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0920	6e 65 64 20 6d 61 70 70 69 6e 67 27 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 5c 22 4c 65 61 72 6e 65	ned.mapping')\npl.title(\"Learne
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0a60	70 69 6e 67 5f 6b 65 72 6e 65 6c 2e 66 69 74 28 78 73 2c 78 74 2c 6d 75 3d 6d 75 2c 65 74 61 3d	ping_kernel.fit(xs,xt,mu=mu,eta=
0a80	65 74 61 2c 73 69 67 6d 61 3d 73 69 67 6d 61 2c 62 69 61 73 3d 62 69 61 73 2c 6e 75 6d 49 74 65	eta,sigma=sigma,bias=bias,numIte
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0ac0	65 72 6e 65 6c 3d 6f 74 5f 6d 61 70 70 69 6e 67 5f 6b 65 72 6e 65 6c 2e 70 72 65 64 69 63 74 28	ernel=ot_mapping_kernel.predict(
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0b20	6e 74 65 72 70 28 29 20 20 20 23 20 75 73 65 20 62 61 72 79 63 65 6e 74 72 69 63 20 6d 61 70 70	nterp()...#.use.barycentric.mapp
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0bc0	72 6b 65 72 3d 27 6f 27 2c 6c 61 62 65 6c 3d 27 54 61 72 67 65 74 20 73 61 6d 70 6c 65 73 27 2c	rker='o',label='Target.samples',
0be0	61 6c 70 68 61 3d 2e 32 29 5c 6e 70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72 28 78 73 74 30 5b 3a 2c 30 5d 2c	alpha=.2)\npl.scatter(xst0[:,0],
0c00	78 73 74 30 5b 3a 2c 31 5d 2c 63 3d 79 73 2c 6d 61 72 6b 65 72 3d 27 2b 27 2c 6c 61 62 65 6c 3d	xst0[:,1],c=ys,marker='+',label=
0c20	27 4d 61 70 70 65 64 20 73 6f 75 72 63 65 20 73 61 6d 70 6c 65 73 27 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74	'Mapped.source.samples')\npl.tit
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0cc0	73 61 6d 70 6c 65 73 27 2c 61 6c 70 68 61 3d 2e 32 29 5c 6e 70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72 28 78	samples',alpha=.2)\npl.scatter(x
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0de0	2c 6c 61 62 65 6c 3d 27 62 61 72 79 63 65 6e 74 72 69 63 20 6d 61 70 70 69 6e 67 27 29 5c 6e 70	,label='barycentric.mapping')\np
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0ea0	5d 2c 78 73 74 5f 6b 65 72 6e 65 6c 5b 3a 2c 31 5d 2c 63 3d 79 73 2c 6d 61 72 6b 65 72 3d 27 2b	],xst_kernel[:,1],c=ys,marker='+
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32e0	44 20 23 6e 65 63 65 73 73 61 72 79 20 66 6f 72 20 33 64 20 70 6c 6f 74 20 65 76 65 6e 20 69 66	D.#necessary.for.3d.plot.even.if
3300	20 6e 6f 74 20 75 73 65 64 5c 6e 66 72 6f 6d 20 6d 61 74 70 6c 6f 74 6c 69 62 2e 63 6f 6c 6c 65	.not.used\nfrom.matplotlib.colle
3320	63 74 69 6f 6e 73 20 69 6d 70 6f 72 74 20 50 6f 6c 79 43 6f 6c 6c 65 63 74 69 6f 6e 5c 6e 5c 6e	ctions.import.PolyCollection\n\n
3340	5c 6e 23 25 25 20 70 61 72 61 6d 65 74 65 72 73 5c 6e 5c 6e 6e 3d 31 30 30 20 23 20 6e 62 20 62	\n#%%.parameters\n\nn=100.#.nb.b
3360	69 6e 73 5c 6e 5c 6e 23 20 62 69 6e 20 70 6f 73 69 74 69 6f 6e 73 5c 6e 78 3d 6e 70 2e 61 72 61	ins\n\n#.bin.positions\nx=np.ara
3380	6e 67 65 28 6e 2c 64 74 79 70 65 3d 6e 70 2e 66 6c 6f 61 74 36 34 29 5c 6e 5c 6e 23 20 47 61 75	nge(n,dtype=np.float64)\n\n#.Gau
