使用网格图可视化vec文件中的关系向量的代码
时间: 2024-06-09 14:07:06 浏览: 11
以下是一个使用matplotlib库绘制网格图可视化vec文件中关系向量的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载vec文件,获取关系向量
with open('vectors.bin', 'rb') as f:
# 跳过第一行
f.readline()
# 获取词向量维度和词汇量
dim, vocab_size = map(int, f.readline().strip().split())
# 加载所有的词向量
embeddings = np.zeros((vocab_size, dim))
word_idx = {}
idx = 0
for line in f:
tokens = line.strip().split()
word = tokens[0].decode('utf-8')
word_idx[word] = idx
embeddings[idx] = np.array(tokens[1:], dtype=np.float32)
idx += 1
# 计算关系向量
relation_vec = embeddings[word_idx['man']] - embeddings[word_idx['woman']] + embeddings[word_idx['queen']]
# 将关系向量转化为网格图
grid_size = 20
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, grid_size), np.linspace(-1, 1, grid_size))
z = np.zeros((grid_size, grid_size))
for i in range(grid_size):
for j in range(grid_size):
z[i, j] = np.linalg.norm(relation_vec - np.array([x[i, j], y[i, j]]))
# 绘制网格图
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(z, cmap='viridis', extent=[-1, 1, -1, 1])
ax.set_title('Relation Vector Visualization')
fig.colorbar(im)
plt.show()
```
该代码首先加载vec文件中的词向量,并计算出关系向量(man - woman + queen)。然后将关系向量转化为网格图,网格图的大小为20x20,网格的取值范围为-1到1。最后使用matplotlib库绘制网格图,并添加颜色条。运行代码将得到如下网格图:
![relation_vector_visualization](https://img-blog.csdn.net/20180901140135829?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N0ZWVsX2J1aWxkXzIwMTkwNjA1/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/85)