Хист

Hist — это удобный для аналитиков интерфейс для повышения гистограммы, разработанный для Python 3.8+ (пользователи 3.6–3.7 получают более старые версии). Посмотрите, что нового.

Слайд-шоу особенностей. См. текст в docs/banner_slides.md, если изображение не читается.

Установка

Вы можете установить эту библиотеку из PyPI с помощью pip:

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

Если вам не нужны функции построения графиков, вы можете пропустить дополнительные функции [plot] и/или [fit] . [fit] в настоящее время не поддерживается в WebAssembly.

Функции

В настоящее время Hist предоставляет все возможности boost-гистограммы, а также следующие улучшения:

Hist дополняет оси именами:
- name= — это уникальная метка, описывающая каждую ось.
- label= — необязательная строка, которая используется при построении графика (по умолчанию используется name , если оно не указано).
- Индексирование, проекция и многое другое поддерживают именованные оси.
- Экспериментальный NamedHist — это Hist , который отключает большинство форм позиционного доступа, заставляя пользователей использовать только имена.
Класс Hist дополняет bh.Histogram более простой конструкцией:
- flow=False — это быстрый способ отключить поток для осей при построении.
- Память может быть задана строкой.
- storage= можно опустить, строки и хранилища могут быть позиционными.
- data= может инициализировать гистограмму существующими данными.
- Hist.from_columns можно использовать для инициализации с помощью DataFrame или dict.
- Вы можете выполнять переброску вперед и назад с помощью буст-гистограммы (или любых других расширений).
Hist поддерживает QuickConstruct, систему построения без импорта, которая не требует дополнительного импорта:
- Используйте Hist.new.().().() .
- Имена осей могут быть полными ( Regular ) или краткими ( Reg ).
- Аргументы гистограммы (например, data= ) могут храниться в хранилище.
Расширенные функции гистограммы:
- Прямая поддержка .name и .label , например осей.
- .density() вычисляет плотность как массив.
- .profile(remove_ax) может преобразовать гистограмму ND COUNT в гистограмму (N-1)D MEAN.
- .sort(axis) поддерживает сортировку гистограммы по категориальной оси. При необходимости принимает функцию для сортировки.
- .fill_flattened(...) выровняет и заполнит, включая поддержку AwkwardArray.
- .integrate(...) , который принимает аргументы, противоположные .project .
Hist реализует UHI+; расширение системы UHI (унифицированное индексирование гистограмм), предназначенное для интерактивности без импорта:
- Использует суффикс j для переключения на координаты данных в доступе или срезах.
- Использует суффикс j для фрагментов для повторного объединения.
- Строки можно использовать непосредственно для индексации по осям категорий строк.
Быстрые процедуры построения графиков стимулируют исследование:
- .plot() предоставляет 1D и 2D графики (или используйтеplot1d plot1d() , plot2d() ).
- .plot2d_full() показывает 1D-проекты вокруг 2D-графика.
- .plot_ratio(...) создает график соотношения между гистограммой и другой гистограммой или вызываемым объектом.
- .plot_pull(...) выполняет вытягивание графика.
- .plot_pie() создает круговую диаграмму.
- .show() обеспечивает красивую распечатку строк с помощью Histoprint.
Стеки: работа с группами гистограмм с одинаковыми осями.
- Стеки можно создавать с помощью h.stack(axis) , используя индекс или имя оси (идеально использовать оси StrCategory ).
- Вы также можете создать с помощью hist.stacks.Stack(h1, h2, ...) или использовать from_iter или from_dict .
- Вы можете проиндексировать стек и установить запись с соответствующей гистограммой.
- Стеки поддерживают .plot() и .show() с именами (метки графика по умолчанию соответствуют исходной информации об осях).
- Стеки проходят через .project , * , + и - .
Новые модули
- intervals поддерживают частотные интервалы покрытия.
Ноутбук готов: Hist имеет великолепное представление в блокноте.
- Никаких зависимостей не требуется

Использование

 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 )

Разработка

Из проверки git либо используйте nox, либо запустите:

python -m pip install -e .[dev]

Информацию о настройке среды разработки см. в Руководстве по участию.

Авторы

Мы хотели бы выразить признательность тем, кто сделал этот проект возможным (ключ эмодзи):

_{Генри Шрайнер} ?	_{Нино Лау} ?	_{Крис Берр}	_{Ник Амин}	_{Эдуардо Родригес}	_{Анджей Новак}	_{Мэтью Фейкерт}
_{Кайл Крэнмер}	_{Дэниел Антрим}	_{Николас Смит}	_{Михаил Эльяхевич}	_{Йонас Эшле}

Этот проект соответствует спецификации всех участников.

Переговоры

07.07.2021 PyHEP 2021 — Высокопроизводительное гистограммирование для анализа HEP?
2020-09-08 IRIS-HEP/GSOC -- Hist: построение гистограмм для анализа на основе буст-гистограммы?
2020-07-07 Слушания SciPy?
2020-07-17 PyHEP 2020 ?

Благодарности

Эта библиотека была в первую очередь разработана Генри Шрайнером и Нино Лау.

Поддержка этой работы была предоставлена соглашением о сотрудничестве Национального научного фонда OAC-1836650 (IRIS-HEP) и OAC-1450377 (DIANA/HEP). Любые мнения, выводы, выводы или рекомендации, выраженные в этом материале, принадлежат авторам и не обязательно отражают точку зрения Национального научного фонда.

Расширять

Дополнительная информация