hist

História

Hist é um front-end amigável para analistas para histograma de reforço, projetado para Python 3.8+ (usuários 3.6-3.7 obtêm versões mais antigas). Veja o que há de novo.

Instalação

Você pode instalar esta biblioteca do PyPI com pip:

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

Se você não precisar dos recursos de plotagem, poderá ignorar os extras [plot] e/ou [fit] . [fit] não é atualmente suportado no WebAssembly.

Características

Hist atualmente fornece tudo o que o histograma de reforço oferece e os seguintes aprimoramentos:

• Hist aumenta eixos com nomes:

  • name= é um rótulo exclusivo que descreve cada eixo.
  • label= é uma string opcional usada na plotagem (o padrão é name se não for fornecido).
  • Indexação, projeção e muito mais suportam eixos nomeados.
  • Experimental NamedHist é um Hist que desativa a maioria das formas de acesso posicional, forçando os usuários a usar apenas nomes.

• A classe Hist aumenta bh.Histogram com uma construção mais simples:

  • flow=False é uma maneira rápida de desligar o fluxo dos eixos em construção.
  • Os armazenamentos podem ser fornecidos por string.
  • storage= pode ser omitido, strings e storages podem ser posicionais.
  • data= pode inicializar um histograma com dados existentes.
  • Hist.from_columns pode ser usado para inicializar com um DataFrame ou dict.
  • Você pode alternar com o histograma de reforço (ou qualquer outra extensão).

• Hist suporta QuickConstruct, um sistema de construção livre de importação que não requer importações extras:

  • Use Hist.new.().().() .
  • Os nomes dos eixos podem ser completos ( Regular ) ou curtos ( Reg ).
  • Argumentos do histograma (como data= ) podem ser armazenados.

• Recursos de histograma estendido:

  • Suporte direto para .name e .label , como eixos.
  • .density() calcula a densidade como um array.
  • .profile(remove_ax) pode converter um histograma ND COUNT em um histograma (N-1)D MEAN.
  • .sort(axis) suporta a classificação de um histograma por um eixo categórico. Opcionalmente, leva uma função para classificar.
  • .fill_flattened(...) irá nivelar e preencher, incluindo suporte para AwkwardArray.
  • .integrate(...) , que aceita os argumentos opostos de .project .

• Hist implementa UHI+; uma extensão do sistema UHI (Unified Histogram Indexing) projetado para interatividade sem importação:

  • Usa o sufixo j para mudar para coordenadas de dados em acesso ou fatias.
  • Usa o sufixo j nas fatias para rebin.
  • Strings podem ser usadas diretamente para indexar em eixos de categoria de string.

• Rotinas de plotagem rápida incentivam a exploração:

  • .plot() fornece gráficos 1D e 2D (ou use plot1d() , plot2d() )
  • .plot2d_full() mostra projetos 1D em torno de um gráfico 2D.
  • .plot_ratio(...) faz um gráfico de proporção entre o histograma e outro histograma ou chamável.
  • .plot_pull(...) executa um gráfico pull.
  • .plot_pie() cria um gráfico de pizza.
  • .show() fornece uma bela impressão de str usando Histoprint.

• Pilhas: trabalhe com grupos de histogramas com eixos idênticos

  • As pilhas podem ser criadas com h.stack(axis) , usando o índice ou o nome de um eixo ( StrCategory axes ideal).
  • Você também pode criar com hist.stacks.Stack(h1, h2, ...) ou usar from_iter ou from_dict .
  • Você pode indexar uma pilha e definir uma entrada com um histograma correspondente.
  • As pilhas suportam .plot() e .show() , com nomes (os rótulos de plotagem são padrão para as informações dos eixos originais).
  • As pilhas passam por .project , * , + e - .

• Novos módulos

  • intervals oferece suporte a intervalos de cobertura frequentistas.

• Pronto para notebook: Hist tem uma linda representação no notebook.

  • Não são necessárias dependências

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 )

Desenvolvimento

Em um checkout do git, use nox ou execute:

python -m pip install -e .[dev]

Consulte Diretrizes de contribuição para obter informações sobre como configurar um ambiente de desenvolvimento.

Colaboradores

Gostaríamos de agradecer aos colaboradores que tornaram este projeto possível (chave emoji):

Henrique Schreiner ?	Nino Lau ?	Chris Burr	Nick Amin	Eduardo Rodrigues	Andrzej Novak	Mateus Feickert
Kyle Cranmer	Daniel Antrim	Nicholas Smith	Michael Eliachevitch	Jonas Eschle

Este projeto segue a especificação de todos os contribuidores.

Palestras

• 2021-07-07 PyHEP 2021 - Histograma de alto desempenho para análise HEP?
• 2020-09-08 IRIS-HEP/GSOC - Hist: histograma para análise alimentado por histograma de reforço?
• 2020-07-07 Procedimentos SciPy?
• 17/07/2020 PyHEP 2020 ?

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Agradecimentos

Esta biblioteca foi desenvolvida principalmente por Henry Schreiner e Nino Lau.

O apoio para este trabalho foi fornecido pelo acordo de cooperação da National Science Foundation OAC-1836650 (IRIS-HEP) e OAC-1450377 (DIANA/HEP). Quaisquer opiniões, descobertas, conclusões ou recomendações expressas neste material são de responsabilidade dos autores e não refletem necessariamente as opiniões da National Science Foundation.