hist

histórico

Hist es una interfaz amigable para los analistas para boost-histogram, diseñada para Python 3.8+ (los usuarios 3.6-3.7 obtienen versiones anteriores). Vea las novedades.

Instalación

Puedes instalar esta biblioteca desde PyPI con pip:

python3 -m pip install " hist[plot,fit] "

Si no necesita las funciones de trazado, puede omitir los extras [plot] y/o [fit] . [fit] actualmente no es compatible con WebAssembly.

Características

Actualmente, Hist proporciona todo lo que ofrece boost-histogram y las siguientes mejoras:

• Hist aumenta los ejes con nombres:

  • name= es una etiqueta única que describe cada eje.
  • label= es una cadena opcional que se utiliza en el trazado (el valor predeterminado es name si no se proporciona).
  • Indexación, proyección y más soporte para ejes con nombre.
  • NamedHist experimental es un Hist que deshabilita la mayoría de las formas de acceso posicional, lo que obliga a los usuarios a usar solo nombres.

• La clase Hist aumenta bh.Histogram con una construcción más simple:

  • flow=False es una forma rápida de desactivar el flujo de los ejes en construcción.
  • Los almacenamientos se pueden dar por cadena.
  • storage= se puede omitir, las cadenas y los almacenamientos pueden ser posicionales.
  • data= puede inicializar un histograma con datos existentes.
  • Hist.from_columns se puede utilizar para inicializar con un DataFrame o dict.
  • Puedes transmitir hacia adelante y hacia atrás con boost-histogram (o cualquier otra extensión).

• Hist admite QuickConstruct, un sistema de construcción libre de importaciones que no requiere importaciones adicionales:

  • Utilice Hist.new.().().() .
  • Los nombres de los ejes pueden ser completos ( Regular ) o cortos ( Reg ).
  • Los argumentos del histograma (como data= ) pueden guardarse en el almacenamiento.

• Funciones de histograma extendido:

  • Soporte directo para .name y .label , como ejes.
  • .density() calcula la densidad como una matriz.
  • .profile(remove_ax) puede convertir un histograma ND COUNT en un histograma (N-1)D MEAN.
  • .sort(axis) admite ordenar un histograma por un eje categórico. Opcionalmente, toma una función para ordenar.
  • .fill_flattened(...) se aplanará y rellenará, incluida la compatibilidad con AwkwardArray.
  • .integrate(...) , que toma los argumentos opuestos como .project .

• Hist implementa UHI+; una extensión del sistema UHI (Unified Histogram Indexing) diseñada para una interactividad sin importaciones:

  • Utiliza el sufijo j para cambiar a coordenadas de datos en acceso o sectores.
  • Utiliza el sufijo j en los cortes para volver a combinar.
  • Las cadenas se pueden utilizar directamente para indexar en ejes de categorías de cadenas.

• Las rutinas de trazado rápido fomentan la exploración:

  • .plot() proporciona gráficos 1D y 2D (o use plot1d() , plot2d() )
  • .plot2d_full() muestra proyectos 1D alrededor de un gráfico 2D.
  • .plot_ratio(...) crea un gráfico de relación entre el histograma y otro histograma o invocable.
  • .plot_pull(...) realiza un gráfico de extracción.
  • .plot_pie() crea un gráfico circular.
  • .show() proporciona una buena impresión str usando Histoprint.

• Pilas: trabajar con grupos de histogramas con ejes idénticos

  • Las pilas se pueden crear con h.stack(axis) , usando el índice o el nombre de un eje (los ejes StrCategory son ideales).
  • También puedes crear con hist.stacks.Stack(h1, h2, ...) , o usar from_iter o from_dict .
  • Puede indexar una pila y establecer una entrada con un histograma coincidente.
  • Las pilas admiten .plot() y .show() , con nombres (las etiquetas de trazado tienen por defecto la información de los ejes originales).
  • Las pilas pasan por .project , * , + y - .

• Nuevos módulos

  • intervals admiten intervalos de cobertura frecuentistas.

• Listo para el cuaderno: Hist tiene una magnífica representación en el cuaderno.

  • No se requieren dependencias

Uso

 from hist import Hist

# Quick construction, no other imports needed:
h = (
    Hist . new . Reg ( 10 , 0 , 1 , name = "x" , label = "x-axis" )
    . Var ( range ( 10 ), name = "y" , label = "y-axis" )
    . Int64 ()
)

# Filling by names is allowed:
h . fill ( y = [ 1 , 4 , 6 ], x = [ 3 , 5 , 2 ])

# Names can be used to manipulate the histogram:
h . project ( "x" )
h [{ "y" : 0.5j + 3 , "x" : 5j }]

# You can access data coordinates or rebin with a `j` suffix:
h [ 0.3j :, :: 2j ]  # x from .3 to the end, y is rebinned by 2

# Elegant plotting functions:
h . plot ()
h . plot2d_full ()
h . plot_pull ( Callable )

Desarrollo

Desde un checkout de git, use nox o ejecute:

python -m pip install -e .[dev]

Consulte Pautas de contribución para obtener información sobre cómo configurar un entorno de desarrollo.

Colaboradores

Nos gustaría agradecer a los contribuyentes que hicieron posible este proyecto (clave emoji):

Henry Schreiner ?	nino lau ?	Chris Burr	Nick Amin	Eduardo Rodrigues	Andrzej Novak	Mateo Feickert
Kyle Cranmer	Daniel Antrim	nicolas smith	Michael Eliachevitch	Jonás Eschle

Este proyecto sigue la especificación de todos los contribuyentes.

Negociaciones

• 2021-07-07 PyHEP 2021: ¿histogramas de alto rendimiento para análisis HEP?
• 2020-09-08 IRIS-HEP/GSOC - Hist: ¿histogramas para análisis impulsados ​​por boost-histogram?
• 2020-07-07 ¿Actas de SciPy?
• 2020-07-17 PyHEP 2020 ?

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Expresiones de gratitud

Esta biblioteca fue desarrollada principalmente por Henry Schreiner y Nino Lau.

El apoyo para este trabajo fue proporcionado por el acuerdo cooperativo de la Fundación Nacional de Ciencias OAC-1836650 (IRIS-HEP) y OAC-1450377 (DIANA/HEP). Cualquier opinión, hallazgo, conclusión o recomendación expresada en este material pertenece a los autores y no refleja necesariamente los puntos de vista de la National Science Foundation.