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diff --git a/examples/da/plot_otda_classes.py b/examples/da/plot_otda_classes.py index 6870fa4..ec57a37 100644 --- a/examples/da/plot_otda_classes.py +++ b/examples/da/plot_otda_classes.py @@ -15,19 +15,23 @@ approaches currently supported in POT. # License: MIT License import matplotlib.pylab as pl -import numpy as np import ot -np.random.seed(42) -# number of source and target points to generate -ns = 150 -nt = 150 +############################################################################## +# generate data +############################################################################## + +n_source_samples = 150 +n_target_samples = 150 + +Xs, ys = ot.datasets.get_data_classif('3gauss', n_source_samples) +Xt, yt = ot.datasets.get_data_classif('3gauss2', n_target_samples) -Xs, ys = ot.datasets.get_data_classif('3gauss', ns) -Xt, yt = ot.datasets.get_data_classif('3gauss2', nt) +############################################################################## # Instantiate the different transport algorithms and fit them +############################################################################## # EMD Transport ot_emd = ot.da.EMDTransport() @@ -52,6 +56,7 @@ transp_Xs_sinkhorn = ot_sinkhorn.transform(Xs=Xs) transp_Xs_lpl1 = ot_lpl1.transform(Xs=Xs) transp_Xs_l1l2 = ot_l1l2.transform(Xs=Xs) + ############################################################################## # Fig 1 : plots source and target samples ############################################################################## @@ -72,6 +77,7 @@ pl.legend(loc=0) pl.title('Target samples') pl.tight_layout() + ############################################################################## # Fig 2 : plot optimal couplings and transported samples ############################################################################## |