소개

기계 학습 사이트에서는 점을 타원형으로 플롯한 그림을 자주 볼 수 있습니다. 그 만드는 법을 몰랐기 때문에 Numpy를 괴롭히고 만들어 보았습니다.

코드

ellipseLike.py

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#出力件数
n = 1000

#乱数を発生
x = np.random.uniform(-4, 4, n)
y = np.random.uniform(-1, 1, n)

#フィルタリング
coordinates = np.array([((x[i])**2 + (y[i])**2)**(1/2) < 1 for i in range(n)])
index = np.where(coordinates==True)

#座標を操作
x_points = x[index] *4
y_points = y[index]

#座標を回転移動(30度)
x_points2 = x_points * (3**(1/2)) - y_points * (1/2)
y_points2 = x_points * (1/2) + y_points * (3**(1/2))

#プロット
plt.scatter(x_points2, y_points2)
plt.show()

결과

결론

제작 끝나고 나서 다변량 정규 분포를 알았습니다. 공부 부족이었는데...

봐 주셔서 감사합니다. 코멘트・지적등 있으면 감사합니다.