GTM将所有网格点坐标输出,再将网格点逆映射回原始空间的代码
时间: 2024-02-23 22:59:18 浏览: 26
以下是一个简单的实现示例:
假设有一个网格,其中每个点的坐标为`(x, y)`,网格大小为`grid_size`,原始空间大小为`original_size`。
1. 输出网格点坐标
```python
for i in range(grid_size):
for j in range(grid_size):
x = i / (grid_size - 1) * original_size
y = j / (grid_size - 1) * original_size
print(f"({x}, {y})")
```
2. 网格点逆映射回原始空间
```python
def inverse_map(x, y):
i = x / original_size * (grid_size - 1)
j = y / original_size * (grid_size - 1)
return (i, j)
```
使用方法:
```python
x, y = 10, 20 # 假设有一个点的坐标为(10, 20)
i, j = inverse_map(x, y) # 将该点逆映射回网格中的坐标
print(f"({i}, {j})") # 输出网格中对应的坐标
```
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用jupyter做GTM,生成可视化地图查看空白点,再将空白点逆映射回原始矩阵,将逆映射矩阵输出
好的,您的问题是如何用Jupyter做GTM,生成可视化地图查看空白点,再将空白点逆映射回原始矩阵,将逆映射矩阵输出。
首先,您需要安装GTM包并导入所需的库:
```python
!pip install gtm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
接下来,您需要创建一个GTM对象并训练它:
```python
from gtm import GTM
# 创建GTM对象并设置参数
gtm = GTM(n_components=2, n_grid=30, random_state=42)
# 训练GTM模型
X = np.random.rand(100, 10)
gtm.fit(X)
```
接下来,您可以使用`predict`方法将原始数据映射到GTM空间,并用散点图可视化结果:
```python
# 将数据映射到GTM空间
Y = gtm.predict(X)
# 可视化映射结果
plt.scatter(Y[:, 0], Y[:, 1])
plt.show()
```
现在,您可以看到GTM空间中的数据分布情况。如果有一些空白点,您可以使用`inverse_transform`方法将它们逆映射回原始矩阵:
```python
# 找到空白点的索引
empty_indices = np.where(np.isnan(Y))[0]
# 将空白点逆映射回原始矩阵
X_reconstructed = gtm.inverse_transform(Y)
X_reconstructed[empty_indices] = np.nan
# 输出逆映射矩阵
print(X_reconstructed)
```
这将输出逆映射矩阵,其中空白点已被填充为`nan`。
用jupyter做GTM的完整代码,生成可视化地图查看空白点,再将空白点逆映射回原始矩阵,将逆映射矩阵输出
好的,下面是一个简单的代码示例,实现了你的需求。请注意,由于我不知道你具体的数据和需求,代码中的参数和函数可能需要根据实际情况进行调整。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.mixture import GaussianMixture
# 读取数据
data = np.loadtxt('data.txt')
# 构建GTM模型
n_components = 4 # 设置聚类数量
gmm = GaussianMixture(n_components=n_components, max_iter=100, tol=1e-4)
gmm.fit(data)
# 生成低维数据并可视化
x = np.linspace(-10, 10)
y = np.linspace(-10, 10)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
XX = np.array([X.ravel(), Y.ravel()]).T
Z = -gmm.score_samples(XX)
Z = Z.reshape(X.shape)
plt.contour(X, Y, Z)
plt.scatter(gmm.means_[:, 0], gmm.means_[:, 1], marker='x', c='red')
plt.show()
# 找出空白点并逆映射回原始矩阵
threshold = 0.1 # 空白点阈值
labels = gmm.predict(data)
means = gmm.means_
inv_means = []
for i in range(n_components):
inv_mean = np.linalg.lstsq(gmm.weights_[i] * (data - means[i]), np.eye(data.shape[1]), rcond=None)[0]
inv_means.append(inv_mean)
blank_points = []
for i in range(data.shape[0]):
dist = np.linalg.norm(data[i] - means[labels[i]])
if dist > threshold:
blank_points.append(data[i])
inv_blank_points = []
for point in blank_points:
inv_point = np.zeros(data.shape[1])
for i in range(n_components):
inv_point += gmm.weights_[i] * np.dot(point - means[i], inv_means[i])
inv_blank_points.append(inv_point)
inv_blank_points = np.array(inv_blank_points)
# 将逆映射矩阵输出到文件中
np.savetxt('inv_matrix.txt', inv_blank_points)
```
在代码中,我们首先读取了数据,然后使用sklearn中的GaussianMixture模型构建了GTM模型。在生成低维数据并可视化之后,我们使用逆映射方法找出了空白点,并将其逆映射回原始矩阵。最后,我们将逆映射矩阵输出到文件中。
希望这个代码示例能够帮到你,如果还有疑问,请随时问我。