{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "from skimage import io\n",
    "\n",
    "skin = [[241, 211, 193], [232, 197, 176], [222, 179, 158], [236, 210, 194], [237, 204, 186], [237, 195, 177], [217, 187, 186], [214, 181, 179], [209, 176, 172], [243, 202, 202], [238, 193, 188], [226, 179, 175], [214, 192, 165], [211, 187, 157], [213, 184, 145], [247, 210, 194], [239, 199, 185], [207, 171, 163], [238, 212, 210], [236, 205, 202], [233, 197, 193], [240, 188, 176], [247, 195, 190], [225, 175, 166], [232, 206, 198]]\n",
    "eyebr = [[0, 0, 255], [150, 103, 76], [174, 125, 99], [0, 0, 255], [157, 119, 106], [184, 146, 131], [0, 0, 254], [82, 52, 37], [59, 34, 21], [0, 0, 255], [161, 122, 110], [146, 108, 97], [0, 0, 255], [218, 193, 166], [169, 127, 80], [0, 0, 254], [209, 168, 146], [199, 151, 126], [0, 0, 254], [119, 87, 95], [151, 111, 114], [0, 0, 254], [80, 54, 61], [113, 80, 84], [0, 0, 254]]\n",
    "eye = [[48, 32, 27], [187, 159, 149], [109, 90, 84], [41, 25, 36], [150, 117, 112], [182, 177, 177], [35, 23, 22], [134, 105, 102], [84, 67, 69], [51, 19, 15], [85, 53, 47], [144, 108, 101], [52, 35, 26], [87, 67, 52], [130, 105, 83], [206, 185, 179], [71, 58, 57], [113, 93, 93], [54, 47, 68], [198, 185, 200], [103, 85, 105], [42, 22, 29], [95, 72, 80], [145, 117, 126], [121, 98, 91]]\n",
    "mouth = [[0, 0, 254], [206, 77, 107], [233, 111, 139], [0, 0, 254], [239, 133, 126], [225, 107, 101], [0, 0, 255], [190, 119, 129], [200, 189, 197], [0, 0, 254], [185, 90, 98], [214, 120, 130], [0, 0, 255], [189, 107, 67], [215, 140, 107], [0, 0, 254], [239, 123, 135], [213, 94, 114], [0, 0, 255], [222, 105, 146], [223, 161, 174], [0, 0, 255], [237, 113, 142], [219, 90, 120], [0, 0, 254]]\n",
    "palette_skin = np.array(skin, dtype=np.uint8)\n",
    "palette_eyebr = np.array(eyebr, dtype=np.uint8)\n",
    "palette_eye = np.array(eye, dtype=np.uint8)\n",
    "palette_mouth = np.array(mouth, dtype=np.uint8)\n",
    "\n",
    "m, n = 4, 6\n",
    "\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,\n",
       "        17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24])]"
      ]
     },
     "execution_count": 18,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "indices = [np.arange(25)]\n",
    "indices"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio\\Shared\\Anaconda3_64\\lib\\site-packages\\skimage\\io\\_plugins\\matplotlib_plugin.py:51: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.\n",
      "  out_of_range_float = (np.issubdtype(image.dtype, np.float) and\n",
      "C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio\\Shared\\Anaconda3_64\\lib\\site-packages\\matplotlib\\axes\\_base.py:1400: MatplotlibDeprecationWarning: The 'box-forced' keyword argument is deprecated since 2.2.\n",
      "  \" since 2.2.\", cbook.mplDeprecation)\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<matplotlib.image.AxesImage at 0x24e2589a1d0>"
      ]
     },
     "execution_count": 28,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "io.imshow(palette_skin[indices])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 57,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[[1, 1, 253],\n",
       " [226, 192, 201],\n",
       " [210, 177, 183],\n",
       " [253, 222, 204],\n",
       " [249, 216, 200]]"
      ]
     },
     "execution_count": 57,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "leb_colors = [[1, 1, 253], [226, 192, 201], [210, 177, 183], [253, 222, 204], [249, 216, 200]]\n",
    "leb_colors"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 58,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[[226, 192, 201], [210, 177, 183], [253, 222, 204], [249, 216, 200]]"
      ]
     },
     "execution_count": 58,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "from itertools import compress\n",
    "fil = [leb_colors[i][2] < 250 and leb_colors[i][0] > 10 for i in range(5)]\n",
