Klein bottle - further visualizations

# Not really required
import sys
sys.path.insert(0, '../../..')

from pyLDLE2 import visualize_all
visualize_all.visualize('../data/pyLDLE2/kleinbottle4d/ldle.dat')

matplotlib.get_backend() =  module://matplotlib_inline.backend_inline
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Data
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Cannot plot because input data has more than 3 features.
Cannot plot because input data has more than 3 features.
Eigenvalues

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Eigenvectors on data
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Cannot plot because input data has more than 3 features.
Cannot plot because input data has more than 3 features.
Cannot plot because input data has more than 3 features.
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Eigenvectors on embedding
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gamma on  data
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Cannot plot because input data has more than 3 features.
Cannot plot because input data has more than 3 features.
Cannot plot because input data has more than 3 features.
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gamma on embedding
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No. of eigenvectors with small gradients at each point - possibly identifies boundary
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Cannot plot because input data has more than 3 features
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Same visualization as above but plots based on the embedding
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Distortion of local parameterizations without post-processing
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Distortion of local parameterizations with post-processing
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Cannot plot because input data has more than 3 features

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Here we visualize:
1. Local views in the ambient and embedding space.
2. Chosen eigenvectors to construct the local parameterization.
3. Deviation of the chosen eigenvectors from being orthogonal and having same length.
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Cannot plot because input data has more than 3 features
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Same visualization as above but plots based on the embedding.
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Chosen eigenvectors indices for local views
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Cannot plot because input data has more than 3 features or embedding dim > 2
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Same visualization but plots based on embedding
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Sequence of intermediate views
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Distortion of intermediate views
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Cannot plot because embedding dim > 3

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Here we visualize: 1. Intermediate views in the ambient and embedding space.
2. Chosen eigenvectors to construct the intermediate parameterization.
3. Deviation of the chosen eigenvectors from being orthogonal and having same length.
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Input has more than 3 features
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Same visualization as above but plots based on the embedding
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Chosen eigenvectors indices for intermediate views
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Cannot plot because input data has more than 3 features or embedding dim > 2
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Same visualization but plots based on embedding
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initial global embedding
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final global embedding
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