33a0	73 73 69 61 6e 20 64 69 73 74 72 69 62 75 74 69 6f 6e 73 5c 6e 61 31 3d 6f 74 2e 64 61 74 61 73	ssian.distributions\na1=ot.datas
33c0	65 74 73 2e 67 65 74 5f 31 44 5f 67 61 75 73 73 28 6e 2c 6d 3d 32 30 2c 73 3d 35 29 20 23 20 6d	ets.get_1D_gauss(n,m=20,s=5).#.m
33e0	3d 20 6d 65 61 6e 2c 20 73 3d 20 73 74 64 5c 6e 61 32 3d 6f 74 2e 64 61 74 61 73 65 74 73 2e 67	=.mean,.s=.std\na2=ot.datasets.g
3400	65 74 5f 31 44 5f 67 61 75 73 73 28 6e 2c 6d 3d 36 30 2c 73 3d 38 29 5c 6e 5c 6e 23 20 63 72 65	et_1D_gauss(n,m=60,s=8)\n\n#.cre
3420	61 74 69 6e 67 20 6d 61 74 72 69 78 20 41 20 63 6f 6e 74 61 69 6e 69 6e 67 20 61 6c 6c 20 64 69	ating.matrix.A.containing.all.di
3440	73 74 72 69 62 75 74 69 6f 6e 73 5c 6e 41 3d 6e 70 2e 76 73 74 61 63 6b 28 28 61 31 2c 61 32 29	stributions\nA=np.vstack((a1,a2)
3460	29 2e 54 5c 6e 6e 62 64 3d 41 2e 73 68 61 70 65 5b 31 5d 5c 6e 5c 6e 23 20 6c 6f 73 73 20 6d 61	).T\nnbd=A.shape[1]\n\n#.loss.ma
3480	74 72 69 78 20 2b 20 6e 6f 72 6d 61 6c 69 7a 61 74 69 6f 6e 5c 6e 4d 3d 6f 74 2e 75 74 69 6c 73	trix.+.normalization\nM=ot.utils
34a0	2e 64 69 73 74 30 28 6e 29 5c 6e 4d 2f 3d 4d 2e 6d 61 78 28 29 5c 6e 5c 6e 23 25 25 20 70 6c 6f	.dist0(n)\nM/=M.max()\n\n#%%.plo
34c0	74 20 74 68 65 20 64 69 73 74 72 69 62 75 74 69 6f 6e 73 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 66 69 67 75 72 65	t.the.distributions\n\npl.figure
34e0	28 31 29 5c 6e 66 6f 72 20 69 20 69 6e 20 72 61 6e 67 65 28 6e 62 64 29 3a 5c 6e 20 20 20 20 70	(1)\nfor.i.in.range(nbd):\n....p
3500	6c 2e 70 6c 6f 74 28 78 2c 41 5b 3a 2c 69 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 44 69 73 74	l.plot(x,A[:,i])\npl.title('Dist
3520	72 69 62 75 74 69 6f 6e 73 27 29 5c 6e 5c 6e 23 25 25 20 62 61 72 79 63 65 6e 74 65 72 20 63 6f	ributions')\n\n#%%.barycenter.co
3540	6d 70 75 74 61 74 69 6f 6e 5c 6e 5c 6e 61 6c 70 68 61 3d 30 2e 32 20 23 20 30 3c 3d 61 6c 70 68	mputation\n\nalpha=0.2.#.0<=alph
3560	61 3c 3d 31 5c 6e 77 65 69 67 68 74 73 3d 6e 70 2e 61 72 72 61 79 28 5b 31 2d 61 6c 70 68 61 2c	a<=1\nweights=np.array([1-alpha,
3580	61 6c 70 68 61 5d 29 5c 6e 5c 6e 23 20 6c 32 62 61 72 79 5c 6e 62 61 72 79 5f 6c 32 3d 41 2e 64	alpha])\n\n#.l2bary\nbary_l2=A.d
35a0	6f 74 28 77 65 69 67 68 74 73 29 5c 6e 5c 6e 23 20 77 61 73 73 65 72 73 74 65 69 6e 5c 6e 72 65	ot(weights)\n\n#.wasserstein\nre
35c0	67 3d 31 65 2d 33 5c 6e 62 61 72 79 5f 77 61 73 73 3d 6f 74 2e 62 72 65 67 6d 61 6e 2e 62 61 72	g=1e-3\nbary_wass=ot.bregman.bar
35e0	79 63 65 6e 74 65 72 28 41 2c 4d 2c 72 65 67 2c 77 65 69 67 68 74 73 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 66	ycenter(A,M,reg,weights)\n\npl.f
3600	69 67 75 72 65 28 32 29 5c 6e 70 6c 2e 63 6c 66 28 29 5c 6e 70 6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 32	igure(2)\npl.clf()\npl.subplot(2
3620	2c 31 2c 31 29 5c 6e 66 6f 72 20 69 20 69 6e 20 72 61 6e 67 65 28 6e 62 64 29 3a 5c 6e 20 20 20	,1,1)\nfor.i.in.range(nbd):\n...
