KNeighborClassifierの解析（Pythonではじめる機械学習）

Question

『Pythonではじめる機械学習(2.3.2.2 KNeighborsClassifierの解析)』のサンプルコードについてです。

以下のコードを打つとグラフが3つ表示されるはずなのですが、代わりにオブジェクトが返って来てしまいます。
何が問題でしょうか？

for n_neighbors, ax in zip([1,3,9], axes):
    clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=n_neighbors).fit(X, y)
    mglearn.plots.plot_2d_separator(clf, X, fill=True, eps=0.5, ax=ax, alpha=.4)
    mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y, ax=ax)
    ax.set_title("{} neighbor(s)".format(n_neighbors))
    ax.set_xlabel("feature 0")
    ax.set_ylabel("feature 1")
axes[0].legend(loc=3)

<matplotlib.legend.Legend at 0x1247fc2b0>

Comments

[hayataka2049]

どんな環境（方法）でコードを実行していますか？　Jupyterやターミナル、IDEなどいろいろあるはずです。そのコードでグラフが表示されるのは限られた環境だけです（Jupyterならいけるはず）。

[hiyokorunner]

ご回答ありがとうございます。
環境はJupyterです。
他のサンプルコード（Ex. mglearn.plots.plot_knn_classification(n_neighbors=1）)
ではグラフを描画できるのですが、このコードだけ出来ないです。。

[hiyokorunner]

解決しました。

fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(10,3))
と、
for n_neighbors, ax in zip([1,3,9], axes):
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=n_neighbors).fit(X, y)
mglearn.plots.plot_2d_separator(clf, X, fill=True, eps=0.5, ax=ax, alpha=.4)
mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y, ax=ax)
ax.set_title("{} neighbors(s)".format(n_neighbors))
ax.set_xlabel("feature 0")
ax.set_ylabel("feature 1")
axes[0].legend(loc=3)
を別々のタブ？に記入していたのが原因のようです。
（fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(10,3))）で一回実行したため、空のグラフが描画されてしまった）

ご回答ありがとうございました。

[hayataka2049]

ご報告ありがとうございます。そこまで思い浮かばなかったですが、言われてみればなるほどです。

Answer 1

fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(10,3))

と、

for n_neighbors, ax in zip([1,3,9], axes):
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=n_neighbors).fit(X, y)
mglearn.plots.plot_2d_separator(clf, X, fill=True, eps=0.5, ax=ax, alpha=.4)
mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y, ax=ax)
ax.set_title("{} neighbors(s)".format(n_neighbors))
ax.set_xlabel("feature 0")
ax.set_ylabel("feature 1")
axes[0].legend(loc=3)

を別々のタブ？に記入したのが原因。

fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(10,3))

で一回区切って実行したので、空のグラフが描画されてしまった）