chap1-2.py - master - AlexEly/Course_proj_ead

chap1-2.py
122 строки6 KB
AlexEly
create: chap1-11.py, chap1-10.py, chap1-9.py, chap1-8.py, chap1-7.py, chap1-6.py, chap1-5.py, chap1-4.py, chap1-3.py, chap1-2.py, chap1-1.py, chap1-0.py
19 апр 2026, 14:12
Верифицирован
19 апр 2026, 14:12feb66de
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib.widgets import RadioButtons, CheckButtons

# Загрузка данных
df = pd.read_csv('feature_time_48k_2048_load_1.csv')

# Включение интерактивного режима
plt.ion()

# Создание фигуры с двумя подграфиками
fig = plt.figure(figsize=(14, 6))
fig.canvas.manager.set_window_title('Интерактивная визуализация признаков')

# =============================================================================
# График 1: Диаграмма рассеяния (mean vs std) с цветовой кодировкой по типу дефекта
# =============================================================================
ax1 = plt.subplot(1, 2, 1)
scatter = ax1.scatter(df['mean'], df['sd'], 
                      c=pd.factorize(df['fault'])[0], 
                      cmap='tab10', 
                      alpha=0.7, 
                      s=50, 
                      edgecolors='black')

ax1.set_xlabel('Mean (Среднее значение)', fontsize=10)
ax1.set_ylabel('SD (Стандартное отклонение)', fontsize=10)
ax1.set_title('Scatter Plot: Mean vs Standard Deviation', fontsize=12, fontweight='bold')
ax1.grid(True, alpha=0.3)

# Добавление легенды с типами дефектов
fault_types = df['fault'].unique()
colors = plt.cm.tab10(np.linspace(0, 1, len(fault_types)))
for i, fault in enumerate(fault_types):
    ax1.scatter([], [], c=[colors[i]], label=fault, s=50, edgecolors='black')
ax1.legend(title='Тип дефекта', fontsize=8, title_fontsize=9)

# =============================================================================
# График 2: Гистограмма распределения признака 'rms' с возможностью выбора типа
# =============================================================================
ax2 = plt.subplot(1, 2, 2)

# Функция для обновления гистограммы
def update_histogram(selected_faults):
    ax2.clear()
    mask = df['fault'].isin(selected_faults) if selected_faults else pd.Series([True]*len(df))
    data = df.loc[mask, 'rms']
    
    ax2.hist(data, bins=30, color='steelblue', edgecolor='black', alpha=0.8)
    ax2.set_xlabel('RMS (Среднеквадратичное значение)', fontsize=10)
    ax2.set_ylabel('Частота', fontsize=10)
    ax2.set_title(f'Histogram: RMS Distribution\nВыбрано: {len(selected_faults) if selected_faults else "Все"} типов', 
                  fontsize=12, fontweight='bold')
    ax2.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
    fig.canvas.draw_idle()

# Инициализация гистограммы
update_histogram(list(fault_types))

# =============================================================================
# Интерактивные элементы управления
# =============================================================================
# Позиция для кнопок
ax_check = plt.axes([0.02, 0.02, 0.15, 0.15], facecolor='lightgoldenrodyellow')
check = CheckButtons(ax_check, fault_types, [True]*len(fault_types))

# Обработчик событий для CheckButtons
def func(label):
    selected = [l for l, val in zip(check.labels, check.get_status()) if val]
    update_histogram(selected)

check.on_clicked(func)

# =============================================================================
# Интерактивность: отображение информации при наведении на точку (для scatter plot)
# =============================================================================
annot = ax1.annotate("", xy=(0,0), xytext=(15,15), textcoords="offset points",
                     bbox=dict(boxstyle="round", fc="w", alpha=0.8),
                     arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
annot.set_visible(False)

def update_annot(ind):
    idx = ind["ind"][0]
    pos = scatter.get_offsets()[idx]
    annot.xy = pos
    text = f"Fault: {df['fault'].iloc[idx]}\nMean: {df['mean'].iloc[idx]:.5f}\nSD: {df['sd'].iloc[idx]:.5f}"
    annot.set_text(text)
    annot.get_bbox_patch().set_alpha(0.9)

def hover(event):
    vis = annot.get_visible()
    if event.inaxes == ax1:
        cont, ind = scatter.contains(event)
        if cont:
            update_annot(ind)
            annot.set_visible(True)
            fig.canvas.draw_idle()
        elif vis:
            annot.set_visible(False)
            fig.canvas.draw_idle()

fig.canvas.mpl_connect("motion_notify_event", hover)

# =============================================================================
# Настройка отображения
# =============================================================================
plt.tight_layout(rect=[0.2, 0.15, 1, 1])  # Место для элементов управления
plt.subplots_adjust(bottom=0.2)

# Инструкция для пользователя
instruction = fig.text(0.5, 0.01, 
                       '💡 Используйте: \n• Мышь для масштабирования (колесико/выделение)\n'
                       '• Клик по чекбоксам для фильтрации гистограммы\n'
                       '• Наведение на точки для просмотра деталей',
                       ha='center', fontsize=9, bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5))

print("✅ Графики построены! Закройте окно для завершения.")
print("🔧 Для полноценной интерактивности используйте backend: 'TkAgg', 'Qt5Agg' или 'WXAgg'")

# Отображение графиков
plt.show(block=True)