SPLOM graphique avec Matplotlib

Dans cet article on va voir un exemple de graphique SPLOM (Scatter Plot Matrices) réalisé avec Matplotlib. Les graphiques SPLOM sont utilisés en statistique descriptive et également dans le domaine de l'apprentissage automatique (ou machine learning) pour la sélection de caractéristiques. Dans cet exemple (SPLOM de taille (2,2) pour deux caractéristiques: x1 et x2 avec deux classes notées c1 et c2), un premier script python trace tous les éléments de la matrice qui sont donc ici au nombre de 4 (2*2):

from random import gauss

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

c1_color = (0.69411766529083252, 0.3490196168422699, 0.15686275064945221, 1.0)
c2_color = (0.65098041296005249, 0.80784314870834351, 0.89019608497619629, 1.0)

#----- Data -----#

mean = [0,0]
cov = [[10,10],[20,50]]
x1_c1,x2_c1 = np.random.multivariate_normal(mean,cov,5000).T

mean = [20,0]
cov = [[10,10],[20,50]]
x1_c2,x2_c2 = np.random.multivariate_normal(mean,cov,5000).T

#--------------- SPLOM  ---------------#

#----- Plot (1,1) -----#

min = x1_c1.min()
if x1_c2.min() < min:
    min = x1_c2.min()

max = x1_c1.max()
if x1_c2.max() > max:
    max = x1_c2.max()

width = 0.5*(max-min)/50
hist1 = np.histogram(x1_c1, bins=np.linspace(min, max, 50),  normed=1)
plt.bar(hist1[1][:-1], hist1[0], width=width,color=c1_color, label='Class 1')
hist2 = np.histogram(x1_c2, bins=np.linspace(min, max, 50),  normed=1)
plt.bar(hist1[1][:-1]+width, hist2[0], width=width,color=c2_color, label='Class 2')

plt.xlabel('x1')
plt.legend()

plt.savefig('SPLOM_11.png')
#plt.show()
plt.close()

#----- Plot (2,1) -----#

plt.plot(x1_c1,x2_c1,'o',color=c1_color, label='Class 1')
plt.plot(x1_c2,x2_c2,'o',color=c2_color, label='Class 2')

plt.axis('equal')

plt.xlabel('x1')
plt.ylabel('x2')
plt.legend()

plt.savefig('SPLOM_21.png')
#plt.show()
plt.close()

#----- Plot (1,2) -----#

plt.plot(x2_c1,x1_c1,'o',color=c1_color, label='Class 1')
plt.plot(x2_c2,x1_c2,'o',color=c2_color, label='Class 2')

plt.axis('equal')

plt.xlabel('x2')
plt.ylabel('x1')
plt.legend()

plt.savefig('SPLOM_12.png')
#plt.show()
plt.close()

#----- Plot (2,2) -----#

min = x2_c1.min()
if x2_c2.min() < min:
    min = x2_c2.min()

max = x2_c1.max()
if x2_c2.max() > max:
    max = x2_c2.max()

width = 0.5*(max-min)/50
hist1 = np.histogram(x2_c1, bins=np.linspace(min, max, 50),  normed=1)
plt.bar(hist1[1][:-1], hist1[0], width=width,color=c1_color, label='Class 1')
hist2 = np.histogram(x2_c2, bins=np.linspace(min, max, 50),  normed=1)
plt.bar(hist1[1][:-1]+width, hist2[0], width=width,color=c2_color, label='Class 2')

plt.xlabel('x2')
plt.legend()

plt.savefig('SPLOM_22.png')
#plt.show()
plt.close()

Puis finalement un second script python qui vient créer le graphique SPLOM (figure ci-contre) en utilisant le module PIL de python:

from PIL import Image

im1 = Image.open('SPLOM_11.png') 
im_size = im1.size

im2 = Image.open('SPLOM_12.png') 
im3 = Image.open('SPLOM_21.png') 
im4 = Image.open('SPLOM_22.png')

print "Taille de l'image: ", im_size

#---------- Trim Image ----------#

pix = im2.load()

x_min = im_size[0] 
x_max = 0
y_min = im_size[1]
y_max = 0

for x in range(im_size[0]):
    for y in range(im_size[1]):
        if pix[x,y] != (255, 255, 255, 255) :
            if x < x_min :
                x_min = x 
            if x > x_max :
                x_max = x 
            if y < y_min :
                y_min = y                 
            if y > y_max :
                y_max = y

#print x_min, x_max
#print y_min, y_max

add_pad = 10 
x_min = x_min - add_pad
x_max = x_max + add_pad
y_min = y_min - add_pad
y_max = y_max + add_pad

left = x_min
top = y_min
width = x_max - x_min
height = y_max - y_min
box = (left, top, left+width, top+height)

area = im1.crop(box)
area.save("SPLOM_11_adjusted.png", "PNG")
area = im2.crop(box)
area.save("SPLOM_12_adjusted.png", "PNG")
area = im3.crop(box)
area.save("SPLOM_21_adjusted.png", "PNG")
area = im4.crop(box)
area.save("SPLOM_22_adjusted.png", "PNG")

#---------- Create Image ----------#

im1 = Image.open('SPLOM_11_adjusted.png') 
im2 = Image.open('SPLOM_12_adjusted.png') 
im3 = Image.open('SPLOM_21_adjusted.png') 
im4 = Image.open('SPLOM_22_adjusted.png')

im_size = im1.size

new_im = Image.new('RGB', (im_size[0]*2,im_size[1]*2),(255,255,255))

new_im.paste(im1, (0,0))
new_im.paste(im2, (im_size[0],0))
new_im.paste(im3, (0,im_size[1]))
new_im.paste(im4, (im_size[0],im_size[1]))

new_im.save("SPLOM.png", "PNG")

Recherches associées