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import numpy
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import matplotlib.pyplot as plt
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from tslearn.clustering import KShape
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from tslearn.datasets import CachedDatasets
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from tslearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance
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ks = KShape(n_clusters=3, n_init=10, verbose=True, random_state=seed)
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y_pred = ks.fit_predict(data)
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plt.figure(figsize=(16,9))
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labels = ["A","B","C","D","E","F"]
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for yi in range(3):
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plt.subplot(3, 1, 1 + yi)
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for xx in stack_data[y_pred == yi]:
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#ここにコードを挿入
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plt.plot(xx.ravel(), "k-", alpha=.2)
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plt.title("Cluster %d" % (yi + 1))
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plt.tight_layout()
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#ここにコードを挿入
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plt.show()
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```
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というコードを書いて実行すると、画像のような
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グラフが描画されます。
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しかし、画像の赤ワクで囲んだような
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ラベルがそれぞれのグラフに描画されません。
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#ここにコードを挿入の2箇所の部分に plt.legend(labels) とコードを書くと、一箇所にしか表示されません。
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dataでは
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```ここに言語を入力
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[[[-1.2967 ]
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[-1.3337 ]
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[-1.3495 ]
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...
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[ 0.81928]
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[ 0.81634]
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[ 0.79434]]
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[[ 0.56421]
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[ 0.54512]
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[ 0.54205]
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...
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[ 0.57133]
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[ 0.58619]
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[ 0.59086]]
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[[-2.1008 ]
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[-2.0882 ]
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[-2.0251 ]
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[ 0.54294]
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[ 0.54375]
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[ 0.54387]]
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[[ 0.80689]
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[ 0.81192]
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[ 0.8078 ]
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[ 0.76162]
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[ 0.83456]
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[ 0.75248]]
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[ 0.54292]
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[ 0.58843]
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[ 0.53418]]
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[ 0.7651 ]
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[ 0.77887]]]
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のように6種類のデータを１つの配列にまとめて使っています。これらのデータはそれぞれA~Fの順に並んでいるのですが、どのようにグループ分けされるのかわからないので（予測次第なので）、どのようにラベルを振ればいいのかわからず困っています。KShapeのドキュメントを見て（http://tslearn.readthedocs.io/en/latest/gen_modules/clustering/tslearn.clustering.KShape.html?highlight=kshape%20label#tslearn.clustering.KShape.labels_）、ラベルに関するメソッドが無いか調べlabels_ というメソッドを見つけましたが、ラベルに関するものでは無いようでした。またmatplotlibの同じようなグラフ描画メソッドでは自然にラベルが振られるようなのでわからず。
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ラベルに関するメソッドが無いか調べlabels_ というメソッドを見つけましたが、ラベルに関するものでは無いようでした。またmatplotlibの同じようなグラフ描画メソッドでは自然にラベルが振られるようなのでわからず。
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