3640	20 70 6c 2e 70 6c 6f 74 28 78 2c 41 5b 3a 2c 69 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 44 69	.pl.plot(x,A[:,i])\npl.title('Di
3660	73 74 72 69 62 75 74 69 6f 6e 73 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c 31 2c	stributions')\n\npl.subplot(2,1,
3680	32 29 5c 6e 70 6c 2e 70 6c 6f 74 28 78 2c 62 61 72 79 5f 6c 32 2c 27 72 27 2c 6c 61 62 65 6c 3d	2)\npl.plot(x,bary_l2,'r',label=
36a0	27 6c 32 27 29 5c 6e 70 6c 2e 70 6c 6f 74 28 78 2c 62 61 72 79 5f 77 61 73 73 2c 27 67 27 2c 6c	'l2')\npl.plot(x,bary_wass,'g',l
36c0	61 62 65 6c 3d 27 57 61 73 73 65 72 73 74 65 69 6e 27 29 5c 6e 70 6c 2e 6c 65 67 65 6e 64 28 29	abel='Wasserstein')\npl.legend()
36e0	5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 42 61 72 79 63 65 6e 74 65 72 73 27 29 5c 6e 5c 6e 5c 6e 23	\npl.title('Barycenters')\n\n\n#
3700	25 25 20 62 61 72 79 63 65 6e 74 65 72 20 69 6e 74 65 72 70 6f 6c 61 74 69 6f 6e 5c 6e 5c 6e 6e	%%.barycenter.interpolation\n\nn
3720	62 61 6c 70 68 61 3d 31 31 5c 6e 61 6c 70 68 61 6c 69 73 74 3d 6e 70 2e 6c 69 6e 73 70 61 63 65	balpha=11\nalphalist=np.linspace
3740	28 30 2c 31 2c 6e 62 61 6c 70 68 61 29 5c 6e 5c 6e 5c 6e 42 5f 6c 32 3d 6e 70 2e 7a 65 72 6f 73	(0,1,nbalpha)\n\n\nB_l2=np.zeros
3760	28 28 6e 2c 6e 62 61 6c 70 68 61 29 29 5c 6e 5c 6e 42 5f 77 61 73 73 3d 6e 70 2e 63 6f 70 79 28	((n,nbalpha))\n\nB_wass=np.copy(
3780	42 5f 6c 32 29 5c 6e 5c 6e 66 6f 72 20 69 20 69 6e 20 72 61 6e 67 65 28 30 2c 6e 62 61 6c 70 68	B_l2)\n\nfor.i.in.range(0,nbalph
37a0	61 29 3a 5c 6e 20 20 20 20 61 6c 70 68 61 3d 61 6c 70 68 61 6c 69 73 74 5b 69 5d 5c 6e 20 20 20	a):\n....alpha=alphalist[i]\n...
37c0	20 77 65 69 67 68 74 73 3d 6e 70 2e 61 72 72 61 79 28 5b 31 2d 61 6c 70 68 61 2c 61 6c 70 68 61	.weights=np.array([1-alpha,alpha
37e0	5d 29 5c 6e 20 20 20 20 42 5f 6c 32 5b 3a 2c 69 5d 3d 41 2e 64 6f 74 28 77 65 69 67 68 74 73 29	])\n....B_l2[:,i]=A.dot(weights)
3800	5c 6e 20 20 20 20 42 5f 77 61 73 73 5b 3a 2c 69 5d 3d 6f 74 2e 62 72 65 67 6d 61 6e 2e 62 61 72	\n....B_wass[:,i]=ot.bregman.bar
3820	79 63 65 6e 74 65 72 28 41 2c 4d 2c 72 65 67 2c 77 65 69 67 68 74 73 29 5c 6e 5c 6e 23 25 25 20	ycenter(A,M,reg,weights)\n\n#%%.
