我有一个神经网络（一个自动编码器），它从长度为 ( )M的时间序列中获取长度为时间窗口的输入，并将其转换为另一个相同维度的时间窗口。NM << N
为了可视化，我想制作一个视频，在帧的顶部显示 NN 的输入，在帧的底部显示相应的输出，在连续的窗口上运行 NN。
我想知道您是否可以向我介绍一些工具或给我一些提示。
可视化工具：制作在时间序列上移动的滑动窗口的视频
数据挖掘
Python
神经网络
可视化
朱庇特
蟒蛇
2022-02-18 23:54:10
1个回答
使用这个，我为它写了一个脚本。
%matplotlib notebook
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import time
plt.ion()
size_x = 128
def pltts(ts1, ts2, ax, colors, lbl):
x = np.linspace(0,2.5,size_x)
if ax.lines:
ax.lines[0].set_xdata(x)
ax.lines[1].set_xdata(x)
ax.lines[0].set_ydata(ts1)
ax.lines[1].set_ydata(ts2)
else:
l1, l2 = ax.plot(x, ts1, colors[0], x, ts2, colors[1])
fig.legend((l1, l2), ("BLUE", "RED"), loc='center', fontsize=fnt_siz-2)
ax.set_title(lbl, fontsize=fnt_siz-2)
fig.canvas.draw()
fnt_siz = 16
fig,ax = plt.subplots(2,1, figsize=(10,10))
fig.suptitle('Data', fontsize=fnt_siz)
ax[0].set_xlabel('Time', fontsize=fnt_siz-4)
ax[0].set_ylabel('Magnitude', fontsize=fnt_siz-4)
ax[1].set_xlabel('Time', fontsize=fnt_siz-4)
ax[1].set_ylabel('Magnitude', fontsize=fnt_siz-4)
plt.subplots_adjust(hspace=0.75)
# ax[0].grid(True)
# ax[1].grid(True)
for f in range(50):
ts1 = np.random.normal(0, 4, size=(size_x,1))
ts2 = np.random.normal(1, 1, size=(size_x,1))
pltts(ts1, ts2, ax[0], ['b', 'r'], "ORGINAL")
ts1 = 2*ts1
ts2 = -3*ts2
pltts(ts1, ts2, ax[1], ['b', 'r'], "TRANSFORMED")
time.sleep(1)
这是一个示例输出：
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