lighter vertical line on filaments plot
authorBenjamin Auder <benjamin.auder@somewhere>
Tue, 28 Feb 2017 23:57:08 +0000 (00:57 +0100)
committerBenjamin Auder <benjamin.auder@somewhere>
Tue, 28 Feb 2017 23:57:08 +0000 (00:57 +0100)
pkg/R/plot.R
reports/report_2017-03-01.13h_average.ipynb

index 2e960f5..372abf0 100644 (file)
@@ -192,7 +192,7 @@ computeFilaments <- function(data, index, limit=60, plot=TRUE)
                }
                # Also plot ref curve, in red
                plot(ref_serie, ylim=yrange, type="l", col="#FF0000", xlab="", ylab="")
-               abline(v=24, lty=2, col=colors()[56])
+               abline(v=24, lty=2, col=colors()[56], lwd=1)
        }
 
        list("index"=index,"neighb_indices"=fdays[sorted_distances$ix[1:nn]],"colors"=colors)
index b186668..945583a 100644 (file)
@@ -19,7 +19,7 @@
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "ts_data = read.csv(system.file(\"extdata\",\"pm10_mesures_H_loc.csv\",package=\"talweg\"))\n",
+    "ts_data = read.csv(system.file(\"extdata\",\"pm10_mesures_H_loc_report.csv\",package=\"talweg\"))\n",
     "exo_data = read.csv(system.file(\"extdata\",\"meteo_extra_noNAs.csv\",package=\"talweg\"))\n",
     "data = getData(ts_data, exo_data, input_tz = \"Europe/Paris\", working_tz=\"Europe/Paris\", predict_at=13)"
    ]
@@ -54,7 +54,7 @@
    "outputs": [],
    "source": [
     "indices_ch = seq(as.Date(\"2015-01-18\"),as.Date(\"2015-01-24\"),\"days\")\n",
-    "p_ch_nn = computeForecast(data,indices_ch, \"Neighbors\", \"Neighbors\", simtype=\"mix\")\n",
+    "p_ch_nn = computeForecast(data, indices_ch, \"Neighbors\", \"Neighbors\", simtype=\"mix\")\n",
     "p_ch_pz = computeForecast(data, indices_ch, \"Persistence\", \"Zero\", same_day=TRUE)\n",
     "p_ch_az = computeForecast(data, indices_ch, \"Average\", \"Zero\") #, memory=183)\n",
     "#p_ch_zz = computeForecast(data, indices_ch, \"Zero\", \"Zero\")"
     "#Bleu: prévue, noir: réalisée"
    ]
   },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Prédictions très lisses."
-   ]
-  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "par(mfrow=c(2,2))\n",
-    "options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=7)\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f3_ch$indices)\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f3_ch$indices+1)\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f4_ch$indices)\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f4_ch$indices+1)\n",
+    "par(mfrow=c(1,2))\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f3_ch)\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f4_ch)\n",
     "\n",
-    "#En haut : jour 3 + lendemain (4) ; en bas : jour 4 + lendemain (5)\n",
-    "#À gauche : premières 24h ; à droite : 24h suivantes"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Peu de voisins, les courbes sont assez isolées (en particulier les lendemains)."
+    "#À gauche : jour 3 + lendemain (4) ; à droite : jour 4 + lendemain (5)"
    ]
   },
   {
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=4)\n",
-    "plotRelativeVariability(data, f3_ch$indices)\n",
-    "plotRelativeVariability(data, f4_ch$indices)\n",
+    "plotRelVar(data, f3_ch)\n",
+    "plotRelVar(data, f4_ch)\n",
     "\n",
-    "#Variabilité sur 60 courbes au hasard en rouge ; sur nos 60 voisins (+ lendemains) en noir"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Il faudrait que la courbe noire soit nettement plus basse que la courbe rouge."
