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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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決定領域を作成するグラフコードの意味がわかりません

bouyomisan
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投稿2018/02/20 08:02

編集2022/01/12 10:55

前提・実現したいこと

決定領域を描写するコードがあるのですがこの意味がわかりません。

該当のソースコード

以下のものが該当のコードになります。ここでわからないのは2つの配列を meshgrid で変換しているのと、plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.4, cmap=cmap)でグラフに描写しているところです。

こちらのサイトにも等高線を引く時にも meshgridcountourf の二つを使ってグラフを書いていました。
http://ailaby.com/contour/

なぜこれで決定領域が引けるのかがわかりません。

イメージ説明

python

from matplotlib.colors import ListedColormap def plot_decision_regions(X, y, classifier, resolution=0.02): # マーカーとカラーマップの準備 markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v') colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))]) #決定領域のプロット x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 #グリッドポイントの生成 xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution))   #各特徴量を一次元配列に変換して予測を実行 Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T) #予想結果を元のグリッドポイントのデータサイズに変換 Z = Z.reshape(xx1.shape) # グリッドポイントの等高線のプロット plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.4, cmap=cmap) plt.xlim(xx1.min(), xx1.max()) plt.ylim(xx2.min(), xx2.max()) # plot class samples for idx, cl in enumerate(np.unique(y)): plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1], alpha=0.8, c=cmap(idx), edgecolor='black', marker=markers[idx], label=cl)

試したこと

meshgrid

meshgrid(X,Y) メソッドはこちらのサイトによるとマス目を作るそうですがよくわかりませんでした。実際に試して見るとこのようになり、第一引数の配列は横一列にして縦に並べるようになり、第二引数の配列は縦一列に並べて横に並べる形になりました。

python

X = np.array([[1,2], [3,4]]) Y = np.array([[5,6], [7,8]]) xx1, xx2 = np.meshgrid(X,Y) print(xx1) # #[[1 2 3 4] # [1 2 3 4] # [1 2 3 4] # [1 2 3 4]] print(xx2) #[[5 5 5 5] # [6 6 6 6] # [7 7 7 7] # [8 8 8 8]]

countour

countour これに関してはなんのことかわかりません。ただ、先ほどのサイトのコードを試してみると1、2引数の配列を元に第三引数のグラフへと代入しているようです。

python

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 100 x = np.linspace(-1, 1, n) y = np.linspace(-1, 1, n) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sqrt(X**2 + Y**2) # # meshgrid で作った X と Y、そして高さ Z を contour に渡す # plt.contour(X, Y, Z) plt.gca().set_aspect('equal') plt.show()

イメージ説明

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