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diff --git a/examples/da/plot_otda_d2.py b/examples/da/plot_otda_d2.py index 8833eb2..3daa0a6 100644 --- a/examples/da/plot_otda_d2.py +++ b/examples/da/plot_otda_d2.py @@ -19,10 +19,12 @@ of what the transport methods are doing. # License: MIT License import matplotlib.pylab as pl -import numpy as np import ot -np.random.seed(42) + +############################################################################## +# generate data +############################################################################## n_samples_source = 150 n_samples_target = 150 @@ -33,7 +35,10 @@ Xt, yt = ot.datasets.get_data_classif('3gauss2', n_samples_target) # Cost matrix M = ot.dist(Xs, Xt, metric='sqeuclidean') + +############################################################################## # Instantiate the different transport algorithms and fit them +############################################################################## # EMD Transport ot_emd = ot.da.EMDTransport() @@ -52,6 +57,7 @@ transp_Xs_emd = ot_emd.transform(Xs=Xs) transp_Xs_sinkhorn = ot_sinkhorn.transform(Xs=Xs) transp_Xs_lpl1 = ot_lpl1.transform(Xs=Xs) + ############################################################################## # Fig 1 : plots source and target samples + matrix of pairwise distance ############################################################################## @@ -78,6 +84,7 @@ pl.yticks([]) pl.title('Matrix of pairwise distances') pl.tight_layout() + ############################################################################## # Fig 2 : plots optimal couplings for the different methods ############################################################################## @@ -127,6 +134,7 @@ pl.yticks([]) pl.title('Main coupling coefficients\nSinkhornLpl1Transport') pl.tight_layout() + ############################################################################## # Fig 3 : plot transported samples ############################################################################## |