在 python 内从 matplotlib 转换为 ggplot2

Question

我已经构建了一些算法评估框架。我有构建方法来根据传递给这些方法的数据进行计算。 RMSE@K、NDCG@K、MAE@K 等

ndcg = []
rmse = []
mae = []
for i in xrange(11):
    results = generate_metrics(data_file, i)
    ndcg.append(np.mean(results['ndcg']))
    rmse.append(np.mean(results['rmse']))
    mae.append(np.mean(results['mae']))
plt.plot(ndcg)
plt.plot(rmse)
plt.plot(mae)
plt.plot()
plt.show()

我想在 python 中使用 ggplot 将其绘制在一张图中：X 轴是 @k 值，即每个列表中的 0-10 和 y 轴相关值。

如何将上面的列表转换为这样的数据框：

   at_k      ndcg      rmse       mae
1     1 0.4880583 0.3438043 0.3400933
2     2 0.4880583 0.3438043 0.3400933
3     3 0.4880583 0.3438043 0.3400933
4     4 0.4880583 0.3438043 0.3400933
5     5 0.4880583 0.3438043 0.3400933
6     6 0.4880583 0.3438043 0.3400933
7     7 0.4880583 0.3438043 0.3400933
8     8 0.4880583 0.3438043 0.3400933
9     9 0.4880583 0.3438043 0.3400933
10   10 0.4880583 0.3438043 0.3400933

并使用 ggplot

绘制它

Answer 1

使用

生成一些与数据集格式相同的随机数据后

import numpy as np
ndcg, rmse, mae = [], [], []
for i in xrange(11):
    rand = np.random.sample(3)
    ndcg.append(rand[0])
    rmse.append(rand[1])
    mae.append(rand[2])

我可以从中创建一个 Pandas DataFrame：

    import pandas as pd
at_k = range(1, 12)
df = pd.DataFrame({"at_k": at_k, "ndcg": ndcg, "rmse": rmse, "mae": mae})
print df

这输出

    at_k       mae      ndcg      rmse
0      1  0.153102  0.546553  0.794357
1      2  0.882718  0.342260  0.762997
2      3  0.153298  0.695626  0.581455
3      4  0.073772  0.491996  0.384631
4      5  0.014066  0.369490  0.606842
5      6  0.892553  0.818312  0.396829
6      7  0.143114  0.739370  0.812050
7      8  0.847054  0.323221  0.932366
8      9  0.122838  0.613340  0.393237
9     10  0.645705  0.486312  0.138259
10    11  0.339063  0.223995  0.115242

耶！但是我们还不能用它来用 yhat 的 ggplot 绘图。在this example之后，我们需要转换数据：

df2 = pd.melt(df[['at_k', 'mae', 'ndcg', 'rmse']], id_vars=['at_k'])
print df2

现在我们得到了这样的东西（截断）：

    at_k variable     value
0      1      mae  0.153102
1      2      mae  0.882718
2      3      mae  0.153298
3      4      mae  0.073772
...
30     9     rmse  0.393237
31    10     rmse  0.138259
32    11     rmse  0.115242

现在是策划的时候了：

ggplot(aes(x='at_k', y='value', colour='variable'), data=df2) +\
    geom_point()

在 python 内从 matplotlib 转换为 ggplot2

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