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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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コードの中身が理解、解釈できず困っています

e_stat

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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2019/10/14 13:18

編集2022/01/12 10:55

相談

コードの中身の解釈ができません。。 https://datachemeng.com/pythonassignment/ 上記URLの課題4,5,6のプログラム におけるコードの一部なのですが、 変数gram_matrixあたりの手続きがよくわからないです。 この部分は乱数を生成するためにグラム行列やらコレスキー分解やら出てきているのだと思うのですが、 いまいち理解ができないというところです。 特にわからないと思ったところは x_base = np.arange(-1, 1, 0.01, dtype=float) gram_matrix = np.exp(-gamma * ((x_base[:, np.newaxis] - x_base) ** 2)) gram_matrix = gram_matrix + np.identity(gram_matrix.shape[0]) * 1e-14** L = np.linalg.cholesky(gram_matrix) の部分です。 もうこれはそういうものなんだと思うものなのでしょうか? ご指導ご鞭撻のほどよろしくお願いいたします。

該当のソースコード

Python

1if data_flag == 1: 2 # load data set 3 raw_data = pd.read_csv('iris.csv', encoding='SHIFT-JIS', index_col=0) 4elif data_flag == 2: 5 # make data set 6 sample_number = 30 7 gamma = 1 8 x_base = np.arange(-1, 1, 0.01, dtype=float) 9 gram_matrix = np.exp(-gamma * ((x_base[:, np.newaxis] - x_base) ** 2)) 10 gram_matrix = gram_matrix + np.identity(gram_matrix.shape[0]) * 1e-14** 11 L = np.linalg.cholesky(gram_matrix) 12 np.random.seed(10000) 13 data = L.dot(np.random.randn(x_base.shape[0], sample_number)).transpose() 14 np.random.seed() 15 raw_data = pd.DataFrame(np.c_[data[:, 0], data[:, 30]]) 16 raw_data.columns = ['x1', 'x2'] 17 raw_data.index = [str(i) for i in range(0, sample_number)] 18 plt.scatter(raw_data.x1, raw_data.x2) 19 for number_of_samples in np.arange(0, raw_data.shape[0] - 1): 20 plt.text(raw_data.x1[number_of_samples], raw_data.x2[number_of_samples], raw_data.index[number_of_samples], 21 horizontalalignment='left', verticalalignment='top') 22 plt.xlabel('x1') 23 plt.ylabel('x2') 24 plt.show() 25 26# autoscaling 27if do_autoscaling: 28 autoscaled_data = (raw_data - raw_data.mean(axis=0)) / raw_data.std(axis=0, ddof=1) 29else: 30 autoscaled_data = raw_data

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hayataka2049

2019/10/14 13:22

どの部分が理解出来ていないのかわからないと回答しづらいので、分かる範囲でコメントなどつけていただけないでしょうか。
e_stat

2019/10/14 13:32

仰る通り非常にわかりづらいですね。大変失礼いたしました。 特にわからないと思ったのは gram_matrix = np.exp(-gamma * ((x_base[:, np.newaxis] - x_base) ** 2)) gram_matrix = gram_matrix + np.identity(gram_matrix.shape[0]) * 1e-14 L = np.linalg.cholesky(gram_matrix) の部分です。ここがどうなっているのかいまいちわからないですね。
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