bin and reduce
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評価
調査の方向性
fit(Histogram) と StatsBase.binindex を名前付きのエントリポイントとして使用し、提案されている binned(x, y, bins, μ, Ε) スケッチをレビューしてください。要求されている 2D グループ化と信頼区間の出力を既存の StatsBase API と比較し、その後、同じ長さの入力、空の bins、返されるタプルを対象とした集中的なテストを追加してください。issue ではテストファイルは指定されていません。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
I very regularly want to bin some 2D data based on the first element and then apply a grouping function to the 2nd element.
I wrote this for 2D case, but I have similar functions for the 3D case (bin on x,y and apply function to z)
"""
`binned(x,y,bins, μ, Ε)`
Takes vectors `x,y` of equal length than bins `x` according to `bins`. Apply `µ,E` (often mean) to `y` grouped by bins of `x`.
`µ` is any function that takes a vector and return a number (usually `mean`)
`E` is any function that takes a vector and returns a 2-element iterable, which represent the lower and upper CI for that bin.
Returns a 3-tuple with `(bin_c, µ_y, E_y)` such that you can plot the results with `plot(bin_c, µ_y, yerr=E_y)`
"""
binned(x,y, bins, μ, Ε) = begin
@assert length(x) == length(y)
h = fit(Histogram, x, bins)
ox = (bins[1:end-1] + bins[2:end])/2
xmap = StatsBase.binindex.(Ref(h), x)
oy = [sum(z.==xmap) > 0 ? μ(y[z.==xmap]) : NaN for z in 1:length(ox)]
oe = [sum(z.==xmap) > 0 ? Ε(y[z.==xmap]) : [NaN, NaN] for z in 1:length(ox)]
# This returns a long list of 2-tuples, but we want a 2-tuple of vectors
(ox, oy, (oy .- (x->x[1]).(oe), (x->x[2]).(oe) .- oy))
end
would something like this (but cleaned up/tested/etc) fit into StatsBase?
- 主要言語
- Julia
- スター
- 614
- フォーク
- 197
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
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。
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