Построение гистограммы с использованием python и quickdraw

Question

Мне нужна помощь в написании программы, которая читает около 300 строк из текстового файла и берет оценки из определенного задания (столбец A1), а затем использует оценки из этого задания для построения гистограммы в режиме быстрого рисования.

ID , Last,  First, Lecture, Tutorial, A1, A2, A3, A4, A5
8959079, Moore, Maria, L01, T03, 9.0, 8.5, 8.5, 10.0, 8.5
4295498, Taylor, John, L00, T04, 10.0, 6.5, 8.5, 9.5, 7.0
9326386, Taylor, David, L00, T00, 9.5, 8.0, 8.0, 9.0, 10.0
7223234, Taylor, James, L01, T03, 8.5, 5.5, 10.0, 0.0, 0.5
7547838, Miller, Robert, L01, T09, 7.0, 8.0, 8.5, 10.0, 0.5
0313453, Lee, James, L01, T01, 10.0, 0.5, 8.0, 7.0, 5.0
3544072, Lee, Helen, L00, T03, 10.0, 9.0, 7.0, 9.0, 8.5

Пока у меня есть код, который извлекает оценки из файла (А1) и помещает его в список, а затем создает другой, который подсчитывает, сколько случаев происходит с определенной оценкой. У меня возникли проблемы с использованием этого списка и вводом его в quickdraw для построения гистограммы?

def file(): 
  file = open('sample_input_1.txt', 'r') 
  col = [] data = file.readlines() 
  for i in range(1,len(data)-1): 
    col.append(int(float(data[i].split(',')[5]))) 
  return col 

def hist(col):   
  grades = [] 
  for i in range(11): 
    grades.append(0) 
  for i in (col): 
    grades[i] += 1   
  return grades 

col = file() 
grades = hist(col) 
print(col) 
print(grades) 

Answer 1

Quickdraw не поддерживает рисование графиков из коробки, все прямоугольники, сетка, текст должен отображаться самостоятельно. Гораздо лучший способ - использовать уже существующую библиотеку Python. Не пытайтесь изобретать велосипед.

Пример 1 Решение Quickdraw

#!/bin/python 

# Quickdraw histogram: 
# Assume max grade is 10

A1 = [9.0,10.0,9.5,8.5,7.0,10.0,10.0]

histogram = []
for i in sorted(set(A1)): histogram.append([int(i*50),A1.count(i)])

gridsize = 500
griddiv = 20
topleft = 50

#graph title
print 'text', '"','Histogram of Grades','"', 220, 25

#x axis title
for i in range(1,21):
    print 'text', '"',float(i)/2,'"', (i+1)*25, 570

#y axix title
for i in range(0,11):
    print 'text', '"',i,'"', 25, 600-(i+1)*50

#grid
print 'grid', topleft, topleft, gridsize, gridsize, griddiv, griddiv

#chart rectangles 
print 'color 140 0 0'
for i in histogram:
    print 'fillrect',i[0]-25+topleft, gridsize-(50*i[1])+topleft,gridsize/griddiv,50*i[1],'b'+str(i[0])
    print 'fillrect', 'color','b'+str(i[0])

Вот как выглядит график после запуска histogram.py | java -jar quickdraw.jar это не красиво!

Это решение действительно ужасно. Код по своей сути неаккуратен (я, безусловно, многое мог бы сделать, чтобы улучшить как удобочитаемость, так и гибкость, но в любом случае это подтверждает концепцию). Масштабирование не является ручкой, что вам понадобится, так как при 300 записях учеников количество в классе будет больше 10. Не говоря уже о том, что это выглядит ужасно. Это можно улучшить, например, нарисовав белые линии вокруг каждого прямоугольника, это будет небольшим улучшением, но вам нужно будет выполнить все вычисления.

---

Пример 2. Раствор MATPLOTLIB.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.mlab as mlab

# You already have A1 from the file in a list like this:
A1 = [9.0,10.0,9.5,8.5,7.0,10.0,10.0]

#Set up infomation about histogram and plot using A1
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.hist(A1, 12,facecolor='red')
ax.set_title('Grade Histogram')
ax.set_xlabel('Grade')
ax.set_ylabel('Count')
ax.set_xlim(min(A1)-0.5, max(A1)+0.5)
ax.set_ylim(0, max([A1.count(i) for i in sorted(set(A1))])+0.5)
ax.grid(True)
plt.show()

Выход:

Это лучшее решение, масштабирование обрабатывается и график выглядит превосходно.

---

Пример 3 Простой CLI

Я бы даже сделал шаг назад и сделал бы простую версию CLI, не пытайтесь запустить до того, как вы не сможете ходить.

A1 = [9.0,10.0,9.5,8.5,7.0,10.0,10.0]

upper =2*int(max(A1))+1
lower =2*int(min(A1))-1

for i in [x * 0.5 for x in range(lower,upper)]:
    print i,'\t|' ,'*'*A1.count(i)

Выход:

Grade Histogram
6.5     | 
7.0     | *
7.5     | 
8.0     | 
8.5     | *
9.0     | *
9.5     | *
10.0    | ***

Это решение - отличное начало для начинающих программистов! Это просто, чисто и даже масштабирование не должно быть проблемой (просто увеличьте ширину окна терминала, если столбцы становятся длинными).

Answer 2

Как насчет этого, чтобы вы пошли?

s = """ID , Last,  First, Lecture, Tutorial, A1, A2, A3, A4, A5
8959079, Moore, Maria, L01, T03, 9.0, 8.5, 8.5, 10.0, 8.5
4295498, Taylor, John, L00, T04, 10.0, 6.5, 8.5, 9.5, 7.0
9326386, Taylor, David, L00, T00, 9.5, 8.0, 8.0, 9.0, 10.0
7223234, Taylor, James, L01, T03, 8.5, 5.5, 10.0, 0.0, 0.5
7547838, Miller, Robert, L01, T09, 7.0, 8.0, 8.5, 10.0, 0.5
0313453, Lee, James, L01, T01, 10.0, 0.5, 8.0, 7.0, 5.0
3544072, Lee, Helen, L00, T03, 10.0, 9.0, 7.0, 9.0, 8.5"""

from StringIO import StringIO

c = StringIO(s)
a = loadtxt(c, delimiter=',', dtype='S8')
A1 = a[1:, 5].astype('float32')
print A1
hist(A1, bins=10)

Выход:

[  9.   10.    9.5   8.5   7.   10.   10. ]
Out[81]:
(array([1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 3]),
 array([  7. ,   7.3,   7.6,   7.9,   8.2,   8.5,   8.8,   9.1,   9.4,
         9.7,  10. ]),

Первый список - это вывод A1, в котором я немного обработал передачу поплавков в hist, hist является функцией matplotlib, которая печатает значения гистограммы и ребра соответственно.