データの評価
DataSet
*class* pyalps.DataSet(x=None, y=None, props=None)
DataSet クラスは、通常は XY 形式のデータの集まりを、シミュレーションへの入力パラメータなど、そのデータを記述するすべてのプロパティとともに格納します。
メンバは次のとおりです。
x, y - データを保持します。DataSet を操作する多くの関数では、Numpy 配列のリストとして与えられることが想定されています。ただし、ユーザーが用意する関数では、データを別の形で表現してもかまいません。
props - データセットを記述するプロパティの辞書です。
ツール
pyalps.collectXY(sets, x, y, foreach=, []ignoreProperties=False)
DataSet オブジェクトのリストから指定したデータを収集します
この関数は、プロットや評価の準備のために、DataSet オブジェクトのリストからデータを収集するのに使います。
パラメータは次のとおりです。
- sets: データセットのリスト
- x: 収集結果の x 値として使うプロパティまたは測定量の名前
- y: 収集結果の y 値として使うプロパティまたは測定量の名前
- foreach: 結果をグループ化するために使うプロパティの、省略可能なリスト。指定したパラメータの値の組それぞれに対して、別々の DataSet オブジェクトが作成されます。
- ignoreProperties: ignoreProperties=True と設定すると、collectXY() はプロパティを収集しません。
この関数は DataSet オブジェクトのリストを返します。
pyalps.groupSets(groups, for_each=[])
DataSet オブジェクトのリストを、リストのリストにグループ化します
この関数は、for_ech 引数で与えたプロパティの値に従って、DataSet オブジェクトのリストをリストのリストにグループ化します。for_each で与えたプロパティの値が同じ DataSet オブジェクトどうしが、1 つのグループにまとめられます。
パラメータは次のとおりです。
- data: グループ化するデータ for_each: データをグループ化する基準となるプロパティ
pyalps.select(inp, condition)
pyalps.select_by_property(data, proplist)
pyalps.mergeDataSets(dsets)
pyalps.mergeMeasurements(measurements)
フィットのラッパー
pyalps.fit_wrapper.Parameter()
pyalps.fit_wrapper.fit(self, function, parameters, y, x=None)
プロット
pyalps.SetLabels(data, proplist)
- ‘proplist’ で与えたプロパティに従ってラベルを設定します。
pyalps.CycleColors(data, foreach, colors=['k', 'b', 'g', 'm', 'c', 'y'])
- ‘foreach’ のプロパティに基づいて、DataSet を表示するのに使われる線やマーカーに色を順番に割り当てます。つまり、‘foreach’ のプロパティの値が同じ DataSet インスタンスには同じ色が割り当てられます。
pyalps.CycleMarkers(data, foreach, markers=['s', 'o', '^', '>', 'v', '<', 'd', 'p', 'h', '+', 'x'])
- ‘foreach’ のプロパティに基づいて、DataSet を表示するのに使われる線やマーカーにマーカーを順番に割り当てます。つまり、‘foreach’ のプロパティの値が同じ DataSet インスタンスには同じマーカーが割り当てられます。