Как определить точки пересечения между линией и доверительным эллипсом двумерного набора данных в python? огромное спасибо - PullRequest
Новая
       14

Как определить точки пересечения между линией и доверительным эллипсом двумерного набора данных в python? огромное спасибо

0 голосов
/ 29 января 2020

Могу ли я спросить, хочу ли я определить точки пересечения между линией и доверительным эллипсом двумерного набора данных в python? Код, касающийся этого вопроса, приведен ниже: Большое вам спасибо. 

#===#
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Ellipse
import matplotlib.transforms as transforms

def confidence_ellipse(x, y, ax, n_std=3.0, facecolor='none', **kwargs):
    if x.size != y.size:
        raise ValueError("x and y must be the same size")
    cov = np.cov(x, y)
    pearson = cov[0, 1]/np.sqrt(cov[0, 0] * cov[1, 1])
    ell_radius_x = np.sqrt(1 + pearson)
    ell_radius_y = np.sqrt(1 - pearson)
    ellipse = Ellipse((0, 0),
        width=ell_radius_x * 2,
        height=ell_radius_y * 2,
        facecolor=facecolor,
        **kwargs)
    scale_x = np.sqrt(cov[0, 0]) * n_std
    mean_x = np.mean(x)
    scale_y = np.sqrt(cov[1, 1]) * n_std
    mean_y = np.mean(y)
    transf = transforms.Affine2D() \
        .rotate_deg(45) \
        .scale(scale_x, scale_y) \
        .translate(mean_x, mean_y)
    ellipse.set_transform(transf + ax.transData)
    return ax.add_patch(ellipse)

def get_correlated_dataset(n, dependency, mu, scale):
    latent = np.random.randn(n, 2)
    dependent = latent.dot(dependency)
    scaled = dependent * scale
    scaled_with_offset = scaled + mu
    # return x and y of the new, correlated dataset
    return scaled_with_offset[:, 0], scaled_with_offset[:, 1]

x, y = get_correlated_dataset(500, dependency_nstd, mu, scale)


fig, ax_nstd = plt.subplots(figsize=(6, 6))
p=0.75
tau = np.arange(-20,20,0.1)
logp = (np.log(p*np.exp(tau)))
ax_nstd.plot(tau,logp)
dependency_nstd = np.array([
    [0.8, 0.75],
    [-0.2, 0.35]
])
mu = 0, 0
scale = 8, 5
ax_nstd.axvline(c='grey', lw=1)
ax_nstd.axhline(c='grey', lw=1)
x, y = get_correlated_dataset(500, dependency_nstd, mu, scale)
ax_nstd.scatter(x, y, s=1)
#confidence_ellipse(x, y, ax_nstd, n_std=1,
    label=r'$1\sigma$', edgecolor='firebrick')
#confidence_ellipse(x, y, ax_nstd, n_std=2,
    label=r'$2\sigma$', edgecolor='fuchsia', linestyle='--')
Y=confidence_ellipse(x, y, ax_nstd, n_std=3,
    label=r'$3\sigma$', edgecolor='blue', linestyle=':')
ax_nstd.scatter(mu[0], mu[1], c='red', s=3)
ax_nstd.set_title('Different standard deviations')
ax_nstd.legend()
plt.show()
#===#

Мне действительно нужно получить информацию о точке пересечения из графика выше. Спасибо огромное! Бест, Ци

...