import?numpy?as?np
from?matplotlib?import?pyplot?as?plt
from?mpl_toolkits.mplot3d?import?Axes3D
from?mpl_toolkits.mplot3d?import?proj3d
from?matplotlib.patches?import?FancyArrowPatch


np.random.seed（1）??

mu_vec1?=?np.array（[0?0?0]）
cov_mat1?=?np.array（[[1?0?0]?[0?1?0]?[0?0?1]]）
class1_sample?=?np.random.multivariate_normal（mu_vec1?cov_mat1?10）.T
assert?class1_sample.shape?==?（3?10）?“The?matrix?has?not?the?dimensions?3x10“


mu_vec2?=?np.array（[1?1?1]）
cov_mat2?=?np.array（[[1?0?0]?[0?1?0]?[0?0?1]]）
class2_sample?=?np.random.multivariate_normal（mu_vec2?cov_mat2?10）.T
assert?class2_sample.shape?==?（3?10）?“The?matrix?has?not?the?dimensions?3x50“

fig?=?plt.figure（figsize=（8?8））
ax?=?fig.add_subplot（111?projection=‘3d‘）
plt.rcParams[‘legend.fontsize‘]?=?10
ax.plot（class1_sample[0?:]?class1_sample[1?:]?class1_sample[2?:]?‘o‘?markersize=8?color=‘blue‘?alpha=0.5
????????label=‘class1‘）
ax.plot（class2_sample[0?:]?class2_sample[1?:]?class2_sample[2?:]?‘^‘?markersize=8?alpha=0.5?color=‘red‘
????????label=‘class2‘）

plt.title（‘Samples?for?class?1?and?class?2‘）
ax.legend（loc=‘upper?right‘）
plt.show（）


all_samples?=?np.concatenate（（class1_sample?class2_sample）?axis=1）
assert?all_samples.shape?==?（3?20）?“The?matrix?has?not?the?dimensions?3x20“


mean_x?=?np.mean（all_samples[0?:]）
mean_y?=?np.mean（all_samples[1?:]）
mean_z?=?np.mean（all_samples[2?:]）

mean_vector?=?np.array（[[mean_x]?[mean_y]?[mean_z]]）
print（‘Mean?Vector:\n‘?mean_vector）


cov_mat?=?np.cov（[all_samples[0?:]?all_samples[1?:]?all_samples[2?:]]）
print（‘Covariance?Matrix:\n‘?cov_mat）


eig_val_cov?eig_vec_cov?=?np.linalg.eig（cov_mat）

for?i?in?range（len（eig_val_cov））:
????eigvec_cov?=?eig_vec_cov[:?i].reshape（1?3）.T

????print（‘Eigenvector?{}:?\n{}‘.format（i?+?1?eigvec_cov））
????print（‘Eigenvalue?{}?from?covariance?matrix:?{}‘.format（i?+?1?eig_val_cov[i]））
????print（100?*?‘-‘）



class?Arrow3D（FancyArrowPatch）:
????def?__init__（self?xs?ys?zs?*args?**kwargs）:
????????FancyArrowPatch.__init__（self?（0?0）?（0?0）?*args?**kwargs）
????????self._verts3d?=?xs?ys?zs

????def?draw（self?renderer）:
????????xs3d?ys3d?zs3d?=?self._verts3d
????????xs?ys?zs?=?proj3d.proj_transform（xs3d?ys3d?zs3d?renderer.M）
????????self.set_positions（（xs[0]?ys[0]）?（xs[1]?ys[1]））
????????FancyArrowPatch.draw（self?renderer）


fig?=?plt.figure（figsize=（7?7））
ax?=?fig.add_subplot（111?projection=‘3d‘）

ax.plot（all_samples[0?:]?all_samples[1?:]?all_samples[2?:]?‘o‘?markersize=8?color=‘green‘?alpha=0.2）
ax.plot（[mean_x]?[mean_y]?[mean_z]?‘o‘?markersize=10?color=‘red‘?alpha=0.5）
for?v?in?eig_vec_cov.T:
????a?=?Arrow3D（[mean_x?v[0]]?[mean_y?v[1]]?[mean_z?v[2]]?mutation_scale=10?lw=3?arrowstyle=“-|>“?color=“r“）
????ax.add_artist（a）
ax.set_xlabel（‘x_values‘）
ax.set_ylabel（‘y_values‘）
ax.set_zlabel（‘z_values‘）

plt.title（‘Eigenvectors‘）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件?????481459??2018-05-31?16:32??第二次作業?降維+分類?171593蘇醒\171593_蘇醒_降維+分類器.pdf

?????文件???????6192??2018-05-28?15:13??第二次作業?降維+分類?171593蘇醒\171593_蘇醒_降維+分類器.py

?????目錄??????????0??2018-05-31?16:34??第二次作業?降維+分類?171593蘇醒

-----------?---------??----------?-----??----

???????????????487651????????????????????3