Как построить загрузки PCA в зависимости от спектрального региона

На чтение 3 мин Опубликовано 27.09.2024

Вопрос или проблема

Я пытаюсь построить график загрузок PCA против спектров. Пока я могу получить координаты PCA для каждого наблюдения. В инструкции я видел, что существует виджет под названием кривые для этого. Он делает именно то, что мне нужно, но, похоже, его невозможно найти.

Спасибо

Этот виджет был заменен на виджет под названием “Спектры”. Вы можете найти его в дополнении оранжевой спектроскопии или в дистрибутиве Quasar.

Чтобы установить дополнение в существующей установке, перейдите в меню “Опции” / “Дополнения…” и установите галочку рядом с “Спектроскопия”.

Ответ или решение

Для построения графика загрузок PCA в зависимости от спектрального диапазона, вам потребуется выполнить несколько шагов. Прежде всего, убедитесь, что у вас есть доступ к необходимым инструментам для анализа данных.

Установка аддона Spectroscopy: Если у вас ещё нет аддона, откройте меню "Опции" и выберите "Аддоны…". Найдите аддон "Spectroscopy" и отметьте его галочкой для установки. Это даст вам доступ к новому инструменту визуализации.
Вычисление загрузок PCA: После установки аддона, вам необходимо получить загрузки из PCA-анализа. Если вы используете, например, Python с библиотеками scikit-learn или Pandas, загрузки можно извлечь следующим образом:
```
from sklearn.decomposition import PCA
import pandas as pd

# Загрузите ваши данные
data = pd.read_csv('ваши_данные.csv')

# Примените PCA
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(data)

# Получите загрузки
loadings = pca.components_.T * np.sqrt(pca.explained_variance_)
```
Подготовка данных для визуализации: Убедитесь, что данные загрузок и спектры находятся в одном формате. Вам может потребоваться сделать выборку спектров в тех же диапазонах, что и загрузки PCA. Объедините данные в один DataFrame для удобства визуализации.

Создание графика: Воспользуйтесь библиотекой для визуализации, такой как matplotlib или seaborn, чтобы построить график. Пример использования matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

# Предположим, что у вас есть загруженные данные спектров
wavelengths = data.columns  # Названия спектральных диапазонов
plt.figure(figsize=(10, 6))

for i in range(loadings.shape[1]):  # для каждого компонента PCA
   plt.plot(wavelengths, loadings[:, i], label=f'Component {i+1}')

plt.xlabel('Спектральный диапазон')
plt.ylabel('Загрузки PCA')
plt.title('Загрузки PCA по спектральному диапазону')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

Использование нового инструмента "Spectra": После установки аддона "Spectroscopy", вы можете воспользоваться новым интерфейсом, который предоставляет возможность автоматического построения графиков загрузок с использованием спектров. Просто загрузите свои данные в инструмент и следуйте инструкциям по визуализации.

Таким образом, с помощью указанных шагов вы сможете эффективно построить график загрузок PCA в зависимости от спектрального диапазона и использовать новые возможности, предоставляемые аддоном "Spectroscopy". Если возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь их задавать.