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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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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t-SNEを用いて可視化したデータの取り扱いについて

chain_01
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総合スコア29

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投稿2022/09/21 10:39

前提

機械学習の勉強をしています。今回、下記のサイトで写経をしていたときにふと疑問に思ったことを質問します。
https://bunsekikobako.com/t-sne-code-example/

実現したいこと

上記のサイトのコードを写経して画像を出すところまではできました。ここで、ふと思ったのですが、可視化したデータの一部を算出したい、例えば、以下の画像のPerplexity 50のときに緑のプロットが左に固まっているので丸で囲まれたところだけ抽出して値をcsvなどの別のファイル形式に保存するにはどうすればいいのか疑問です。範囲指定をすればできそう...?(-40<ⅹ<0 and -15<y<20みたいな感じで)
同様にPerplexity 50のときに青色のプロットが右に固まっているので丸で囲まれたところだけを抽出してcsvなどの別のファイル形式に保存したいです。
(画像は標準化した後のものです。コードで言うと、

python

create_2d_tsne_plots(scaled_X, y, y_items, perplexity_list)

が該当しています。)

イメージ説明

該当のソースコード

python

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import plotly.plotly as py import plotly.graph_objs as go import os from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode def create_2d_tsne_plots(target_X, y, y_labels, perplexity_list= [2, 5, 30, 50, 100]): """ args: target_X: pandas.DataFrame. y: list or series owning label infomation y_labels: labels in y. This is set as argument becaunse only some labels are intended to be ploted. perplexity_list: list of integers. Returns: None """ fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(perplexity_list),figsize=(5*len(perplexity_list), 4)) for i, (ax, perplexity) in enumerate(zip(axes.flatten(), perplexity_list)): start_time = time.time() tsne = TSNE(n_components=2, init='random', random_state=0, perplexity=perplexity) Y = tsne.fit_transform(target_X) for each_label in y_labels: c_plot_bool = y == each_label ax.scatter(Y[c_plot_bool, 0], Y[c_plot_bool, 1], label="{}".format(each_label)) end_time = time.time() ax.legend() ax.set_title("Perplexity: {}".format(perplexity)) print("Time to plot perplexity {} is {:.2f} seconds.".format(perplexity, end_time - start_time)) plt.show() return None def create_3d_tsne_plots(target_X, y, y_labels, perplexity_list= [2, 5, 30, 50, 100]): """ args: target_X: pandas.DataFrame. y: list or series owning label infomation y_labels: labels in y. This is set as argument becaunse only some labels are intended to be ploted. perplexity_list: list of integers. Returns: None """ fig = plt.figure(figsize=(5*len(perplexity_list),4)) for i, perplexity in enumerate(perplexity_list): ax = fig.add_subplot(1, len(perplexity_list), i+1, projection='3d') start_time = time.time() tsne = TSNE(n_components=3, init='random', random_state=0, perplexity=perplexity) Y = tsne.fit_transform(target_X) for each_label in y_labels: c_plot_bool = y == each_label ax.scatter(Y[c_plot_bool, 0], Y[c_plot_bool, 1], label="{}".format(each_label)) end_time = time.time() ax.legend() ax.set_title("Perplexity: {}".format(perplexity)) print("Time to plot perplexity {} is {:.2f} seconds.".format(perplexity, end_time - start_time)) plt.show() return None def create_single_3d_tsne(target_X, y, y_labels, perplexity, close_plot=True): """ args: target_X: pandas.DataFrame. y: list or series owning label infomation y_labels: labels in y. This is set as argument becaunse only some labels are intended to be ploted. perplexity_list: list of integers. Returns: Y: target_X transformed to 3d by tsne. """ fig = plt.figure(figsize=(5,5)) ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection="3d") start_time = time.time() tsne = TSNE(n_components=3, init='random', random_state=0, perplexity=perplexity) Y = tsne.fit_transform(target_X) for each_label in y_labels: c_plot_bool = y == each_label ax.scatter(Y[c_plot_bool, 0], Y[c_plot_bool, 1], label="Quality: {}".format(each_label)) end_time = time.time() ax.legend() ax.set_title("Perplexity: {}".format(perplexity)) print("Time to plot perplexity {} is {:.2f} seconds.".format(perplexity, end_time - start_time)) if close_plot: plt.close() else: plt.show() return Y def create_single_plotly_3d_scatter(target_df, y, y_labels): init_notebook_mode(connected=True) config={'showLink': False, 'modeBarButtonsToRemove': ['sendDataToCloud','hoverCompareCartesian']} data = [] for each_label in y_labels: c_plot_bool = y == each_label scatter_info = go.Scatter3d( x=target_df[c_plot_bool, 0], y=target_df[c_plot_bool,1], z=target_df[c_plot_bool,2], mode='markers', marker=dict( size=1), name="Quality: {}".format(each_label)) data.append(scatter_info) layout = go.Layout( scene=dict( xaxis = dict(title="x"), yaxis=dict(title="y"), zaxis=dict(title="z") ) ) fig = dict(data = data, layout=layout) iplot(fig, config=config) return None create_2d_tsne_plots(X, y, y_items, perplexity_list) create_3d_tsne_plots(X, y, y_items, perplexity_list) #標準化 scaler = StandardScaler() scaled_X = scaler.fit_transform(X) create_2d_tsne_plots(scaled_X, y, y_items, perplexity_list) create_3d_tsne_plots(scaled_X, y, y_items, perplexity_list)

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