    "list(compress(leb_colors, fil))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 45,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[True, False, False, False, False]"
      ]
     },
     "execution_count": 45,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "[leb_colors[i][2] > 250 and leb_colors[i][0] < 10 for i in range(5)]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from sklearn.neighbors import NearestNeighbors\n",
    "import numpy as np"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([[0, 1],\n",
       "       [1, 0],\n",
       "       [2, 1],\n",
       "       [3, 4],\n",
       "       [4, 3],\n",
       "       [5, 4]], dtype=int64)"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])\n",
    "nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=2, algorithm='auto').fit(X)\n",
    "distances, indices = nbrs.kneighbors(X)\n",
    "indices"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([[0.        , 1.        ],\n",
       "       [0.        , 1.        ],\n",
       "       [0.        , 1.41421356],\n",
       "       [0.        , 1.        ],\n",
       "       [0.        , 1.        ],\n",
       "       [0.        , 1.41421356]])"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "distances"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "['10']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from sklearn.neighbors.nearest_centroid import NearestCentroid\n",
    "\n",
    "X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])\n",
    "y = np.array([10, 11, 12, '2', '2', '2'])\n",
    "clf = NearestCentroid()\n",
    "clf.fit(X, y)\n",
    "NearestCentroid(metric='euclidean', shrink_threshold=None)\n",
    "print(clf.predict([[-0.8, -1]]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "ValueError",
     "evalue": "only 2 non-keyword arguments accepted",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mValueError\u001b[0m                                Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-11-c713103eefcd>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m      4\u001b[0m         \u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;36m230.0\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;36m190.0\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;36m162.0\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;36m213.0\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;36m173.0\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;36m145.0\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;36m194.0\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;36m154.0\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;36m125.0\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;36m220.0\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;36m203.0\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;36m215.0\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m 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    "        [[236.0, 215.0, 204.0], [230.0, 201.0, 190.0], [242.0, 224.0, 216.0], [240.0, 211.0, 197.0], [222.0, 185.0, 166.0], [192.0, 148.0, 127.0], [238.0, 210.0, 196.0], [228.0, 199.0, 181.0], [214.0, 183.0, 163.0], [247.0, 227.0, 212.0], [243.0, 214.0, 194.0], [240.0, 202.0, 176.0], [222.0, 184.0, 166.0], [221.0, 180.0, 158.0], [226.0, 188.0, 173.0], [233.0, 196.0, 175.0], [226.0, 187.0, 165.0], [219.0, 177.0, 155.0], [232.0, 202.0, 192.0], [238.0, 219.0, 210.0], [210.0, 158.0, 146.0], [235.0, 192.0, 192.0], [247.0, 215.0, 214.0], [217.0, 164.0, 164.0], [236.0, 203.0, 187.0], [240.0, 210.0, 195.0], [234.0, 199.0, 180.0], [193.0, 150.0, 131.0], [188.0, 139.0, 117.0], [192.0, 145.0, 124.0], [213.0, 186.0, 170.0], [201.0, 171.0, 153.0], [220.0, 199.0, 186.0], [245.0, 210.0, 183.0], [230.0, 192.0, 163.0], [210.0, 173.0, 146.0], [224.0, 172.0, 132.0], [222.0, 168.0, 128.0], [220.0, 164.0, 