【发布时间】：2019-02-09 02:14:15
【问题描述】：
将数据 ncoll 和 wcoll 想象为 4000 个随机数。
我想通过 TSNE 运行它们，然后创建一个 3 维绘图。
如果我绘制它，我最终会得到一个 2D 图形，所以出了点问题，但我不完全确定是什么。
最终我想在同一个 3D 图表上用红色绘制前半部分，用蓝色绘制第二部分。
print(__doc__)
from time import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.ticker import NullFormatter
from sklearn import manifold
from sklearn.utils import check_random_state
c = 1000
# Open File
ncoll_fn = "C:/Users/xxlassi/Downloads/trajectory_demo/trajectory_270252769939974_run__uid_-1808183947_tag_collision_0.0.txt"
wcoll_fn = "C:/Users/xxlassi/Downloads/trajectory_demo/trajectory_271551342150600_run__uid_-918721219_tag_collision_0.01.txt"
ncoll = []
wcoll = []
with open( ncoll_fn ) as f:
ncoll = [ np.array([ float(el) for el in line.strip().split(',') ]) for line in f.readlines() ]
ncoll = np.array( ncoll )
with open( wcoll_fn ) as f:
wcoll = [ np.array([ float(el) for el in line.strip().split(',') ]) for line in f.readlines() ]
wcoll = np.array( wcoll )
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
arr = np.concatenate((wcoll, ncoll), axis=0)
mid = int(len(arr)/2)
print (mid)
tsne = manifold.TSNE(n_components=3, init='pca',random_state=0, perplexity= 30, n_iter=5000)
trans_data = tsne.fit_transform(arr)
ax.scatter(arr[:,0][0:mid], arr[:,1][0:mid], c= 'r')
ax.scatter(arr[:,0][mid:], arr[:,1][mid:], c= 'b')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.title("t-SNE")
plt.axis('tight')
plt.show()
【问题讨论】：
标签： python python-3.x numpy matplotlib scikit-learn