Блог

Вопрос:

Создайте точечный график, используя seaborn, показывающий тенденцию изменения цены с учетом рыночного капитала. Рассмотрим 50 валют с наибольшей рыночной стоимостью, чтобы увидеть тенденцию. Установите размер графика равным 10 дюймам в ширину и 2 дюймам в высоту соответственно.

Примечание: Это проблема практического хакатона при обучении с использованием Hackerrank, проводимого в нашей организации.

 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import pickle


#File name: question.py
#initial try
''' 
def draw_scatterplot(df):
    plot, ax= plt.subplots(figsize=(10, 2))
    plot =sns.scatterplot(x="price", y='market_cap', data=df.nlargest(50,'market_cap'), ax=ax)
    plot.data = df.nlargest(50,'market_cap')
    return plot
'''
#Later after studied post in stackover flow 
def draw_scatterplot(df):
    plot, ax= plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 2),squeeze=False,sharex=False)
    plot =sns.scatterplot(x="price", y='market_cap', data=df.nlargest(50,'market_cap'),ax=ax[0,0])
    plot.data = df.nlargest(50,'market_cap')
    return plot
    
def serialize_plot(plot, plot_dump_file):
    pickle.dump(plot,open(plot_dump_file,'wb'))
    
def main():
    file_name=input() # data_actual.csv
    df=pd.read_csv(file_name)
    
    plot = draw_scatterplot(df)
    
    serialize_plot(plot.axes, "plot_axes.pk")
    serialize_plot(plot.data, "plot_data.pk")
    
if __name__ == '__main__':
    main()
    
  

Чтобы протестировать программу, необходимо запустить tests.py должен быть запущен, при выполнении того же самого возникает ошибка, показанная ниже:

     @classmethod
    def setup_class(cls):
        cls.aplot = pickle.load(open('data/actual_plots/aplot_axes.pk', 'rb'))
        cls.aplot_ax = cls.aplot[0][0]
        cls.gplot = pickle.load(open('plot_axes.pk', 'rb'))
>       cls.gplot_ax =  cls.gplot[0][0]
E       TypeError: 'AxesSubplot' object does not support indexing

tests.py:93: TypeError

'''
  

Кажется, pickle.dump() это уменьшает размер 2d-массива:

 import matplotlib.pyplot as plt
import pickle

names = ["group_a", "group_b", "group_c"]
values = [1, 10, 100]

fig, ax = plt.subplots(2, 3, figsize=(10, 2),squeeze=False,sharex=False)

ax[0][0].scatter(names, values)

pickle.dump(fig.axes, open('plot_axes.pk', 'wb'))

print(ax)
print(type(ax))
  

Вывод

 [[<AxesSubplot:> <AxesSubplot:> <AxesSubplot:>]
 [<AxesSubplot:> <AxesSubplot:> <AxesSubplot:>]]
<class 'numpy.ndarray'>
  

 import matplotlib.pyplot as plt
import pickle

gplot = pickle.load(open('plot_axes.pk', 'rb'))

gplot_ax = gplot[0]

print(gplot)
print(type(gplot))
  

Вывод:

 [<AxesSubplot:>, <AxesSubplot:>, <AxesSubplot:>, <AxesSubplot:>, <AxesSubplot:>, <AxesSubplot:>]
<class 'list'>
  

Поэтому вам может потребоваться использовать cls.gplot[0] вместо этого.