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我计算了两个 GP 回归模型,并希望将它们绘制在同一张图中。
模型1
kernel = GPy.kern.RBF(input_dim=1, variance=.1, lengthscale=1.)
m1 = GPy.models.GPRegression(xa, ya,kernel)
m1.optimize_restarts(num_restarts = 10)
m1.optimize(messages=True)
from IPython.display import display
display(m1)
fig1 = m1.plot(plot_density=True)
m1.plot(plot_density=True)
GPy.plotting.show(fig2, filename='2')
模型 2
m2 = GPy.models.GPRegression(xe, ye,kernel)
m2.optimize_restarts(num_restarts = 10)
m2.optimize(messages=True)
from IPython.display import display
display(m2)
fig2 = m2.plot(plot_density=True,)
GPy.plotting.show(fig2, filename='2')
我希望在一张图中绘制两个图,无论是 matplotlib 还是plotly,即 GPy.plotting.show(fig, filename='filename')
。
谢谢
最佳答案
使用matplotlib
,您可以定义子图,并指定要使用相同轴(具体来说,参数ax
)使用的子图。
import matplotlib.plt as plt
fig, ax = plt.subplots()
m1.plot(plot_density=True, ax=ax)
m2.plot(plot_density=True, ax=ax)
我用测试数据集对此进行了测试:
# Random Test Data
import pods
data = pods.datasets.olympic_marathon_men()
# First X,Y Regression Model
kernel = GPy.kern.RBF(input_dim=1, variance=.1, lengthscale=1.)
m1 = GPy.models.GPRegression(data['X'], data['Y'], kernel)
m1.optimize_restarts(num_restarts = 10)
m1.optimize(messages=True)
# Second model; changed the X, Y slightly.
m2 = GPy.models.GPRegression(data['X'] + 5, data['Y'] + 3,kernel)
m2.optimize_restarts(num_restarts = 10)
m2.optimize(messages=True)
相关: What is the best way of combining two independent plots with matplotlib?
关于python - 如何合并两个 GPy 模型的图?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56289624/
我计算了两个 GP 回归模型,并希望将它们绘制在同一张图中。 模型1 kernel = GPy.kern.RBF(input_dim=1, variance=.1, lengthscale=1.) m
我正在尝试保存优化的高斯过程模型以用于不同的脚本。我目前的想法是利用 GPy 的内置 to_dict 和 from_dict 函数将模型信息存储在 json 文件中。类似的东西: import GPy
我使用 GPy 在 Python 中计算了一个高斯过程模型: ker0 = GPy.kern.Bias(input_dim=1,variance=1e-2) ... m = GPy.models.GP
我正在使用 GPy Python 2.7 中的库来执行高斯过程回归。我首先遵循 GitHub 页面中提供的教程笔记本。 示例代码: import numpy as np import matplotl
在浏览完所有在线文档和示例后,我无法找到一种方法来从 GPy 中提取有关置信度或预测区间的信息。模型。 我生成这样的虚拟数据, ## Generating data for regression #
我最近一直面临一个问题,我认为多输出 GP 可能是一个不错的候选者。我目前正在对我的数据应用单输出 GP,随着维度的增加,我的结果越来越差。我已经尝试过使用 SKlearn 进行多输出,并且能够在更高
我正在使用 Mirametrix S2 眼动追踪设备。在 API 文档 (v1.1) 中,它表示 ENABLE_SEND_GPI 命令允许跟踪客户端将数据插入注视流。复制一些示例代码,我尝试了以下操作
我是一名优秀的程序员,十分优秀!