# encoding: utf-8
# -*- encoding : utf-8 -*-
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC

from matplotlib.offsetbox import (TextArea, DrawingArea, OffsetImage,
                                  AnnotationBbox)
import PIL
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets.base import load_digits
from sklearn.decomposition import PCA

#データ準備
#入力ベクトルデータ
data = load_digits(n_class = 2)
X,y = data.data, data.target

######
#学習#
######
#SVMを用意
clf = SVC()
#SVMで学習
clf.fit(X, y)

#PCAを用意
pca = PCA(n_components=2)
#PCAで次元圧縮
pca.fit(X)
#PCAの結果を元にデータを変換
pca_X = pca.transform(X)

##################
#データの可視化#
##################

#グラフを表示する用意
fig0, (ax0, ax1) = plt.subplots(1,2,figsize=(12,8))

#PCAデータの点を表示
ax0.set_title("PCA with Correct ClassLabel")
ax0.scatter(pca_X[:,0], pca_X[:,1], c=y)

#SVNデータの点を表示
Z = clf.predict(X)
ax1.set_title("PCA with SVN Result ClassLabel")
ax1.scatter(pca_X[:,0], pca_X[:,1], c=Z)

#表示をする
plt.savefig("image.png")
plt.show()