def print_quad_chart_demo(self): lineChart = LineChart() lineChart.x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) ##Se puede ajustar la pendiente y la intersección para verificar los cambios en el gráfico lineChart.y = np.power(lineChart.x, 2) y_noise = 2 * np.random.normal(size=lineChart.x.size) lineChart.ydata = lineChart.y + y_noise #plt.figure(figsize=(8,6)) lineChart.plot_default() lineChart.set_labels('Variable independiente', 'Variable dependiente') return lineChart.print_to_imgb64()
def print_regresion_model_chart(self, beta_1, beta_2): self.read_source_data() lineChart = LineChart() lineChart.xdata, lineChart.ydata = (self._df["Year"].values, self._df["Value"].values) print('****************') print(lineChart.xdata, lineChart.ydata) print('****************') # Normalización self.get_normalized_data(lineChart) print('****************') print(lineChart.xdata, lineChart.ydata) print('****************') x = np.linspace(1960, 2015, 55) lineChart.x = x / max(x) lineChart.plt.figure(figsize=(8, 5)) lineChart.y = self.sigmoid(lineChart.x, *self._popt) lineChart.plt.plot(lineChart.xdata, lineChart.ydata, 'ro', label='data') lineChart.plt.plot(lineChart.x, lineChart.y, linewidth=3.0, label='fit') lineChart.plt.legend(loc='best') lineChart.set_labels('Year', 'GDP') self.calculate_model_accuracy(lineChart) return lineChart.print_to_imgb64()
def print_sigmoid_chart(self, beta_1, beta_2): self.read_source_data() lineChart = LineChart() lineChart.xdata, lineChart.ydata = (self._df["Year"].values, self._df["Value"].values) #función logística Y_pred = self.sigmoid(lineChart.xdata, beta_1, beta_2) #predicción de puntos lineChart.plt.plot(lineChart.xdata, Y_pred * 15000000000000.) lineChart.plt.plot(lineChart.xdata, lineChart.ydata, 'ro') return lineChart.print_to_imgb64()
def print_sigmoidal_chart_demo(self): lineChart = LineChart() lineChart.x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) ##Se puede ajustar la pendiente y la intersección para verificar los cambios en el gráfico lineChart.y = 1 - 4 / (1 + np.power(3, lineChart.x - 2)) #plt.figure(figsize=(8,6)) lineChart.plt.plot(lineChart.x, lineChart.y) lineChart.set_labels('Variable independiente', 'Variable dependiente') return lineChart.print_to_imgb64()
def no_lineal_demo2(self): self.read_source_data() lineChart = LineChart() lineChart.x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) lineChart.y = 1.0 / (1.0 + np.exp(-lineChart.x)) lineChart.plt.plot(lineChart.x, lineChart.y) lineChart.set_labels('Variable independiente', 'Variable dependiente') return lineChart.print_to_imgb64()
def no_lineal_demo(self): self.read_source_data() lineChart = LineChart() lineChart.xdata, lineChart.ydata = (self._df["Year"].values, self._df["Value"].values) lineChart.plt.figure(figsize=(8, 5)) lineChart.plt.plot(lineChart.xdata, lineChart.ydata, 'ro') lineChart.set_labels('Year', 'GDP') return lineChart.print_to_imgb64()