動作環境

GeForce GTX 1070 (8GB)
ASRock Z170M Pro4S [Intel Z170chipset]
Ubuntu 14.04 LTS desktop amd64
TensorFlow v0.11
cuDNN v5.1 for Linux
CUDA v8.0
Python 2.7.6
IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python.

関連　http://qiita.com/7of9/items/b364d897b95476a30754

http://qiita.com/7of9/items/b7d38e174d4052b74cae
にて作成した２つの散布図を重ねたくなった。

参考 http://stackoverflow.com/questions/31104867/how-to-superimpose-figures-in-matplotlib
参考 Python 機械学習プログラミング by Sebastian Raschkaら

Jupyterコード

%matplotlib inline

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data1 = np.loadtxt('res.161210_1958.cut', delimiter=',')
inp1 = data1[:,0]
out1 = data1[:,1]
data2 = np.loadtxt('res.reprod_sine', delimiter=',')
inp2 = data2[:,0]
out2 = data2[:,1]

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)

ax1.scatter(inp1, out1, label='TensorFlow prediction', color='blue', marker='o')
ax1.scatter(inp2, out2, label='from model_var.npy', color='red',marker='x')

ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('sine(x) prediction')
ax1.grid(True)
ax1.legend()
ax1.set_xlim([0,1.0])

fig.show()

argumentが0.3以下でずれが大きい。