3840	70 6c 6f 74 20 69 6e 74 65 72 70 6f 6c 61 74 69 6f 6e 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 66 69 67 75 72 65 28	plot.interpolation\n\npl.figure(
3860	33 2c 28 31 30 2c 35 29 29 5c 6e 5c 6e 23 70 6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 31 2c 32 2c 31 29 5c	3,(10,5))\n\n#pl.subplot(1,2,1)\
3880	6e 63 6d 61 70 3d 70 6c 2e 63 6d 2e 67 65 74 5f 63 6d 61 70 28 27 76 69 72 69 64 69 73 27 29 5c	ncmap=pl.cm.get_cmap('viridis')\
38a0	6e 76 65 72 74 73 20 3d 20 5b 5d 5c 6e 7a 73 20 3d 20 61 6c 70 68 61 6c 69 73 74 5c 6e 66 6f 72	nverts.=.[]\nzs.=.alphalist\nfor
38c0	20 69 2c 7a 20 69 6e 20 65 6e 75 6d 65 72 61 74 65 28 7a 73 29 3a 5c 6e 20 20 20 20 79 73 20 3d	.i,z.in.enumerate(zs):\n....ys.=
38e0	20 42 5f 6c 32 5b 3a 2c 69 5d 5c 6e 20 20 20 20 76 65 72 74 73 2e 61 70 70 65 6e 64 28 6c 69 73	.B_l2[:,i]\n....verts.append(lis
3900	74 28 7a 69 70 28 78 2c 20 79 73 29 29 29 5c 6e 5c 6e 61 78 20 3d 20 70 6c 2e 67 63 66 28 29 2e	t(zip(x,.ys)))\n\nax.=.pl.gcf().
3920	67 63 61 28 70 72 6f 6a 65 63 74 69 6f 6e 3d 27 33 64 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6f 6c 79 20 3d 20 50	gca(projection='3d')\n\npoly.=.P
3940	6f 6c 79 43 6f 6c 6c 65 63 74 69 6f 6e 28 76 65 72 74 73 2c 66 61 63 65 63 6f 6c 6f 72 73 3d 5b	olyCollection(verts,facecolors=[
3960	63 6d 61 70 28 61 29 20 66 6f 72 20 61 20 69 6e 20 61 6c 70 68 61 6c 69 73 74 5d 29 5c 6e 70 6f	cmap(a).for.a.in.alphalist])\npo
3980	6c 79 2e 73 65 74 5f 61 6c 70 68 61 28 30 2e 37 29 5c 6e 61 78 2e 61 64 64 5f 63 6f 6c 6c 65 63	ly.set_alpha(0.7)\nax.add_collec
39a0	74 69 6f 6e 33 64 28 70 6f 6c 79 2c 20 7a 73 3d 7a 73 2c 20 7a 64 69 72 3d 27 79 27 29 5c 6e 5c	tion3d(poly,.zs=zs,.zdir='y')\n\
39c0	6e 61 78 2e 73 65 74 5f 78 6c 61 62 65 6c 28 27 78 27 29 5c 6e 61 78 2e 73 65 74 5f 78 6c 69 6d	nax.set_xlabel('x')\nax.set_xlim
39e0	33 64 28 30 2c 20 6e 29 5c 6e 61 78 2e 73 65 74 5f 79 6c 61 62 65 6c 28 27 24 5c 5c 5c 5c 61 6c	3d(0,.n)\nax.set_ylabel('$\\\\al
3a00	70 68 61 24 27 29 5c 6e 61 78 2e 73 65 74 5f 79 6c 69 6d 33 64 28 30 2c 31 29 5c 6e 61 78 2e 73	pha$')\nax.set_ylim3d(0,1)\nax.s
3a20	65 74 5f 7a 6c 61 62 65 6c 28 27 27 29 5c 6e 61 78 2e 73 65 74 5f 7a 6c 69 6d 33 64 28 30 2c 20	et_zlabel('')\nax.set_zlim3d(0,.
3a40	42 5f 6c 32 2e 6d 61 78 28 29 2a 31 2e 30 31 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 42 61 72 79	B_l2.max()*1.01)\npl.title('Bary
3a60	63 65 6e 74 65 72 20 69 6e 74 65 72 70 6f 6c 61 74 69 6f 6e 20 77 69 74 68 20 6c 32 27 29 5c 6e	center.interpolation.with.l2')\n
3a80	5c 6e 70 6c 2e 73 68 6f 77 28 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 66 69 67 75 72 65 28 34 2c 28 31 30 2c 35	\npl.show()\n\npl.figure(4,(10,5
3aa0	29 29 5c 6e 5c 6e 23 70 6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 31 2c 32 2c 31 29 5c 6e 63 6d 61 70 3d 70	))\n\n#pl.subplot(1,2,1)\ncmap=p
3ac0	6c 2e 63 6d 2e 67 65 74 5f 63 6d 61 70 28 27 76 69 72 69 64 69 73 27 29 5c 6e 76 65 72 74 73 20	l.cm.get_cmap('viridis')\nverts.
