matplotlib / matplotlib/mpl-probscale

Issue with PP-plot and different distributions

Đang mở
#64 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Documentation
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

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. 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

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.