hist

ประวัติความเป็นมา

Hist เป็นส่วนหน้าที่เป็นมิตรต่อนักวิเคราะห์สำหรับบูสต์ฮิสโตแกรม ออกแบบมาสำหรับ Python 3.8+ (ผู้ใช้ 3.6-3.7 ในเวอร์ชันเก่า) ดูว่ามีอะไรใหม่

การติดตั้ง

คุณสามารถติดตั้งไลบรารีนี้ได้จาก PyPI ด้วย pip:

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

หากคุณไม่ต้องการคุณสมบัติการพล็อต คุณสามารถข้าม [plot] และ/หรือ [fit] ส่วนเสริมได้ ขณะนี้ WebAssembly ไม่รองรับ [fit]

คุณสมบัติ

ปัจจุบัน Hist ให้ทุกสิ่งที่บูสต์ฮิสโตแกรมมีให้ และการปรับปรุงต่อไปนี้:

• ขวานเสริมของพระองค์ที่มีชื่อ:

  • name= เป็นป้ายกำกับเฉพาะที่อธิบายแต่ละแกน
  • label= เป็นสตริงทางเลือกที่ใช้ในการลงจุด (ค่าเริ่มต้นเป็น name หากไม่ได้ระบุ)
  • การจัดทำดัชนี การฉายภาพ และการสนับสนุนเพิ่มเติมที่มีชื่อแกน
  • NamedHist แบบทดลองคือ Hist ที่ปิดใช้งานการเข้าถึงตำแหน่งในรูปแบบส่วนใหญ่ โดยบังคับให้ผู้ใช้ใช้เฉพาะชื่อเท่านั้น

• คลาส Hist เพิ่ม bh.Histogram ด้วยโครงสร้างที่เรียบง่ายกว่า:

  • flow=False เป็นวิธีที่รวดเร็วในการปิดโฟลว์สำหรับแกนในการก่อสร้าง
  • พื้นที่เก็บข้อมูลสามารถกำหนดได้ด้วยสตริง
  • storage= สามารถละเว้นได้ สตริงและที่เก็บข้อมูลสามารถวางตำแหน่งได้
  • data= สามารถเริ่มต้นฮิสโตแกรมด้วยข้อมูลที่มีอยู่
  • Hist.from_columns สามารถใช้เพื่อเริ่มต้นด้วย DataFrame หรือ dict
  • คุณสามารถส่งกลับไปกลับมาด้วยบูสต์ฮิสโตแกรม (หรือส่วนขยายอื่น ๆ )

• Hist รองรับ QuickConstruct ซึ่งเป็นระบบการก่อสร้างที่ไม่ต้องนำเข้าซึ่งไม่จำเป็นต้องมีการนำเข้าเพิ่มเติม:

  • ใช้ Hist.new.().().()
  • ชื่อแกนอาจเป็นแบบเต็ม ( Regular ) หรือแบบสั้น ( Reg )
  • อาร์กิวเมนต์ฮิสโตแกรม (เช่น data= ) สามารถเข้าไปในที่เก็บข้อมูลได้

• คุณสมบัติฮิสโตแกรมเพิ่มเติม:

  • รองรับโดยตรงสำหรับ .name และ .label เช่น axes
  • .density() คำนวณความหนาแน่นเป็นอาร์เรย์
  • .profile(remove_ax) สามารถแปลงฮิสโตแกรม ND COUNT ให้เป็นฮิสโตแกรม (N-1)D MEAN
  • .sort(axis) รองรับการเรียงลำดับฮิสโตแกรมตามแกนหมวดหมู่ เลือกใช้ฟังก์ชันเพื่อเรียงลำดับตาม
  • .fill_flattened(...) จะแบนและเติม รวมถึงรองรับ AwkwardArray
  • .integrate(...) ซึ่งรับอาร์กิวเมนต์ตรงกันข้ามเป็น .project

• Hist ดำเนินการ UHI+; ส่วนขยายของระบบ UHI (Unified Histogram Indexing) ที่ออกแบบมาเพื่อการโต้ตอบที่ไม่ต้องนำเข้า:

  • ใช้ส่วนต่อท้าย j เพื่อสลับไปยังพิกัดข้อมูลในการเข้าถึงหรือส่วนต่างๆ
  • ใช้คำต่อท้าย j บนสไลซ์เพื่อ rebin
  • สามารถใช้สตริงโดยตรงเพื่อสร้างดัชนีลงในแกนหมวดหมู่สตริงได้

• กิจวัตรการวางแผนอย่างรวดเร็วส่งเสริมการสำรวจ:

  • .plot() ให้แปลง 1D และ 2D (หรือใช้ plot1d() , plot2d() )
  • .plot2d_full() แสดงโปรเจ็กต์ 1D รอบพล็อต 2D
  • .plot_ratio(...) สร้างอัตราส่วนระหว่างฮิสโตแกรมกับฮิสโตแกรมอื่นหรือเรียกได้
  • .plot_pull(...) ดำเนินการดึงพล็อต
  • .plot_pie() สร้างพล็อตพาย
  • .show() ให้งานพิมพ์ str ที่ดีโดยใช้ Histoprint

• สแต็ค: ทำงานกับกลุ่มฮิสโตแกรมที่มีแกนเหมือนกัน

  • สามารถสร้างสแต็คได้ด้วย h.stack(axis) โดยใช้ดัชนีหรือชื่อของแกน ( StrCategory axes Ideal)
  • คุณยังสามารถสร้างด้วย hist.stacks.Stack(h1, h2, ...) หรือใช้ from_iter หรือ from_dict
  • คุณสามารถสร้างดัชนีสแต็ก และตั้งค่ารายการด้วยฮิสโตแกรมที่ตรงกัน
  • รองรับสแต็ก .plot() และ .show() พร้อมชื่อ (เลเบลพล็อตเริ่มต้นเป็นข้อมูลแกนดั้งเดิม)
  • สแต็คผ่าน .project , * , + และ -

• โมดูลใหม่

  • intervals รองรับช่วงความคุ้มครองที่ใช้บ่อย

• พร้อมโน้ตบุ๊ก: Hist มีการนำเสนอในโน้ตบุ๊กที่งดงาม

  • ไม่จำเป็นต้องพึ่งพา

การใช้งาน

 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 )

การพัฒนา

จากการชำระเงิน git ให้ใช้ nox หรือเรียกใช้:

python -m pip install -e .[dev]

ดูแนวทางการสนับสนุนสำหรับข้อมูลเกี่ยวกับการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา

ผู้ร่วมให้ข้อมูล

เราขอขอบคุณผู้มีส่วนร่วมที่ทำให้โครงการนี้เป็นไปได้ (คีย์อีโมจิ):

เฮนรี่ ชไรเนอร์ -	นีโน่ หลิว -	คริส เบอร์	นิค อามิน	เอดูอาร์โด้ โรดริเกซ	อันเดรจ โนวัค	แมทธิว ไฟเคิร์ต
ไคล์ แครนเมอร์	แดเนียล แอนทริม	นิโคลัส สมิธ	ไมเคิล เอลิอาเชวิช	โจนาส เอสเชิล

โครงการนี้เป็นไปตามข้อกำหนดของผู้มีส่วนร่วมทั้งหมด

พูดคุย

• 07-07-2021 PyHEP 2021 - การทำฮิสโตแกรมประสิทธิภาพสูงสำหรับการวิเคราะห์ HEP
• 08-09-2020 IRIS-HEP/GSOC -- ฮิสโต: ฮิสโตแกรมสำหรับการวิเคราะห์ขับเคลื่อนโดยบูสต์ฮิสโตแกรม ?
• 2020-07-07 SciPy ดำเนินการ ?
• 17-07-2020 PyHEP 2020 ?

---

รับทราบ

ห้องสมุดนี้ได้รับการพัฒนาโดย Henry Schreiner และ Nino Lau

การสนับสนุนสำหรับงานนี้ได้รับการสนับสนุนจากข้อตกลงความร่วมมือของมูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติ OAC-1836650 (IRIS-HEP) และ OAC-1450377 (DIANA/HEP) ความคิดเห็น ข้อค้นพบ ข้อสรุป หรือข้อเสนอแนะใดๆ ที่แสดงในเอกสารนี้เป็นของผู้เขียน และไม่จำเป็นต้องสะท้อนถึงมุมมองของมูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติ