Использование TSNE для уменьшения размерности. Почему 3 D график не работает?

Question

Я использовал набор данных Digits из Sklearn и попытался уменьшить размер с 64 до 3, используя TSNE (t-Distributed Stochasti c Neighbor Embedding):

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#%matplotib inline
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import load_digits
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D


digits = load_digits()
digits_df = pd.DataFrame(digits.data,)
digits_df["target"] = pd.Series(digits.target)

tsne = TSNE(n_components=3)
digits_tsne = tsne.fit_transform(digits_df.iloc[:,:64])
digits_df_tsne = pd.DataFrame(digits_tsne,
                            columns =["Component1","Component2","Component3"])

finalDf = pd.concat([digits_df_tsne, digits_df["target"]], axis = 1)

#Visualizing 3D
figure = plt.figure(figsize=(9,9))
axes = figure.add_subplot(111,projection = "3d")
dots = axes.scatter(xs = finalDf[:,0],ys = finalDf[:,1],zs = finalDf[:,2],
                   c = digits.target, cmap = plt.cm.get_cmap("nipy_spectral_r",10))

FinalDf:

Те ошибка:

TypeError: '(slice(None, None, None), 0)' is an invalid key

Что не так? Может ли кто-нибудь мне помочь?

Answer 1

Вы пытаетесь numpy нарезать на pandas недопустимый фрейм данных, поэтому сначала преобразуйте фреймы данных в numpy массивы.

Вот обновленный код: -

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#%matplotib inline
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import load_digits
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D


digits = load_digits()
digits_df = pd.DataFrame(digits.data,)
digits_df["target"] = pd.Series(digits.target)

tsne = TSNE(n_components=3)
digits_tsne = tsne.fit_transform(digits_df.iloc[:,:64])
digits_df_tsne = pd.DataFrame(digits_tsne,
                            columns =["Component1","Component2","Component3"])

finalDf = pd.concat([digits_df_tsne, digits_df["target"]], axis = 1)

#Visualizing 3D
figure = plt.figure(figsize=(9,9))
axes = figure.add_subplot(111,projection = "3d")
dots = axes.scatter(xs = finalDf.to_numpy()[:,0],ys = finalDf.to_numpy()[:,1],zs = finalDf.to_numpy()[:,2],
                   c = digits.target, cmap = plt.cm.get_cmap("nipy_spectral_r",10))