lmj.plot

lmj.plot è uno strumento da riga di comando per la creazione di grafici dai dati in file di testo.
Installazione
Con pip:
& Nbsp; & nbsp; & nbsp; pip installare lmj.plot
Oppure, clonare questo repository e mettere lo script trama da qualche parte nel tuo PATH:
& Nbsp; & nbsp; & nbsp; git clone http://github.com/lmjohns3/py-grep-plot export PATH = $ PATH: $ (pwd) / py-grep-plot / scripts
Utilizzo
Diciamo che si sta eseguendo un algoritmo sperimentale, e si mette i valori di precisione in un file di log, come gli esperimenti funzionano. Ecco un frammento da un file di log esempio:
& Nbsp; & nbsp; & nbsp; D 2012-03-19 15: 02: 35.181 decodificati pancreatica in 4058ms D 2012-03-19 15: 02: 35.365 tag p-AE2-Nkr-iy0-AE1-t-iH0-k, migliore p-AE1-nk- ER0 -_- EH1-th-iy0-_ D 2012-03-19 15: 02: 35.591 media 22.932 pesi in 786ms D 2012-03-19 15: 02: 35.802 Gyr decodificato in 998ms D 2012-03-19 15: 02: 36.054 tag JH-ay1-r, miglior g -_- ER0 I 2012-03-19 15: 02: 36.055 formazione precisione: 39.63 D 2012-03-19 15: 02: 36.246 in media 23.056 pesi in 643ms D 2012- 03-19 15: 02: 36.295 decodificati Spitzley in 4090ms D 2012-03-19 15: 02: 36.540 tag sp-iH1-tsl -_- iy0, migliore sp-ey1-t-ah0-l -_- iy0
Tutte queste linee "precisione formazione" nascosti lì dentro ci darà una buona idea di come l'algoritmo sta eseguendo. Per ottenere una rapida appezzamento di loro:
& Nbsp; & nbsp; & nbsp; cat ~ / Esperimenti / tagger-beam1.log | PY-grep-plot 'precisione formazione: ([.d] +)'
Se avete il vostro matplotlib configurato con un backend interattivo, si dovrebbe vedere apparire un bel po 'di terreno.
L'uso generale dello script è
& Nbsp; & nbsp; & nbsp; py-grep-plot [regexp] In sostanza, si fornisce una serie di dati su stdin, e una espressione regolare che specifica come estrarre i dati dai file. Lo script tramando controllerà l'espressione regolare contro ogni linea di ingresso, l'analisi dei valori numerici da quelli che corrispondono. Ogni valore corrispondente sarà incluso nella trama.
più valori
Se hai appena fornite gruppo una partita nella tua espressione regolare, i valori corrispondenti verranno tracciati in ordinata, al fine-file di dati. Se si vuole il controllo esplicito sulla ascissa, basta inserire un altro gruppo partita nella tua espressione regolare:
& Nbsp; & nbsp; & nbsp; nl ~ / Esperimenti / tagger-beam1.log | PY-grep-plot '. ^ (D +) * Precisione formazione: ([.d] +)'
(I numeri di utilità nl le righe del file di input.)
Se si fornisce tre gruppi coi per riga, il primo è tracciata lungo l'ascissa, la seconda in ordinata, e la terza dà la dimensione di una barra di errore lungo la ordinata.
serie multipla
È inoltre possibile fornire più file di input, e lo script mostrerà più serie di dati sullo stesso terreno:
& Nbsp; & nbsp; & nbsp; py-grep-plot [regexp] [file] ...
Ogni file utilizzerà la stessa espressione regolare per la corrispondenza dei dati.
Smoothing
È possibile regolare le ordinate utilizzando il -s N (--smooth N) o -b N (N) --batch opzioni. L'opzione --smooth convolves un filtro rettangolare sopra i valori dei dati prima di tracciare, che produce curve più arrotondate ma ha effetti di bordo. I gruppi di opzioni --batch dati di ingresso e trame solo la media e deviazione standard di ogni gruppo.
Altre opzioni
Ci sono diverse altre opzioni della riga di comando, compreso il controllo sui colori trama e gli stili, X e Y assi limiti,; . utilizzare --help per avere una panoramica

Requisiti :

• Python