画像に主成分分析を行い基底を可視化したい

Question

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image

data = np.zeros(height*width*N).reshape(N, height*width)
for i in range(N):
    data[i] = np.array(Image.open("./M2/./pca/./kkkkk/_"+str(i)+".jpg")).flatten()
    
    
height = 32
width = 32
N = 100
#データセットの確認
data_drawing = data.reshape(N, height, width)
fig1 = plt.figure(figsize=(6,6))
fig1.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.05, wspace=0.05)
for i in range(N):
    ax1 = fig1.add_subplot(10, 10, i+1, xticks=[], yticks=[])
    ax1.imshow(data_drawing[i], cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
plt.show()


#固有値固有ベクトルを求める
def eigsort(S):
    eigv_raw, u_raw = LA.eig(S)
    eigv_index = np.argsort(eigv_raw)[::-1]
    eigv = eigv_raw[eigv_index]
    u = u_raw[:, eigv_index]
    return [eigv, u]

m = np.mean(data, axis=0)
data_m = data - m[None, :]
S_inner = np.array((1/N) * ((data_m) @ (data_m).T))


[eig, u_inner] = eigsort(S_inner)

u = np.array((data_m.T @ u_inner)/np.sqrt(N * eig))

#累積寄与率を求める
xlist = np.arange(eig.shape[0])
y = np.cumsum(eig)
ylist = y / y[-1]
plt.plot(xlist, ylist)

index = np.where(ylist>=0.8)[0]

ylist[:index[0]+1]
コード

principals = 22
u_compressed = u[:, 0:principals]

fig2 = plt.figure(figsize=(20,20))
fig2.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.05, wspace=0.05)

from matplotlib.colors import Normalize
from matplotlib.cm import ScalarMappable, get_cmap
norm = Normalize(vmin=u_drawing.min(), vmax=u_drawing.max())
cmap = get_cmap('PuOr')
mappable = ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
mappable._A = []

for i in range(principals):
  ax2 = fig2.add_subplot(7,6, i+1, xticks=[], yticks=[])
  ax2.imshow(u_drawing[i], cmap=cmap, interpolation='nearest')

cbar = plt.colorbar(mappable)
ticks = np.linspace(norm.vmin, norm.vmax, 5)
cbar.set_ticks(ticks)
コード

https://tips-memo.com/python-2d-pca 【超初心者向け】画像の主成分分析(PCA)をpythonで実装してみる。))))))

↑のサイトを参考に画像100枚に対して主成分分析を行っております。１番目のコードで累積寄与率までは求めることができました。
次は基底の可視化を行いたいと思い，上記サイトを参考に2番目のコードを書いたのですが，下記エラーが発生しました。

NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-50-07b3075fabb7> in <module>
      7 from matplotlib.colors import Normalize
      8 from matplotlib.cm import ScalarMappable, get_cmap
----> 9 norm = Normalize(vmin=u_drawing.min(), vmax=u_drawing.max())
     10 cmap = get_cmap('PuOr')
     11 mappable = ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)

NameError: name 'u_drawing' is not defined
コード

u_drawingを定義していないのでエラーが出ることが当たり前なのは承知しているのですが，具体的にu_drawingに何を入れればよいかわからず困っております。
どなたか詳しい方がいらっしゃったら教えて頂けると助かります。

Comments

[jbpb0]

参考にしてるWebページの一番下にある「全コード」を参照してみてください
本文中のコードは省略されてたりするので

[reonald]

u_drawing = u_compressed.T.reshape(principals, height, width)
が書いてありました。
ありがとうございます。

Answer 1

リンク先には

u_drawing = u_compressed.T.reshape(principals, height, width)

と定義されているので、これを入れればよいのではないですか？