspace(0,1,6))

# ax.set_yticks(np.linspace(0,1,6))

# ax.set_zticks(np.linspace(0,1,6))

ax.set_xticks([0,1])

ax.set_yticks([0,1])

ax.set_zticks([0,1])

ax.set_xlim(x1_.min(), x1_.max())

ax.set_ylim(x2_.min(), x2_.max())

ax.set_zlim3d([0,1])

# ax.view_init(azim=20, elev=20)

ax.view_init(azim=30, elev=30)

ax.set_xlabel(r'$\theta_1$')

ax.set_ylabel(r'$\theta_2$')

ax.set_zlabel(r'$\theta_3$')

ax.set_box_aspect(aspect = (1,1,1))

ax.grid()

title = '_'.join(str(v) for v in alpha_array)

title = 'alphas_' + title

fig.savefig('Figures/' + title + '.svg', format='svg')

代码

文本

[3]

alpha_array = [1, 2, 2]