Python3.x에서 목록 사전 (주제 단어 임베딩) 플로팅

Question

"topic_word"라는 사전이 있습니다.

topic_word = {0 : [[-0.669712, 0.6868, 0.9821409999999999], [-0.925967, 0.6138399999999999, 1.247525], [-1.09941, 1.0252620000000001, 1.327866]], 
1 : [[-0.862131, 0.890915, 1.07759], [-0.437658, 0.279271, 0.627497], [-0.437658, 0.279271, 0.627497]], 
2 : [[-0.671647, 0.670583, 0.937155], [-0.675347, 0.466983, 0.8505440000000001], [-0.706244, 0.612532, 0.762877]], 
3 : [[-0.8414590000000001, 0.797826, 1.124295], [-0.567535, 0.40820300000000004, 0.811368], [-0.800963, 0.699767, 0.9237989999999999]], 
4 : [[-0.8560549999999999, 1.0617020000000001, 1.579302], [-0.576105, 0.5029239999999999, 0.9392], [-0.743683, 0.69884, 0.9794930000000001]]
}

여기서 각 키는 주제 (여기서는 0 ~ 4, 5 개의 주제)를 나타내고 값은 각 주제 아래의 단어 임베딩을 나타냅니다 (여기서 모든 주제에는 3 개의 단어가 있음). 파이썬 3.x에서 올바르게 표현할 수있는 "topic_word"데이터를 정규화하는 방법을 정규화해야하는 경우
2 차원 산점도를 사용하여 데이터를 시각화하고 싶습니다.

주제 아래에 단어 클러스터 (점)를 표시하는 산점도를 사용하여 시각화하는 방법.
아래와 같이 뭔가 :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()

for key, value in topic_word.items():
   ax.scatter(value[0],value[1],label=key)
plt.legend()

Answer 1

귀하의 게시물에서 키에 해당하는 각 목록에 대해 정규화 된 값을 원한다고 수집했습니다. 그리고 이러한 정규화 된 목록 각각은 분산 데이터 포인트로 표시됩니다. 한 가지 방법은 다음과 같습니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
topic_word = {0: [[-0.669712, 0.6868, 0.9821409999999999], [-0.925967, 0.6138399999999999, 1.247525], [-1.09941, 1.0252620000000001, 1.327866]], 
1: [[-0.862131, 0.890915, 1.07759], [-0.437658, 0.279271, 0.627497], [-0.437658, 0.279271, 0.627497]], 
2: [[-0.671647, 0.670583, 0.937155], [-0.675347, 0.466983, 0.8505440000000001], [-0.706244, 0.612532, 0.762877]], 
3: [[-0.8414590000000001, 0.797826, 1.124295], [-0.567535, 0.40820300000000004, 0.811368], [-0.800963, 0.699767, 0.9237989999999999]], 
4: [[-0.8560549999999999, 1.0617020000000001, 1.579302], [-0.576105, 0.5029239999999999, 0.9392], [-0.743683, 0.69884, 0.9794930000000001]]
}
colorkey={0:'red',1:'blue',2:'green',3:'black',4:'magenta'} # creating a color map for keys
for key, value in topic_word.items():
    valno=0 # keeping a count of number of lists under each topic_word (key)
    for val in value:
        meanval=np.mean(val) 
        stdval=np.std(val)
        val = (val-meanval)/(stdval) # normalized list
        ax.scatter(key*np.ones(len(val)),val,color=colorkey[key],label="Topic "+str(key) if valno == 0 else "") # label is done such that duplication of legend elements is avoided
        handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
        valno=valno+1
fig.legend(handles, labels, loc='best')