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4c20	70 61 72 61 6d 65 74 65 72 73 20 61 6e 64 20 64 61 74 61 20 67 65 6e 65 72 61 74 69 6f 6e 5c 6e	parameters.and.data.generation\n
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4c60	72 72 61 79 28 5b 30 2c 30 5d 29 5c 6e 63 6f 76 5f 73 3d 6e 70 2e 61 72 72 61 79 28 5b 5b 31 2c	rray([0,0])\ncov_s=np.array([[1,
4c80	30 5d 2c 5b 30 2c 31 5d 5d 29 5c 6e 5c 6e 6d 75 5f 74 3d 6e 70 2e 61 72 72 61 79 28 5b 34 2c 34	0],[0,1]])\n\nmu_t=np.array([4,4
4ca0	5d 29 5c 6e 63 6f 76 5f 74 3d 6e 70 2e 61 72 72 61 79 28 5b 5b 31 2c 2d 2e 38 5d 2c 5b 2d 2e 38	])\ncov_t=np.array([[1,-.8],[-.8
4cc0	2c 31 5d 5d 29 5c 6e 5c 6e 78 73 3d 6f 74 2e 64 61 74 61 73 65 74 73 2e 67 65 74 5f 32 44 5f 73	,1]])\n\nxs=ot.datasets.get_2D_s
4ce0	61 6d 70 6c 65 73 5f 67 61 75 73 73 28 6e 2c 6d 75 5f 73 2c 63 6f 76 5f 73 29 5c 6e 78 74 3d 6f	amples_gauss(n,mu_s,cov_s)\nxt=o
4d00	74 2e 64 61 74 61 73 65 74 73 2e 67 65 74 5f 32 44 5f 73 61 6d 70 6c 65 73 5f 67 61 75 73 73 28	t.datasets.get_2D_samples_gauss(
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4de0	6c 61 62 65 6c 3d 27 53 6f 75 72 63 65 20 73 61 6d 70 6c 65 73 27 29 5c 6e 70 6c 2e 70 6c 6f 74	label='Source.samples')\npl.plot
4e00	28 78 74 5b 3a 2c 30 5d 2c 78 74 5b 3a 2c 31 5d 2c 27 78 72 27 2c 6c 61 62 65 6c 3d 27 54 61 72	(xt[:,0],xt[:,1],'xr',label='Tar
4e20	67 65 74 20 73 61 6d 70 6c 65 73 27 29 5c 6e 70 6c 2e 6c 65 67 65 6e 64 28 6c 6f 63 3d 30 29 5c	get.samples')\npl.legend(loc=0)\
4e40	6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 53 6f 75 72 63 65 20 61 6e 64 20 74 72 61 67 65 74 20 64 69 73	npl.title('Source.and.traget.dis
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4e80	2e 69 6d 73 68 6f 77 28 4d 2c 69 6e 74 65 72 70 6f 6c 61 74 69 6f 6e 3d 27 6e 65 61 72 65 73 74	.imshow(M,interpolation='nearest
4ea0	27 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 43 6f 73 74 20 6d 61 74 72 69 78 20 4d 27 29 5c 6e 5c	')\npl.title('Cost.matrix.M')\n\
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4f00	65 72 70 6f 6c 61 74 69 6f 6e 3d 27 6e 65 61 72 65 73 74 27 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28	erpolation='nearest')\npl.title(
4f20	27 4f 54 20 6d 61 74 72 69 78 20 47 30 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 66 69 67 75 72 65 28 34 29 5c	'OT.matrix.G0')\n\npl.figure(4)\
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4f60	74 2c 47 30 2c 63 3d 5b 2e 35 2c 2e 35 2c 31 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 70 6c 6f 74 28 78 73 5b 3a 2c	t,G0,c=[.5,.5,1])\npl.plot(xs[:,
4f80	30 5d 2c 78 73 5b 3a 2c 31 5d 2c 27 2b 62 27 2c 6c 61 62 65 6c 3d 27 53 6f 75 72 63 65 20 73 61	0],xs[:,1],'+b',label='Source.sa
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4fe0	6c 2e 6c 65 67 65 6e 64 28 6c 6f 63 3d 30 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 4f 54 20 6d 61	l.legend(loc=0)\npl.title('OT.ma
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5060	5c 6e 70 6c 2e 66 69 67 75 72 65 28 35 29 5c 6e 70 6c 2e 69 6d 73 68 6f 77 28 47 73 2c 69 6e 74	\npl.figure(5)\npl.imshow(Gs,int
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50a0	27 4f 54 20 6d 61 74 72 69 78 20 73 69 6e 6b 68 6f 72 6e 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 66 69 67 75	'OT.matrix.sinkhorn')\n\npl.figu
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5140	30 5d 2c 78 74 5b 3a 2c 31 5d 2c 27 78 72 27 2c 6c 61 62 65 6c 3d 27 54 61 72 67 65 74 20 73 61	0],xt[:,1],'xr',label='Target.sa
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51a0	70 6c 65 73 27 29 22 0a 20 20 20 20 20 20 5d 2c 20 0a 20 20 20 20 20 20 22 6f 75 74 70 75 74 73	ples')".......],........"outputs
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5220	6b 65 72 6e 65 6c 73 70 65 63 22 3a 20 7b 0a 20 20 20 20 20 20 22 64 69 73 70 6c 61 79 5f 6e 61	kernelspec":.{......."display_na
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56a0	3d 6f 74 2e 64 61 74 61 73 65 74 73 2e 67 65 74 5f 64 61 74 61 5f 63 6c 61 73 73 69 66 28 27 33	=ot.datasets.get_data_classif('3
56c0	67 61 75 73 73 32 27 2c 6e 29 5c 6e 5c 6e 61 2c 62 20 3d 20 6f 74 2e 75 6e 69 66 28 6e 29 2c 6f	gauss2',n)\n\na,b.=.ot.unif(n),o
56e0	74 2e 75 6e 69 66 28 6e 29 5c 6e 23 20 6c 6f 73 73 20 6d 61 74 72 69 78 5c 6e 4d 3d 6f 74 2e 64	t.unif(n)\n#.loss.matrix\nM=ot.d
5700	69 73 74 28 78 73 2c 78 74 29 5c 6e 23 4d 2f 3d 4d 2e 6d 61 78 28 29 5c 6e 5c 6e 23 25 25 20 70	ist(xs,xt)\n#M/=M.max()\n\n#%%.p
5720	6c 6f 74 20 73 61 6d 70 6c 65 73 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 66 69 67 75 72 65 28 31 29 5c 6e 5c 6e 70	lot.samples\n\npl.figure(1)\n\np
5740	6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c 32 2c 31 29 5c 6e 70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72 28 78 73 5b	l.subplot(2,2,1)\npl.scatter(xs[
5760	3a 2c 30 5d 2c 78 73 5b 3a 2c 31 5d 2c 63 3d 79 73 2c 6d 61 72 6b 65 72 3d 27 2b 27 2c 6c 61 62	:,0],xs[:,1],c=ys,marker='+',lab
5780	65 6c 3d 27 53 6f 75 72 63 65 20 73 61 6d 70 6c 65 73 27 29 5c 6e 70 6c 2e 6c 65 67 65 6e 64 28	el='Source.samples')\npl.legend(
57a0	6c 6f 63 3d 30 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 53 6f 75 72 63 65 20 20 64 69 73 74 72 69	loc=0)\npl.title('Source..distri
57c0	62 75 74 69 6f 6e 73 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c 32 2c 32 29 5c 6e	butions')\n\npl.subplot(2,2,2)\n
57e0	70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72 28 78 74 5b 3a 2c 30 5d 2c 78 74 5b 3a 2c 31 5d 2c 63 3d 79 74 2c	pl.scatter(xt[:,0],xt[:,1],c=yt,
5800	6d 61 72 6b 65 72 3d 27 6f 27 2c 6c 61 62 65 6c 3d 27 54 61 72 67 65 74 20 73 61 6d 70 6c 65 73	marker='o',label='Target.samples
5820	27 29 5c 6e 70 6c 2e 6c 65 67 65 6e 64 28 6c 6f 63 3d 30 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27	')\npl.legend(loc=0)\npl.title('
5840	74 61 72 67 65 74 20 20 64 69 73 74 72 69 62 75 74 69 6f 6e 73 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 66 69	target..distributions')\n\npl.fi
5860	67 75 72 65 28 32 29 5c 6e 70 6c 2e 69 6d 73 68 6f 77 28 4d 2c 69 6e 74 65 72 70 6f 6c 61 74 69	gure(2)\npl.imshow(M,interpolati
5880	6f 6e 3d 27 6e 65 61 72 65 73 74 27 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 43 6f 73 74 20 6d 61	on='nearest')\npl.title('Cost.ma
58a0	74 72 69 78 20 4d 27 29 5c 6e 5c 6e 5c 6e 23 25 25 20 4f 54 20 65 73 74 69 6d 61 74 69 6f 6e 5c	trix.M')\n\n\n#%%.OT.estimation\
58c0	6e 5c 6e 23 20 45 4d 44 5c 6e 47 30 3d 6f 74 2e 65 6d 64 28 61 2c 62 2c 4d 29 5c 6e 5c 6e 23 20	n\n#.EMD\nG0=ot.emd(a,b,M)\n\n#.
