Slider in `scatter_3d` and `scatter` makes some data points go missing
Chưa có ai nhận issue này.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 18.8k
- Fork
- 2.8k
- Merge trung bình
- 16 giờ 26 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 21
Mô tả
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()
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
Chạy MWE Python được cung cấp trong plot_scatter_3d_mwe và so sánh hành vi của các biểu đồ phân tán 2D và 3D được tạo hiệu ứng qua các frame ngưỡng. Theo dõi cách animation_frame và animation_group được biểu diễn trong figure được tạo; hoàn tất khi cả bốn danh mục và các điểm dữ liệu của chúng vẫn khả dụng ở mọi vị trí của thanh trượt.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- numpy, pandas, plotly, 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
- Khá rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100