Python 有没有一种方法可以在2d图形上表示数组之间的距离？

我正在用python编写一个进化研究程序。我的程序的输出是一组固定大小/结构的神经网络图

无论出于何种目的，神经网络都可以简单地用一组固定顺序的连接权值来表示

我希望能够以某种方式直观地表示神经网络，以显示我的程序的输出是否收敛到类似类型的网络或许多不同的簇

例如，假设50个数组如下所示：

[.5, -.25, 2.31, -3.2, 1, .88 ...etc ]

我想以某种方式画出这些，这样就可以直观地证明哪些数组彼此相似

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谢谢

假设你的神经网络是用随机值播种的，那么在有序的权重列表之间不可能有任何有意义的关系。您可以通过比较大量输入的输出来检查它们在功能上的相似性

如果您真的想比较权重，可以绘制权重指数、网络和权重值的二维直方图。使用派罗特：

from pyROOT import TH2D
z_min, z_max = #suitable range for weight values
h = TH2D("h", "h", 50, -0.5, 49.5, n_weights, -0.5, n_weights-0.5, 100, z_min, z_max)
for i_network in range(50):
    for i_weight in range(n_weights):
        h.Fill(i_network, i_weight, networks[i_network][i_weight]

h.Draw("colz")

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此处，具有类似颜色的行表示网络中的一致权重值

你有连接信息吗？或者只是成对的重量？看起来您可以创建一个所有节点都相互连接的图形，并使线宽部分透明，其厚度与分数成比例，或使线宽与分数成比例。为了澄清一些图形库示例，我正在比较通过反向传播和进化算法训练后的神经网络。即使它们是随机值的种子，它们也可能收敛于非常相似的连接权重