58e0	73 69 6e 6b 68 6f 72 6e 5c 6e 6c 61 6d 62 64 3d 31 65 2d 31 5c 6e 47 73 3d 6f 74 2e 73 69 6e 6b	sinkhorn\nlambd=1e-1\nGs=ot.sink
5900	68 6f 72 6e 28 61 2c 62 2c 4d 2c 6c 61 6d 62 64 29 5c 6e 5c 6e 5c 6e 23 20 47 72 6f 75 70 20 6c	horn(a,b,M,lambd)\n\n\n#.Group.l
5920	61 73 73 6f 20 72 65 67 75 6c 61 72 69 7a 61 74 69 6f 6e 5c 6e 72 65 67 3d 31 65 2d 31 5c 6e 65	asso.regularization\nreg=1e-1\ne
5940	74 61 3d 31 65 30 5c 6e 47 67 3d 6f 74 2e 64 61 2e 73 69 6e 6b 68 6f 72 6e 5f 6c 70 6c 31 5f 6d	ta=1e0\nGg=ot.da.sinkhorn_lpl1_m
5960	6d 28 61 2c 79 73 2e 61 73 74 79 70 65 28 6e 70 2e 69 6e 74 29 2c 62 2c 4d 2c 72 65 67 2c 65 74	m(a,ys.astype(np.int),b,M,reg,et
5980	61 29 5c 6e 5c 6e 5c 6e 23 25 25 20 76 69 73 75 20 6d 61 74 72 69 63 65 73 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e	a)\n\n\n#%%.visu.matrices\n\npl.
59a0	66 69 67 75 72 65 28 33 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c 33 2c 31 29 5c 6e	figure(3)\n\npl.subplot(2,3,1)\n
59c0	70 6c 2e 69 6d 73 68 6f 77 28 47 30 2c 69 6e 74 65 72 70 6f 6c 61 74 69 6f 6e 3d 27 6e 65 61 72	pl.imshow(G0,interpolation='near
59e0	65 73 74 27 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 4f 54 20 6d 61 74 72 69 78 20 27 29 5c 6e 5c	est')\npl.title('OT.matrix.')\n\
5a00	6e 70 6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c 33 2c 32 29 5c 6e 70 6c 2e 69 6d 73 68 6f 77 28 47 73	npl.subplot(2,3,2)\npl.imshow(Gs
5a20	2c 69 6e 74 65 72 70 6f 6c 61 74 69 6f 6e 3d 27 6e 65 61 72 65 73 74 27 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69	,interpolation='nearest')\npl.ti
5a40	74 6c 65 28 27 4f 54 20 6d 61 74 72 69 78 20 53 69 6e 6b 68 6f 72 6e 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e	tle('OT.matrix.Sinkhorn')\n\npl.
5a60	73 75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c 33 2c 33 29 5c 6e 70 6c 2e 69 6d 73 68 6f 77 28 47 67 2c 69 6e 74	subplot(2,3,3)\npl.imshow(Gg,int
5a80	65 72 70 6f 6c 61 74 69 6f 6e 3d 27 6e 65 61 72 65 73 74 27 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28	erpolation='nearest')\npl.title(
5aa0	27 4f 54 20 6d 61 74 72 69 78 20 47 72 6f 75 70 20 6c 61 73 73 6f 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 73	'OT.matrix.Group.lasso')\n\npl.s
5ac0	75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c 33 2c 34 29 5c 6e 6f 74 2e 70 6c 6f 74 2e 70 6c 6f 74 32 44 5f 73 61	ubplot(2,3,4)\not.plot.plot2D_sa
5ae0	6d 70 6c 65 73 5f 6d 61 74 28 78 73 2c 78 74 2c 47 30 2c 63 3d 5b 2e 35 2c 2e 35 2c 31 5d 29 5c	mples_mat(xs,xt,G0,c=[.5,.5,1])\
5b00	6e 70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72 28 78 73 5b 3a 2c 30 5d 2c 78 73 5b 3a 2c 31 5d 2c 63 3d 79 73	npl.scatter(xs[:,0],xs[:,1],c=ys
5b20	2c 6d 61 72 6b 65 72 3d 27 2b 27 2c 6c 61 62 65 6c 3d 27 53 6f 75 72 63 65 20 73 61 6d 70 6c 65	,marker='+',label='Source.sample
5b40	73 27 29 5c 6e 70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72 28 78 74 5b 3a 2c 30 5d 2c 78 74 5b 3a 2c 31 5d 2c	s')\npl.scatter(xt[:,0],xt[:,1],
5b60	63 3d 79 74 2c 6d 61 72 6b 65 72 3d 27 6f 27 2c 6c 61 62 65 6c 3d 27 54 61 72 67 65 74 20 73 61	c=yt,marker='o',label='Target.sa
5b80	6d 70 6c 65 73 27 29 5c 6e 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c 33 2c 35 29 5c 6e	mples')\n\n\npl.subplot(2,3,5)\n
5ba0	6f 74 2e 70 6c 6f 74 2e 70 6c 6f 74 32 44 5f 73 61 6d 70 6c 65 73 5f 6d 61 74 28 78 73 2c 78 74	ot.plot.plot2D_samples_mat(xs,xt
