Slider in `scatter_3d` and `scatter` makes some data points go missing
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P3
- 主要言語
- Python
- スター
- 18.8k
- フォーク
- 2.8k
- 平均マージ
- 16時間 26分
- マージ済み PR(30日)
- 21
説明
Only 2 out of 4 categories are plotted when I use a slider. Other data points do not appear at all. When I slide the slider, different categories are plotted. E.g. in the MWE below, only TP and FP show up when the slider is below 0.9. At 0.9 only TN and FN show up.
This behavior also happens for both 2d and 3d scatter plots. See the MWE below for 3d.
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
def plot_scatter_3d_mwe():
# Create a small DataFrame with fake data
data = {
'Dim1': np.random.rand(10),
'Dim2': np.random.rand(10),
'Dim3': np.random.rand(10),
'due': [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
'serial_number': range(10),
'predicted_probabilities': [0.9, 0.8, 0.4, 0.2, 0.6, 0.7, 0.1, 0.5, 0.3, 0.95]
}
df = pd.DataFrame(data)
thresholds = np.arange(0, 1.1, 0.1)
all_frames = []
for threshold in thresholds:
# Recalculate predictions based on the threshold
predicted = (df['predicted_probabilities'] >= threshold).astype(int)
# Create the 4 categories for coloring: TP, TN, FP, FN
conditions = [
(df['due'] == 1) & (predicted == 1), # TP
(df['due'] == 0) & (predicted == 0), # TN
(df['due'] == 0) & (predicted == 1), # FP
(df['due'] == 1) & (predicted == 0), # FN
]
categories = ['TP', 'TN', 'FP', 'FN']
# Assign the categories to a new column
df['category'] = np.select(conditions, categories, default='Unknown')
df['threshold'] = threshold # Add threshold as a column for animation frame
all_frames.append(df.copy())
# Concatenate all frames for animation
df_all_frames = pd.concat(all_frames)
# Plot the scatter 3D with the categories as color and animate over thresholds
fig = px.scatter_3d(df_all_frames,
x='Dim1', y='Dim2', z='Dim3',
color='category',
animation_frame='threshold',
animation_group='serial_number')
fig.show()
# Call the function
plot_scatter_3d_mwe()
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
plot_scatter_3d_mwe にある提供された Python MWE を実行し、しきい値フレーム間でアニメーションする 2D および 3D 散布図の挙動を比較します。生成された figure で animation_frame と animation_group がどのように表現されているかを追跡します。4 つすべてのカテゴリとそのデータポイントがスライダーのすべての位置で利用可能なままであれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- numpy, pandas, plotly, python
- 領域
- data-visualization
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 35/100