splinedraw

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.20.2%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%0A%20%20%20%20return%20mo%2C%20np%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20SplineDraw%0A%0A%20%20%20%20Draw%20scatter%20points%20and%20see%20a%20spline%20curve%20fitted%20through%20them.%0A%20%20%20%20The%20spline%20is%20computed%20in%20Python%2C%20so%20you%20can%20use%20any%20fitting%20function.%0A%20%20%20%20You%20just%20need%20to%20pass%20a%20callable%20%60(x%2C%20y)%20-%3E%20(x_curve%2C%20y_curve)%60.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Scikit-Learn%20Pipeline%0A%0A%20%20%20%20Use%20a%20scikit-learn%20pipeline%20to%20fit%20a%20spline%20through%20the%20drawn%20points.%0A%20%20%20%20The%20pipeline%20is%20reusable%3A%20after%20drawing%2C%20you%20can%20call%20%60pipe.predict()%60%0A%20%20%20%20on%20new%20data%20outside%20the%20widget.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo%2C%20np)%3A%0A%20%20%20%20from%20sklearn.linear_model%20import%20LinearRegression%0A%20%20%20%20from%20sklearn.pipeline%20import%20make_pipeline%0A%20%20%20%20from%20sklearn.preprocessing%20import%20SplineTransformer%0A%0A%20%20%20%20from%20wigglystuff%20import%20SplineDraw%0A%0A%20%20%20%20pipe%20%3D%20make_pipeline(SplineTransformer()%2C%20LinearRegression())%0A%0A%20%20%20%20def%20sklearn_spline(x%2C%20y)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pipe.fit(x.reshape(-1%2C%201)%2C%20y)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x_curve%20%3D%20np.linspace(x.min()%20-%20300%20%2C%20x.max()%20%2B%20300%2C%201000)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20x_curve%2C%20pipe.predict(x_curve.reshape(-1%2C%201))%0A%0A%20%20%20%20sklearn_widget%20%3D%20mo.ui.anywidget(SplineDraw(spline_fn%3Dsklearn_spline))%0A%20%20%20%20sklearn_widget%0A%20%20%20%20return%20SplineDraw%2C%20pipe%2C%20sklearn_widget%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo%2C%20np%2C%20pipe%2C%20sklearn_widget)%3A%0A%20%20%20%20_msg%20%3D%20%22Draw%20at%20least%202%20points%20to%20see%20predictions%20on%20new%20data%22%0A%20%20%20%20if%20len(sklearn_widget.data)%20%3E%3D%202%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x_new%20%3D%20np.array(%5B100%2C%20200%2C%20300%2C%20400%2C%20500%5D).reshape(-1%2C%201)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20preds%20%3D%20pipe.predict(x_new)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_msg%20%3D%20f%22Predictions%20on%20new%20x-values%3A%20%7Bnp.round(preds%2C%201)%7D%22%0A%20%20%20%20mo.md(_msg)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Multiple%20Classes%0A%0A%20%20%20%20With%20%60n_classes%20%3E%201%60%2C%20each%20class%20gets%20its%20own%20independent%20spline%20curve%0A%20%20%20%20drawn%20in%20the%20matching%20color.%20Try%20drawing%20points%20with%20different%20classes.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(SplineDraw%2C%20mo%2C%20np)%3A%0A%20%20%20%20from%20sklearn.kernel_ridge%20import%20KernelRidge%0A%0A%20%20%20%20def%20kernel_smooth(x%2C%20y)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20kr%20%3D%20KernelRidge(kernel%3D%22rbf%22%2C%20gamma%3D0.0001)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20kr.fit(x.reshape(-1%2C%201)%2C%20y)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x_curve%20%3D%20np.linspace(x.min()%2C%20x.max()%2C%20200)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20x_curve%2C%20kr.predict(x_curve.reshape(-1%2C%201))%0A%0A%20%20%20%20multi_widget%20%3D%20mo.ui.anywidget(SplineDraw(spline_fn%3Dkernel_smooth%2C%20n_classes%3D2))%0A%20%20%20%20multi_widget%0A%20%20%20%20return%20(multi_widget%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(multi_widget)%3A%0A%20%20%20%20multi_curves%20%3D%20multi_widget.curve_as_numpy%0A%20%20%20%20info%20%3D%20%22%2C%20%22.join(f%22%7Bc%7D%3A%20%7Blen(x)%7D%20pts%22%20for%20c%2C%20(x%2C%20y)%20in%20multi_curves.items())%0A%20%20%20%20info%20if%20info%20else%20%22Draw%20some%20points%20to%20see%20curves%22%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Drawing%20a%20Distribution%0A%0A%20%20%20%20A%20step-function%20interpolation%20produces%20a%20histogram-like%20curve.%0A%20%20%20%20Paint%20points%20to%20sketch%20a%20distribution%20shape%2C%20then%20sample%20from%20it.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(SplineDraw%2C%20mo%2C%20np)%3A%0A%20%20%20%20def%20step_interpolate(x%2C%20y%2C%20n_bins%3D20)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20edges%20%3D%20np.linspace(x.min()%2C%20x.max()%2C%20n_bins%20%2B%201)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bin_idx%20%3D%20np.clip(np.digitize(x%2C%20edges)%20-%201%2C%200%2C%20n_bins%20-%201)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x_out%2C%20y_out%20%3D%20%5B%5D%2C%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%20in%20range(n_bins)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mask%20%3D%20bin_idx%20%3D%3D%20i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20val%20%3D%20float(np.mean(y%5Bmask%5D))%20if%20mask.any()%20else%200.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x_out.extend(%5Bfloat(edges%5Bi%5D)%2C%20float(edges%5Bi%20%2B%201%5D)%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y_out.extend(%5Bval%2C%20val%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20np.array(x_out)%2C%20np.array(y_out)%0A%0A%20%20%20%20hist_widget%20%3D%20mo.ui.anywidget(SplineDraw(spline_fn%3Dstep_interpolate))%0A%20%20%20%20hist_widget%0A%20%20%20%20return%20(hist_widget%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(hist_widget%2C%20np)%3A%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pylab%20as%20plt%0A%0A%20%20%20%20_msg%20%3D%20%22Draw%20at%20least%202%20points%20to%20define%20a%20distribution%22%0A%20%20%20%20if%20len(hist_widget.data)%20%3E%3D%202%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_curves%20%3D%20hist_widget.curve_as_numpy%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_curves%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_x_curve%2C%20_y_curve%20%3D%20list(_curves.values())%5B0%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_density%20%3D%20np.maximum(_y_curve%2C%200)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_density.sum()%20%3E%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_density%20%2F%3D%20_density.sum()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_samples%20%3D%20np.random.choice(_x_curve%2C%20size%3D5000%2C%20p%3D_density)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_msg%20%3D%20f%22Sampled%20500%20points%20%E2%80%94%20mean%3A%20%7B_samples.mean()%3A.1f%7D%2C%20std%3A%20%7B_samples.std()%3A.1f%7D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_msg%20%3D%20%22Draw%20points%20above%20the%20x-axis%20to%20define%20a%20distribution%22%0A%0A%20%20%20%20plt.hist(_samples%2C%20bins%3D20)%3B%0A%20%20%20%20plt.show()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A