5bc0	2c 47 73 2c 63 3d 5b 2e 35 2c 2e 35 2c 31 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72 28 78 73 5b	,Gs,c=[.5,.5,1])\npl.scatter(xs[
5be0	3a 2c 30 5d 2c 78 73 5b 3a 2c 31 5d 2c 63 3d 79 73 2c 6d 61 72 6b 65 72 3d 27 2b 27 2c 6c 61 62	:,0],xs[:,1],c=ys,marker='+',lab
5c00	65 6c 3d 27 53 6f 75 72 63 65 20 73 61 6d 70 6c 65 73 27 29 5c 6e 70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72	el='Source.samples')\npl.scatter
5c20	28 78 74 5b 3a 2c 30 5d 2c 78 74 5b 3a 2c 31 5d 2c 63 3d 79 74 2c 6d 61 72 6b 65 72 3d 27 6f 27	(xt[:,0],xt[:,1],c=yt,marker='o'
5c40	2c 6c 61 62 65 6c 3d 27 54 61 72 67 65 74 20 73 61 6d 70 6c 65 73 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 73	,label='Target.samples')\n\npl.s
5c60	75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c 33 2c 36 29 5c 6e 6f 74 2e 70 6c 6f 74 2e 70 6c 6f 74 32 44 5f 73 61	ubplot(2,3,6)\not.plot.plot2D_sa
5c80	6d 70 6c 65 73 5f 6d 61 74 28 78 73 2c 78 74 2c 47 67 2c 63 3d 5b 2e 35 2c 2e 35 2c 31 5d 29 5c	mples_mat(xs,xt,Gg,c=[.5,.5,1])\
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75c0	72 6f 70 2e 70 72 65 64 69 63 74 28 58 32 2c 2d 31 29 5c 6e 5c 6e 5c 6e 64 65 66 20 6d 69 6e 6d	rop.predict(X2,-1)\n\n\ndef.minm
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7ee0	20 20 20 20 22 73 6f 75 72 63 65 22 3a 20 5b 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 22 69 6d 70 6f 72 74 20	...."source":.[........."import.
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8160	61 70 65 29 3a 5c 6e 20 20 20 20 5c 22 5c 22 5c 22 43 6f 6e 76 65 72 74 73 20 62 61 63 6b 20 61	ape):\n....\"\"\"Converts.back.a
8180	20 6d 61 74 72 69 78 20 74 6f 20 61 6e 20 69 6d 61 67 65 5c 22 5c 22 5c 22 5c 6e 20 20 20 20 72	.matrix.to.an.image\"\"\"\n....r
81a0	65 74 75 72 6e 20 58 2e 72 65 73 68 61 70 65 28 73 68 61 70 65 29 5c 6e 5c 6e 58 31 3d 69 6d 32	eturn.X.reshape(shape)\n\nX1=im2
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81e0	6e 69 6e 67 20 73 61 6d 70 6c 65 73 5c 6e 6e 62 3d 31 30 30 30 5c 6e 69 64 78 31 3d 6e 70 2e 72	ning.samples\nnb=1000\nidx1=np.r
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8220	6e 62 2c 29 29 5c 6e 69 64 78 32 3d 6e 70 2e 72 61 6e 64 6f 6d 2e 72 61 6e 64 69 6e 74 28 58 32	nb,))\nidx2=np.random.randint(X2
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8380	78 69 73 28 5b 30 2c 31 2c 30 2c 31 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 78 6c 61 62 65 6c 28 27 52 65 64 27 29	xis([0,1,0,1])\npl.xlabel('Red')
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8460	20 20 20 23 20 69 6e 69 74 20 63 6c 61 73 73 5c 6e 64 61 5f 65 6d 64 2e 66 69 74 28 78 73 2c 78	...#.init.class\nda_emd.fit(xs,x
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85c0	20 23 20 71 75 61 64 72 61 74 69 63 20 72 65 67 75 6c 61 72 69 7a 61 74 69 6f 6e 20 66 6f 72 20	.#.quadratic.regularization.for.
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8620	20 20 23 20 65 73 74 69 6d 61 74 65 20 61 20 62 69 61 73 5c 6e 5c 6e 6f 74 5f 6d 61 70 70 69 6e	..#.estimate.a.bias\n\not_mappin
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8680	61 2c 62 69 61 73 3d 62 69 61 73 2c 6e 75 6d 49 74 65 72 6d 61 78 20 3d 20 32 30 2c 76 65 72 62	a,bias=bias,numItermax.=.20,verb
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