+    "#Variabilité globale en rouge ; sur nos 60 voisins (+ lendemains) en noir"
    ]
   },
   {
     "#Non pollué à gauche, pollué à droite"
    ]
   },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Poids plus concentrés autour de 0 pour un jour plus pollué."
-   ]
-  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
     "#Noir: neighbors, rouge: persistence, vert: moyenne"
    ]
   },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Neighbors et Average comparables, Persistence moins performante."
-   ]
-  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
     "#Bleu: prévue, noir: réalisée"
    ]
   },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "À gauche un jour \"bien\" prévu, à droite le pic d'erreur (jour 3)."
-   ]
-  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
     "plotPredReal(data, p_ep_az, 3)"
    ]
   },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Average : autre type de prévision."
-   ]
-  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "par(mfrow=c(2,2))\n",
-    "options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=7)\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f6_ep$indices)\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f6_ep$indices+1)\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f3_ep$indices)\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f3_ep$indices+1)\n",
+    "par(mfrow=c(1,2))\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f6_ep)\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f3_ep)\n",
     "\n",
-    "#En haut : jour 4 + lendemain (5) ; en bas : jour 6 + lendemain (7)\n",
-    "#À gauche : premières 24h ; à droite : 24h suivantes"
+    "#À gauche : jour 6 + lendemain (7) ; à droite : jour 3 + lendemain (4)"
    ]
   },
   {
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=4)\n",
-    "plotRelativeVariability(data, f6_ep$indices)\n",
-    "plotRelativeVariability(data, f3_ep$indices)\n",
+    "plotRelVar(data, f6_ep)\n",
+    "plotRelVar(data, f3_ep)\n",
     "\n",
-    "#Variabilité sur 60 courbes au hasard en rouge ; sur nos 60 voisins (+ lendemains) en noir"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Il faudrait que la courbe noire soit nettement plus basse que la courbe rouge..."
+    "#Variabilité globale en rouge ; sur nos 60 voisins (+ lendemains) en noir"
    ]
   },
   {
     "plotSimils(p_ep_nn, 3)"
    ]
   },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Même observation concernant les poids : concentrés près de zéro pour les prédictions avec peu de voisins."
-   ]
-  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
     "#Noir: neighbors, rouge: persistence, vert: moyenne"
    ]
   },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Performances des méthodes \"Average\" et \"Neighbors\" identiques ; mauvais résultats pour la persistence."
-   ]
-  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
     "f3_np = computeFilaments(data, p_np_nn$getIndexInData(3), plot=TRUE)"
    ]
   },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Jours \"typiques\", donc beaucoup de voisins."
-   ]
-  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "par(mfrow=c(2,2))\n",
-    "options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=7)\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f5_np$indices)\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f5_np$indices+1)\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f3_np$indices)\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f3_np$indices+1)\n",
+    "par(mfrow=c(1,2))\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f5_np)\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f3_np)\n",
     "\n",
-    "#En haut : jour 3 + lendemain (4) ; en bas : jour 6 + lendemain (7)\n",
-    "#À gauche : premières 24h ; à droite : 24h suivantes"
+    "#À gauche : jour 5 + lendemain (6) ; à droite : jour 3 + lendemain (4)"
    ]
   },
   {
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=4)\n",
-    "plotRelativeVariability(data, f5_np$indices)\n",
-    "plotRelativeVariability(data, f3_np$indices)\n",
+    "plotRelVar(data, f5_np)\n",
+    "plotRelVar(data, f3_np)\n",
     "\n",
-    "#Variabilité sur 60 courbes au hasard en rouge ; sur nos 60 voisins (+ lendemains) en noir"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Situation meilleure que dans les autres cas, mais assez difficile tout de même."
+    "#Variabilité globale en rouge ; sur nos 60 voisins (+ lendemains) en noir"
    ]
   },
   {
     "plotSimils(p_np_nn, 3)"
    ]
   },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Répartition des poids difficile à interpréter."
-   ]
-  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,