Проблемы с длинными списками в качестве ввода set_xticklabels (Выровнено)

Question

Я следую за NMT с вниманием (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.13/tensorflow/contrib/eager/python/examples/nmt_with_attention/nmt_with_attention.ipynb) учебник и применяю его для собственного случая использования. К сожалению, когда я пытаюсь построить весы внимания, у меня возникают проблемы с выравниванием оси X, есливвод слишком длинный (например, 14 вместо 7).

В этом кодовом блоке построение графика работает, как и ожидалось:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def plot_attention():
    attention = np.array([[7.78877574e-10, 4.04739769e-10, 6.65854022e-05, 1.63362725e-04,
    2.85054208e-04, 8.50252633e-04, 4.58042100e-02],
   [9.23501700e-02, 5.69618285e-01, 1.80586591e-01, 9.78111699e-02,
    2.71992851e-02, 9.59911197e-03, 2.54837354e-03]])



    sentence = ['<start>', 'hace', 'mucho', 'frio', 'aqui', '.', '<end>'] 
    predicted_sentence = ['it', 's']



    fig = plt.figure(figsize=(10,10))
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    ax.matshow(attention, cmap='viridis')

    fontdict = {'fontsize': 14}

    ax.set_xticklabels([''] + sentence, fontdict=fontdict, rotation=90)
    ax.set_yticklabels([''] + predicted_sentence, fontdict=fontdict)

    plt.show()

plot_attention()

, но сбольше элементов в списке «предложение», кажется, смещено:

def plot_attention():
    attention = np.array([[7.78877574e-10, 4.04739769e-10, 6.65854022e-05, 1.63362725e-04,
    2.85054208e-04, 8.50252633e-04, 4.58042100e-02, 7.78877574e-10, 4.04739769e-10, 6.65854022e-05, 1.63362725e-04,
    2.85054208e-04, 8.50252633e-04, 4.58042100e-02],
   [9.23501700e-02, 5.69618285e-01, 1.80586591e-01, 9.78111699e-02,
    2.71992851e-02, 9.59911197e-03, 2.54837354e-03, 7.78877574e-10, 4.04739769e-10, 6.65854022e-05, 1.63362725e-04,
    2.85054208e-04, 8.50252633e-04, 4.58042100e-02]])




    sentence = ['<start>', 'hace', 'mucho', 'frio', 'aqui', '.', '<end>', '<start>', 'hace', 'mucho', 'frio', 'aqui', '.', '<end>'] 
    predicted_sentence = ['it', 's']


    fig = plt.figure(figsize=(20,10))
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    ax.matshow(attention, cmap='viridis')

    fontdict = {'fontsize': 14}

    ax.set_xticklabels([''] + sentence, fontdict=fontdict, rotation=90)
    ax.set_yticklabels([''] + predicted_sentence, fontdict=fontdict)

    plt.show()

plot_attention()

Я ожидаю, что ось х будет идеально выровнена и что все элементы оси х показаны (не каждый второй, как сейчас)

Answer 1

Проблема в том, что вы устанавливаете только метки, не указывая их положения.Всякий раз, когда вы изменяете метки тиков, вы должны всегда сначала устанавливать позиции тиков.Итак, сделайте следующее в вашем коде

ax.set_xticks(range(len(sentence)))
ax.set_yticks(range(len(predicted_sentence)))
ax.set_xticklabels(sentence, fontdict=fontdict, rotation=90)
ax.set_yticklabels(predicted_sentence, fontdict=fontdict)