#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)
from modules.plotting import plot
def segment(pt1, pt2):
num = 100
# return [[x * ((i * 1.0) / num) + y * ((num - i * 1.0) / num) for i in range(num)] for (x, y) in zip(pt1, pt2)]
return [[
x * ((i * 1.0) / num) + y * ((num - i * 1.0) / num)
for (x, y) in zip(pt1, pt2)
] for i in range(num)]
plot(segment([3.5, 3], [0.5, 1]), 4, 1)
# プロセス終了時にファイルが削除されるため入力待ちに
row_input() if sys.version_info < (3, 0, 0) else input()
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)
from modules.plotting import plot
S = {
2 + 2j, 3 + 2j, 1.75 + 1j, 2 + 1j, 2.25 + 1j, 2.5 + 1j, 2.75 + 1j, 3 + 1j,
3.25 + 1j
}
plot({1 + 2j + z for z in S}, 4)
#プロセス終了時にファイルが削除されるため入力待ちに
row_input() if sys.version_info < (3, 0, 0) else input()
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)
from modules.plotting import plot
S = {
2 + 2j, 3 + 2j, 1.75 + 1j, 2 + 1j, 2.25 + 1j, 2.5 + 1j, 2.75 + 1j, 3 + 1j,
3.25 + 1j
}
plot({z * 1j / 2.0 for z in S}, 4)
#プロセス終了時にファイルが削除されるため入力待ちに
row_input() if sys.version_info < (3, 0, 0) else input()
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys,os
from math import e, pi
sys.path.append(os.pardir)
from modules.plotting import plot
n = 20
w = e ** ((2 * pi * 1j) / 20)
list = { w ** i for i in range(n) }
plot(list, 4)
# プロセス終了時にファイルが削除されるため入力待ちに
row_input() if sys.version_info < (3, 0, 0) else input()
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)
from modules.plotting import plot
from modules import image
data = image.file2image('./images/img01.png')
height = len(data)
width = len(data[0])
pts = {
x + (height - y) * 1j
for y, array in enumerate(data) for x, cell in enumerate(array)
if cell[0] < 120
}
pts = {c * 1j for c in pts}
plot(pts, height, 1)
# プロセス終了時にファイルが削除されるため入力待ちに
row_input() if sys.version_info < (3, 0, 0) else input()
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)
from modules.plotting import plot
S = {
2 + 2j, 3 + 2j, 1.75 + 1j, 2 + 1j, 2.25 + 1j, 2.5 + 1j, 2.75 + 1j, 3 + 1j,
3.25 + 1j
}
plot({z * 1j / 2.0 + (2 - 1j) for z in S}, 4)
#プロセス終了時にファイルが削除されるため入力待ちに
row_input() if sys.version_info < (3, 0, 0) else input()
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)
from modules.plotting import plot
def scalar_vector_mult(alpha, v):
return [alpha * v[i] for i in range(len(v))]
L = [[2, 2], [3, 2], [1.75, 1], [2, 1], [2.25, 1], [2.5, 1], [2.75, 1], [3, 1],
[3.25, 1]]
plot([scalar_vector_mult(-0.5, scalar_vector_mult(0.5, v)) for v in L], 4)
# プロセス終了時にファイルが削除されるため入力待ちに
row_input() if sys.version_info < (3, 0, 0) else input()
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)
from modules.plotting import plot
S = {
2 + 2j, 3 + 2j, 1.75 + 1j, 2 + 1j, 2.25 + 1j, 2.5 + 1j, 2.75 + 1j, 3 + 1j,
3.25 + 1j
}
plot({z / 2.0 for z in S}, 4)
#プロセス終了時にファイルが削除されるため入力待ちに
row_input() if sys.version_info < (3, 0, 0) else input()
help='level of confidence')
return parser.parse_args()
if __name__ == "__main__":
args = parse_args()
dataset_name = args.dataset
print(f'Experiment for {dataset_name} starts')
df = download_data(dataset_name)
df = df.dropna()
X = df.values[:, 1:] # zero is taget
print(f'dataframe shape: {X.shape}')
plot_objects = []
for method in [
'uniform', 'predictive_length', 'bottom_up', 'bayesian_dpp'
]: #, 'bayesian_dpp_sdp']:
obj_to_plot = do_experiment(X,
method=method,
bootsrtap_size=args.bootsrt_size,
alpha=args.alpha)
plot_objects.append(obj_to_plot)
plot(plot_objects,
x_label='Subset size (multiple of d)',
y_label='A-optimality',
title=f'dataset="{dataset_name}"',
d=X.shape[1],
ytop=DATASET_TO_TOP[dataset_name],
save_path=f'{dataset_name}.png')
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)
from modules.plotting import plot
S = {
2 + 2j, 3 + 2j, 1.75 + 1j, 2 + 1j, 2.25 + 1j, 2.5 + 1j, 2.75 + 1j, 3 + 1j,
3.25 + 1j
}
plot(S, 4)
# プロセス終了時にファイルが削除されるため入力待ちに
row_input() if sys.version_info < (3, 0, 0) else input()
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)
from modules.plotting import plot
L = [[2, 2], [3, 2], [1.75, 1], [2, 1], [2.25, 1], [2.5, 1], [2.75, 1], [3, 1],
[3.25, 1]]
plot(L, 4)
# プロセス終了時にファイルが削除されるため入力待ちに
row_input() if sys.version_info < (3, 0, 0) else input()
k=k,
Sigma=Sigma,
opt_type=optimality))
plot_prop = {'label': optimality}
object_to_plot = get_object_to_plot(
X=k_linspace,
Y=upper_estimation_bottom_up,
plot_prop=plot_prop)
to_plot.append(object_to_plot)
plot(
to_plot,
x_label='k',
y_label=f'upper estimation',
title=f'Upper estimation: dataset="{dataset_name}" & {method}',
save_path=
f'upper_estimation/{method}/{dataset_name}; method is {method}.png'
)
elif method == 'bayessian_dpp':
to_plot = []
for optimality in opt_types:
upper_estimation_dpp = []
optimalty_func = _get_optimalty(optimality)
for ix in tqdm(range(len(k_linspace))):
k = k_linspace[ix]
p = k / num_samples * np.ones(num_samples)
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import sys,os sys.path.append(os.pardir) from modules.plotting import plot def add2(v, w): return [ x+y for (x, y) in zip(v,w) ] L = [[2, 2], [3, 2], [1.75, 1], [2, 1], [2.25, 1], [2.5, 1], [2.75, 1], [3, 1], [3.25, 1]] plot([add2(v, [1,2]) for v in L], 4) # プロセス終了時にファイルが削除されるため入力待ちに row_input() if sys.version_info < (3, 0, 0) else input()