visualisation.py 文件源码

python
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项目:bnn-analysis 作者: myshkov 项目源码 文件源码
def plot_hist(baseline_samples, target_samples, true_x, true_y):
    baseline_samples = baseline_samples.squeeze()
    target_samples = target_samples.squeeze()

    bmin, bmax = baseline_samples.min(), baseline_samples.max()

    ax = sns.kdeplot(baseline_samples, shade=True, color=(0.6, 0.1, 0.1, 0.2))
    ax = sns.kdeplot(target_samples, shade=True, color=(0.1, 0.1, 0.6, 0.2))
    ax.set_xlim(bmin, bmax)

    y0, y1 = ax.get_ylim()

    plt.plot([true_y, true_y], [0, y1 - (y1 - y0) * 0.01], linewidth=1, color='r')
    plt.title('Predictive' + (f' at {true_x:.2f}' if true_x is not None else ''))

    fig = plt.gcf()
    fig.set_size_inches(9, 9)
    # plt.tight_layout()  # pad=0.4, w_pad=0.5, h_pad=1.0)

    name = utils.DATA_DIR.replace('/', '-')
    # plt.tight_layout(pad=0.6)
    utils.save_fig('predictive-at-point-' + name)
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