Question

我真的是python和GMM的新手。我最近学习了GMM，并尝试实施here

中的代码

运行gmm.sample（）方法时遇到了一些问题：

gmm16 = GaussianMixture(n_components=16, covariance_type='full', random_state=0)    
Xnew = gmm16.sample(400,random_state=42)
plt.scatter(Xnew[:, 0], Xnew[:, 1])

错误显示：

TypeError: sample() got an unexpected keyword argument 'random_state'

我检查了最新的文档，发现方法样本应仅包含n，这表示要生成的样本数。但是当我删除'random_state = 42'时，出现新错误：

代码：

Xnew = gmm16.sample(400)
plt.scatter(Xnew[:, 0], Xnew[:, 1])

错误：

TypeError: tuple indices must be integers or slices, not tuple

当您实现Jake VanderPlas的代码时，有人遇到这个问题吗？我该如何解决？

我的Jupyter：

笔记本服务器的版本为：5.7.4

Python 3.7.1（默认值，2018年12月14日，13：28：58）

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Answer 1

您的问题在于将数据馈入散点图的方式。特别是在元组中有一个numpy数组，并且索引的方式不正确。试试这个。

plt.scatter(Xnew[0][:,0], Xnew[0][:,1])

基本上，我们拥有的是第一个索引Xnew[0]指向您想要的元组中的元素（numpy数组），第二个将根据需要对其进行切片。 [:,1]在这里，我们获取所有行和第二列。

Answer 2

您将获得TypeError，因为sample方法返回了tuple，请参见here。

这应该可以完成工作：

Xnew, Ynew = gmm16.sample(400)  # if Ynew is valuable
plt.scatter(Xnew[:, 0], Xnew[:, 1])

或

Xnew, _ = gmm16.sample(400)  # if Ynew isn't valuable
plt.scatter(Xnew[:, 0], Xnew[:, 1])

从高斯混合模型python采样数据点

2 个答案: