從高斯混合模型python采樣數據點

Question

我真的是python和GMM的新手。 我最近學習了GMM，並嘗試從此處實施代碼

運行gmm.sample（）方法時遇到了一些問題：

gmm16 = GaussianMixture(n_components=16, covariance_type='full', random_state=0)    
Xnew = gmm16.sample(400,random_state=42)
plt.scatter(Xnew[:, 0], Xnew[:, 1])

錯誤顯示：

TypeError: sample() got an unexpected keyword argument 'random_state'

我檢查了最新的文檔，發現方法樣本應該只包含n，它表示要生成的樣本數。 但是當我刪除“ random_state = 42”時，出現新錯誤：

代碼：

Xnew = gmm16.sample(400)
plt.scatter(Xnew[:, 0], Xnew[:, 1])

錯誤：

TypeError: tuple indices must be integers or slices, not tuple

當您實現Jake VanderPlas的代碼時，有人會遇到這個問題嗎？ 我該怎么辦呢？

我的Jupyter：

筆記本服務器的版本為：5.7.4

Python 3.7.1（默認，2018年12月14日，13:28:58）

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Answer 1

您的問題在於將數據饋送到散點圖的方式。 特別是在元組中有一個numpy數組，並且索引的方式不正確。 嘗試這個。

plt.scatter(Xnew[0][:,0], Xnew[0][:,1])

基本上，我們擁有的是第一個索引Xnew[0]將指向您想要的元組中的元素（numpy數組），第二個將根據需要對其進行切片。 [:,1]在這里，我們獲取所有行和第二列。

Answer 2

因為sample方法返回一個tuple ，所以您收到TypeError ，請參見此處 。

這應該做的工作：

Xnew, Ynew = gmm16.sample(400)  # if Ynew is valuable
plt.scatter(Xnew[:, 0], Xnew[:, 1])

要么

Xnew, _ = gmm16.sample(400)  # if Ynew isn't valuable
plt.scatter(Xnew[:, 0], Xnew[:, 1])