122.0], [201.0, 177.0, 171.0], [192.0, 161.0, 152.0], [177.0, 144.0, 133.0], [244.0, 203.0, 179.0], [246.0, 212.0, 195.0], [235.0, 190.0, 165.0], [204.0, 154.0, 131.0], [218.0, 174.0, 155.0], [186.0, 129.0, 104.0], [246.0, 197.0, 179.0], [233.0, 182.0, 162.0], [79.0, 41.0, 20.0], [245.0, 189.0, 166.0], [239.0, 182.0, 156.0], [229.0, 171.0, 145.0], [225.0, 187.0, 163.0], [210.0, 167.0, 143.0], [171.0, 123.0, 102.0], [239.0, 186.0, 149.0], [250.0, 198.0, 164.0], [254.0, 213.0, 186.0], [230.0, 197.0, 182.0], [244.0, 214.0, 205.0], [208.0, 172.0, 159.0], [247.0, 212.0, 191.0], [219.0, 181.0, 160.0], [178.0, 139.0, 117.0], [237.0, 209.0, 203.0], [226.0, 189.0, 178.0], [210.0, 170.0, 156.0], [245.0, 208.0, 201.0], [246.0, 219.0, 213.0], [245.0, 213.0, 207.0], [223.0, 190.0, 177.0], [214.0, 181.0, 167.0], [232.0, 201.0, 190.0]],\n",
    "        [[221.0, 188.0, 189.0], [226.0, 192.0, 201.0], [209.0, 177.0, 183.0], [253.0, 222.0, 204.0], [249.0, 216.0, 200.0], [254.0, 224.0, 212.0], [247.0, 227.0, 221.0], [240.0, 215.0, 207.0], [230.0, 202.0, 191.0], [232.0, 206.0, 193.0], [225.0, 198.0, 186.0], [195.0, 169.0, 157.0], [232.0, 210.0, 212.0], [235.0, 214.0, 216.0], [230.0, 206.0, 206.0], [245.0, 231.0, 237.0], [241.0, 220.0, 225.0], [234.0, 208.0, 213.0], [176.0, 126.0, 110.0], [191.0, 143.0, 129.0], [155.0, 106.0, 85.0], [245.0, 219.0, 217.0], [246.0, 225.0, 224.0], [244.0, 211.0, 211.0], [240.0, 208.0, 202.0], [241.0, 199.0, 196.0], [235.0, 194.0, 190.0], [203.0, 188.0, 213.0], [207.0, 194.0, 217.0], [199.0, 178.0, 209.0], [239.0, 209.0, 210.0], [251.0, 226.0, 230.0], [223.0, 193.0, 193.0], [181.0, 155.0, 145.0], [202.0, 173.0, 163.0], [160.0, 137.0, 130.0], [233.0, 198.0, 175.0], [237.0, 204.0, 185.0], [239.0, 211.0, 195.0], [181.0, 141.0, 122.0], [171.0, 132.0, 110.0], [191.0, 152.0, 134.0], [214.0, 182.0, 186.0], [190.0, 155.0, 155.0], [178.0, 144.0, 138.0], [234.0, 181.0, 160.0], [241.0, 193.0, 176.0], [219.0, 159.0, 136.0], [243.0, 222.0, 221.0], [241.0, 218.0, 216.0], [238.0, 211.0, 211.0], [242.0, 225.0, 230.0], [233.0, 208.0, 215.0], [221.0, 192.0, 199.0], [221.0, 193.0, 187.0], [228.0, 203.0, 198.0], [231.0, 213.0, 211.0], [254.0, 240.0, 248.0], [253.0, 232.0, 239.0], [251.0, 225.0, 230.0], [221.0, 194.0, 183.0], [214.0, 187.0, 174.0], [206.0, 178.0, 166.0], [230.0, 218.0, 221.0], [231.0, 214.0, 214.0], [225.0, 210.0, 213.0], [212.0, 196.0, 193.0], [210.0, 192.0, 186.0], [206.0, 187.0, 180.0], [212.0, 156.0, 137.0], [220.0, 171.0, 157.0], [195.0, 146.0, 129.0], [235.0, 213.0, 207.0], [231.0, 204.0, 198.0], [224.0, 196.0, 189.0]]\n",
    "        ])\n",
    "y = np.array(['spring', 'summer', 'fall', 'winter'])\n",
    "clf = NearestCentroid()\n",
    "clf.fit(X, y)\n",
    "NearestCentroid(metric='euclidean', shrink_threshold=None)\n",
    "print(clf.predict([[222.5, 201.4, 188.9]]))"
   ]
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       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
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    "from matplotlib import pyplot\n",
    "from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D\n",
    "import random\n",
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    "fig = pyplot.figure()\n",
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    "sequence_containing_y_vals = [211.0, 198.0, 182.0, 210.0, 204.0, 196.0, 187.0, 181.0, 176.0, 202.0, 193.0, 179.0, 192.0, 187.0, 184.0, 210.0, 199.0, 171.0, 212.0, 205.0, 197.0, 188.0, 195.0, 175.0, 206.0, 201.0, 196.0, 190.0, 197.0, 186.0, 231.0, 221.0, 211.0, 227.0, 208.0, 184.0, 180.0, 187.0, 164.0, 175.0, 150.0, 75.0, 172.0, 175.0, 175.0, 212.0, 199.0, 188.0, 222.0, 213.0, 198.0, 217.0, 204.0, 189.0, 225.0, 221.0, 227.0, 200.0, 178.0, 142.0, 209.0, 196.0, 183.0, 199.0, 196.0, 194.0, 191.0, 176.0, 208.0, 193.0, 183.0, 110.0, 220.0, 213.0, 204.0]\n",
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