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これがとても複雑だとは信じられませんが、しばらくググってみました。

いくつかのグラフィック機能を使用して散布図を分析したいだけです。手始めに、単純に行を追加したいと思います。

したがって、いくつかの (4) ポイントがあり、このプロットのように線を追加したいと考えています (ソース: http://en.wikipedia.org/wiki/File:ROC_space-2.png )

ここに画像の説明を入力

さて、これはうまくいきません。率直に言って、documentation-examples-gallery の組み合わせと matplotlib のコンテンツは、情報源としては不適切です。

私のコードは、ギャラリーの単純な散布図に基づいています。

# definitions for the axes
left, width = 0.1, 0.85 #0.65
bottom, height = 0.1, 0.85 #0.65
bottom_h = left_h = left+width+0.02

rect_scatter = [left, bottom, width, height]

# start with a rectangular Figure
fig = plt.figure(1, figsize=(8,8))
axScatter = plt.axes(rect_scatter)

# the scatter plot:
p1 = axScatter.scatter(x[0], y[0], c='blue', s = 70)
p2 = axScatter.scatter(x[1], y[1], c='green', s = 70)
p3 = axScatter.scatter(x[2], y[2], c='red', s = 70)
p4 = axScatter.scatter(x[3], y[3], c='yellow', s = 70)
p5 = axScatter.plot([1,2,3], "r--")

plt.legend([p1, p2, p3, p4, p5], [names[0], names[1], names[2], names[3], "Random guess"], loc = 2)

# now determine nice limits by hand:
binwidth = 0.25
xymax = np.max( [np.max(np.fabs(x)), np.max(np.fabs(y))] )
lim = ( int(xymax/binwidth) + 1) * binwidth

axScatter.set_xlim( (-lim, lim) )
axScatter.set_ylim( (-lim, lim) )

xText = axScatter.set_xlabel('FPR / Specificity')
yText = axScatter.set_ylabel('TPR / Sensitivity')

bins = np.arange(-lim, lim + binwidth, binwidth)
plt.show()

ラインであるp5を除いて、すべてが機能します。

これはどのように機能するはずですか？ここでの良い習慣は何ですか？

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2 に答える 2

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plot0..N-1ドキュメントで説明されているように、y 値を取り、x をインデックス配列として使用するか、x および y 値を使用します。だからあなたは使うことができます

p5 = axScatter.plot((0, 1), "r--")

コードで線をプロットします。

しかし、あなたは「良い習慣」を求めています。次のコードは (うまくいけば) いくつかの「良い習慣」と、質問で言及したプロットを作成するための matplotlib の機能の一部を示しています。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

# create some data
xy = np.random.rand(4, 2)
xy_line = (0, 1)

# set up figure and ax
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,8))

# create the scatter plots
ax.scatter(xy[:, 0], xy[:, 1], c='blue')
for point, name in zip(xy, 'ABCD'):
    ax.annotate(name, xy=point, xytext=(0, -10), textcoords='offset points',
                color='blue', ha='center', va='center')
ax.scatter([0], [1], c='black', s=60)
ax.annotate('Perfect Classification', xy=(0, 1), xytext=(0.1, 0.9),
            arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

# create the line
ax.plot(xy_line, 'r--', label='Random guess')
ax.annotate('Better', xy=(0.3, 0.3), xytext=(0.2, 0.4),
            arrowprops=dict(arrowstyle='<-'), ha='center', va='center')
ax.annotate('Worse', xy=(0.3, 0.3), xytext=(0.4, 0.2),
            arrowprops=dict(arrowstyle='<-'), ha='center', va='center')
# add labels, legend and make it nicer
ax.set_xlabel('FPR or (1 - specificity)')
ax.set_ylabel('TPR or sensitivity')
ax.set_title('ROC Space')
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.legend()
plt.tight_layout()
plt.savefig('scatter_line.png', dpi=80)

scatter_with_line.png

ところで、最近の matplotlibs のドキュメントは非常に便利だと思います。

于 2012-10-19T22:52:08.190 に答える
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p5 行は次のようになります。

p5 = axScatter.plot([1,2,3],[1,2,3], "r--")

引数 1 は x 値のリストで、引数 2 は y 値のリストです

直線だけが必要な場合は、線の端の値のみを指定する必要があります。

于 2012-10-19T21:17:20.593 に答える