前提・実現したいこと
matplotlibを使って3次元の散布図を作成したのですが、以下リンクのようなイメージで散布図の点ごとのラベルを図上に表示させるにはどうしたらいいでしょうか。
https://www.google.com/search?q=matplotlib+%E7%82%B9+%E3%83%A9%E3%83%99%E3%83%AB&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwjdh6jBl7TjAhX_wosBHapjCFkQ_AUIECgB&biw=1093&bih=453#imgrc=k4nrO4P13UknDM:
MNISTのデータを使って実装したので、[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]のラベルを表示させたいです。
scatterを使って散布図を作成している方で、私のやりたいラベル表示をさせている方はいらっしゃったのですが、自分のコードにどう応用してよいか分からず、質問させて頂きました。
お手数をおかけしますがご存知の方がいらっしゃいましたら教えて頂けるととても助かります。
どうぞよろしくお願い致します。
該当のソースコード
学習をしているコードは省略させて頂きます。
Python
1import time 2import os 3import math 4import argparse 5from glob import glob 6from collections import OrderedDict 7import random 8import warnings 9from datetime import datetime 10import joblib 11import matplotlib.pyplot as plt 12from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 13 14 15import numpy as np 16import pandas as pd 17 18from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold 19from sklearn.manifold import TSNE 20from sklearn.decomposition import PCA 21 22import keras 23from keras.datasets import mnist 24from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 25from keras.models import Sequential, load_model, Model 26from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten 27from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D 28from keras.models import load_model 29from keras.optimizers import SGD, Adam 30from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau, CSVLogger, LearningRateScheduler 31 32#自作モジュールの呼び出し 33import archs 34from metrics import * 35from scheduler import * 36 37import h5py 38 39def main(): 40 # dataset 41 (X, y), (X_test, y_test) = mnist.load_data() 42 43 X = X[:, :, :, np.newaxis].astype('float32') / 255 44 X_test = X_test[:, :, :, np.newaxis].astype('float32') / 255 45 y_ohe = keras.utils.to_categorical(y, 10) 46 y_ohe_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10) 47 48 arcface_model = load_model('./models/mnist_vgg8_arcface_3d/model.hdf5', custom_objects={'ArcFace': ArcFace}) 49 arcface_model = Model(inputs=arcface_model.input[0], outputs=arcface_model.layers[-3].output) 50 arcface_features = arcface_model.predict(X_test, verbose=1) 51 arcface_features /= np.linalg.norm(arcface_features, axis=1, keepdims=True) 52 53 #以下に点ごとのラベルを表示させるコードを追加したいです 54 fig2 = plt.figure() 55 ax2 = Axes3D(fig2) 56 ax2 = fig2.add_subplot(111, projection='3d') 57 for c in range(len(np.unique(y_test))): 58 ax2.plot(arcface_features[y_test==c, 0], arcface_features[y_test==c, 1], arcface_features[y_test==c, 2], '.', alpha=0.1) 59 plt.title('ArcFace') 60 plt.savefig('ArcFace.png') 61 62 plt.title('ArcFace') 63 plt.savefig('ArcFace.png') 64 65if __name__ == '__main__': 66 main()
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2019/07/14 12:27
2019/07/14 12:29 編集