自己組織化マッププロットまたは虹彩データセットでのクラスラベルの可視化

Question

Irisデータセット（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris）のSOMマッピングの視覚化を作成しようとしています。

私のコードは、これまでのところ：このマッピング生成

from sklearn.datasets import load_iris 
from mvpa2.suite import * 
import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.read_csv(filepath_or_buffer='data/iris.data', header=None, sep=',') 
df.columns=['sepal_len', 'sepal_wid', 'petal_len', 'petal_wid', 'class'] 
df.dropna(how="all", inplace=True) # drops the empty line at file-end 

# split the data table into feature data x and class labels y 
x = df.ix[:,0:4].values # the first 4 columns are the features 
y = df.ix[:,4].values # the last column is the class label 
t = np.zeros(len(y), dtype=int) 
t[y == 'Iris-setosa'] = 0 
t[y == 'Iris-versicolor'] = 1 
t[y == 'Iris-virginica'] = 2 

som = SimpleSOMMapper((240, 320), 100, learning_rate=0.05) 
som.train(x) 

pl.imshow(som.K, origin='lower') 
mapped = som(x) 

for i, m in enumerate(mapped): 
    pl.text(m[1], m[0], t[i], ha='center', va='center', 
      bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.5, lw=0)) 
pl.show() 

：

が、それはこの1つのように立派に見えるように、パレットをカスタマイズする方法はありますか？ （https://github.com/JustGlowing/minisomから取得）？

基本的に私は（おそらく少ない色で）よりよいパレットを使用し、よりよい方法で、クラスラベルをマークしようとしています。

ありがとうございます。

Answer 1

私は自分の質問にお答えします：

pl.imshow(som.K[:,:,0], origin='lower') 

すべてが今も元気になります：Pythonでコーディングする方法について