matplotlib / matplotlib/mpl-probscale
Issue with PP-plot and different distributions
Chưa có ai nhận issue này.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 40
- Fork
- 11
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Mô tả
- Python version: Python 3.6.8
- numpy version: 1.14.3
- matplotlib version: 2.0.2
- mpl-probscale version: 0.2.3
- Operating System: MacOS Mojave 10.14.3
Description
I tried modifying the examples from the documentation and created two PP-plots: one using Standard Normal Distribution as the theoretical distribution, another one using N(100, 5). And both plots look exactly the same (this is not true for QQ-plots). Am I missing something?
What I Did
import warnings
warnings.simplefilter('ignore')
import numpy
from matplotlib import pyplot
import seaborn
from scipy import stats
import probscale
clear_bkgd = {'axes.facecolor':'none', 'figure.facecolor':'none'}
seaborn.set(style='ticks', context='talk', color_codes=True, rc=clear_bkgd)
# load up some example data from the seaborn package
tips = seaborn.load_dataset("tips")
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format ='retina'
common_opts = dict(
plottype='pp',
probax='x',
datascale='log',
datalabel='Total Bill (USD)',
scatter_kws=dict(marker='+', linestyle='none', mew=1)
)
norm = stats.norm(100, 5)
fig, (ax1, ax2) = pyplot.subplots(figsize=(10, 6), ncols=2, sharex=True)
fig = probscale.probplot(tips['total_bill'], ax=ax1, dist=norm,
problabel='N(100, 5) Probabilities', **common_opts)
fig = probscale.probplot(tips['total_bill'], ax=ax2, dist=None,
problabel='Standard Normal Probabilities', **common_opts)
seaborn.despine()
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với lệnh gọi probscale.probplot được hiển thị trong issue và so sánh hai đối số dist được sử dụng cho các PP-plot. Xác định xem các biểu đồ giống hệt nhau có được mong đợi đối với các phân phối này hay không; để hoàn thành, cần lập tài liệu về hành vi này hoặc khắc phục nếu nó không chính xác.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- matplotlib, python
- Lĩnh vực
- data-visualization
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức phù hợp với người mới
- 28/100