matplotlib / matplotlib/mpl-probscale
Probability plot missing data when using 'prob' option
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- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 40
- Forks
- 11
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
* Python version: 3.7.6
* numpy version: 1.19.2
* matplotlib version: 3.3.2
* mpl-probscale version: 0.2.5
* Operating System: Windows 10
Running in jupyter notebook.
### Description
I generated 100 data points (norm.rvs) and plotted the results using probscale. I've got two plots -- one uses 'prob' and the other uses 'qq' for the y-axis. The plot that uses qq shows all the data, while the plot that uses prob does not show all the data.
### What I Did
```python
fig, (ax1, ax2) = pyplot.subplots(figsize=(12,6), ncols=2, sharex=False)
common_opts = dict(
probax='y',
datascale='linear',
datalabel='',
scatter_kws=dict(marker='o', linestyle='none')
)
df2 = norm.rvs(0,1,size=100)
fig = probscale.probplot(df2, ax=ax1, plottype='prob', bestfit=False, problabel='Probability', color='xkcd:ocean green', **common_opts)
fig = probscale.probplot(df2, ax=ax2, plottype='qq', bestfit=False, problabel='Standard Normal Quantiles', color='xkcd:blue gray', **common_opts)
```
### What else?
If I set the y limits for the 'prob' case to something wider than the defaults, I can see the data points that were being left out.
Thanks,
Joe

Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comienza ejecutando el ejemplo de Python proporcionado en un cuaderno de Jupyter con mpl-probscale 0.2.5, comparando los gráficos prob y qq y sus límites de y predeterminados. Rastrea la ruta de trazado utilizada por probplot para plottype='prob'; se considera terminado cuando los 100 puntos generados son visibles sin ampliar manualmente los límites del eje y.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- matplotlib, python
- Área
- data-visualization
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 45/100