python - 如何组合两个 GPy 模型的情节？

Question

我已经计算了两个 GP 回归模型，并希望将它们绘制在同一个图中。

模型 1

kernel = GPy.kern.RBF(input_dim=1, variance=.1, lengthscale=1.)
m1 = GPy.models.GPRegression(xa, ya,kernel)
m1.optimize_restarts(num_restarts = 10)
m1.optimize(messages=True)

from IPython.display import display
display(m1)

fig1 = m1.plot(plot_density=True) 
m1.plot(plot_density=True)
GPy.plotting.show(fig2, filename='2')

模型 2

m2 = GPy.models.GPRegression(xe, ye,kernel)
m2.optimize_restarts(num_restarts = 10)
m2.optimize(messages=True)

from IPython.display import display
display(m2)

fig2 = m2.plot(plot_density=True,)

GPy.plotting.show(fig2, filename='2')

我希望两个图都在一个图中，在 matplotlib 或 plotly ieGPy.plotting.show(fig, filename='filename')中。

谢谢

Answer 1

使用matplotlib，您可以定义子图，并使用相同的轴（特别是 param ax）指定要使用的子图。

import matplotlib.plt as plt
fig, ax = plt.subplots()
m1.plot(plot_density=True, ax=ax)
m2.plot(plot_density=True, ax=ax)

我用一个测试数据集对此进行了测试：

# Random Test Data
import pods
data = pods.datasets.olympic_marathon_men()

# First X,Y Regression Model
kernel = GPy.kern.RBF(input_dim=1, variance=.1, lengthscale=1.)
m1 = GPy.models.GPRegression(data['X'], data['Y'], kernel)
m1.optimize_restarts(num_restarts = 10)
m1.optimize(messages=True)

# Second model; changed the X, Y slightly.
m2 = GPy.models.GPRegression(data['X'] + 5, data['Y'] + 3,kernel)
m2.optimize_restarts(num_restarts = 10)
m2.optimize(messages=True)

相关： 将两个独立图与 matplotlib 结合的最佳方法是什么？