def parse_args(*argument_list): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument( 'infiles', type=argparse.FileType('r'), nargs='+', help='File(s) with inliers & outliers with their scores ' 'outputted by macrobase') parser.add_argument('--histogram-bins', default=100, type=int) parser.add_argument('--restrict-to', choices=['inliers', 'outliers'], help='Plots 2d histogram of outliers or inliers') parser.add_argument('--columns', nargs=1, default=['metrics.*'], help='Data to include in the plot') parser.add_argument('--legend-loc', default='best') parser.add_argument('--no-scores', action='store_false', default=True, dest='plot_scores') parser.add_argument('--savefig') add_plot_limit_args(parser) add_db_args(parser) args = parser.parse_args(*argument_list) return args
def parse_args(*argument_list): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--estimates', type=argparse.FileType('r'), required=True, help='File with inliers & outliers with their scores ' 'outputted by macrobase') parser.add_argument('--histogram-bins', default=100, type=int) parser.add_argument('--restrict-to', choices=['inliers', 'outliers'], help='Plots 2d histogram of outliers or inliers') parser.add_argument('--columns', nargs='+', default=['metrics.*'], help='Data to include in the plot') parser.add_argument('--legend-loc', default='best') parser.add_argument('--no-scores', action='store_false', default=True, dest='plot_scores') parser.add_argument('--do-not-stack-hist', action='store_false', default=True, dest='stacked_hist') parser.add_argument('--savefig', nargs='?', const=SAVEFIG_INFER_VALUE) add_plot_limit_args(parser) add_db_args(parser) args = parser.parse_args(*argument_list) if args.estimates is None: set_db_connection(args) return args
def parse_args(*argument_list): parser = argparse.ArgumentParser() source_group = parser.add_mutually_exclusive_group(required=True) source_group.add_argument('--csv') source_group.add_argument('--table') source_group.add_argument('--query') plot_type_group = parser.add_mutually_exclusive_group(required=True) plot_type_group.add_argument('--scatter', nargs=2) plot_type_group.add_argument('--histogram') plot_type_group.add_argument('--hist2d', nargs=2) plot_type_group.add_argument('--scatter3d', nargs=3) parser.add_argument('--histogram-bins', type=int, default=100) parser.add_argument('--filter-num-rtus', type=int) parser.add_argument('--filter-controller', type=int) parser.add_argument('--labels', help='Labels for labeled data (different colors on the ' 'plot)') parser.add_argument('--miscellaneous-cutoff', type=float, default=0.001, help='Part of the data, that should a label have in ' 'order to be show in the plot') parser.add_argument('--do-not-scale-down', action='store_false', dest='scale_down') parser.add_argument('--scale-down', action='store_true') parser.add_argument('--savefig') add_plot_limit_args(parser) add_db_args(parser) args = parser.parse_args(*argument_list) if args.csv is None: set_db_connection(args) return args
def parse_args(*argument_list): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--test-class', default='VariationalGMMTest') parser.add_argument('--test-method', default='bivariateOkSeparatedNormalTest') parser.add_argument('--scored-grid', default='target/scores/3gaussians-7k-grid.json') parser.add_argument('--score-cap', type=float) parser.add_argument('--score-lower-limit', type=float) parser.add_argument( '--plot', default='density', choices=['density', 'components', 'difference', 'noop']) # histogram parser.add_argument('--hist2d', nargs=2) parser.add_argument('--histogram-bins', type=int, default=96) parser.add_argument('--csv') # centers parser.add_argument('--centers', type=argparse.FileType('r')) parser.add_argument('--weights', type=argparse.FileType('r')) parser.add_argument('--covariances', type=argparse.FileType('r')) parser.add_argument('--savefig', nargs='?', const=SAVEFIG_INFER_VALUE) parser.add_argument('--logscore', action='store_true') add_plot_limit_args(parser) args = parser.parse_args(*argument_list) if args.logscore and args.score_cap: print np.sqrt(args.score_cap) print np.exp(-args.score_cap) args.score_cap = np.exp(-args.score_cap) print 'using density cap :%f' % args.score_cap return args
def parse_args(*argument_list): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--test-class', default='VariationalGMMTest') parser.add_argument('--test-method', default='bivariateOkSeparatedNormalTest') parser.add_argument('--scored-grid', default='target/scores/3gaussians-7k-grid.json') parser.add_argument('--score-cap', type=float) parser.add_argument('--score-lower-limit', type=float) parser.add_argument('--plot', default='density', choices=['density', 'components', 'difference', 'noop']) # histogram parser.add_argument('--hist2d', nargs=2) parser.add_argument('--histogram-bins', type=int, default=96) parser.add_argument('--csv') # centers parser.add_argument('--centers', type=argparse.FileType('r')) parser.add_argument('--weights', type=argparse.FileType('r')) parser.add_argument('--covariances', type=argparse.FileType('r')) parser.add_argument('--savefig', nargs='?', const=SAVEFIG_INFER_VALUE) parser.add_argument('--logscore', action='store_true') add_plot_limit_args(parser) args = parser.parse_args(*argument_list) if args.logscore and args.score_cap: print np.sqrt(args.score_cap) print np.exp(-args.score_cap) args.score_cap = np.exp(-args.score_cap) print 'using density cap :%f' % args.score_cap return args
def parse_args(*argument_list): parser = argparse.ArgumentParser() source_group = parser.add_mutually_exclusive_group(required=True) source_group.add_argument('--csv', type=argparse.FileType('r')) source_group.add_argument('--table', default='car_data_demo') plot_type_group = parser.add_mutually_exclusive_group(required=True) plot_type_group.add_argument('--scatter', nargs=2) plot_type_group.add_argument('--histogram') plot_type_group.add_argument('--hist2d', nargs=2) parser.add_argument('--histogram-bins', type=int, default=100) parser.add_argument('--labels', help='Labels for labeled data (different colors on the ' 'plot)') parser.add_argument('--miscellaneous-cutoff', type=float, default=0.001, help='Part of the data, that should a label have in ' 'order to be show in the plot') parser.add_argument('--do-not-scale-down', action='store_false', dest='scale_down') parser.add_argument('--scale-down', action='store_true') parser.add_argument('--savefig') add_plot_limit_args(parser) add_db_args(parser) args = parser.parse_args(*argument_list) if args.csv is None: set_db_connection(args) return args
def parse_args(*argument_list): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('infiles', type=argparse.FileType('r'), nargs='+', help='File(s) with inliers & outliers with their scores ' 'outputted by macrobase') parser.add_argument('--histogram-bins', default=100, type=int) parser.add_argument('--restrict-to', choices=['inliers', 'outliers'], help='Plots 2d histogram of outliers or inliers') parser.add_argument('--columns', nargs=1, default=['metrics.*'], help='Data to include in the plot') parser.add_argument('--legend-loc', default='best') parser.add_argument('--no-scores', action='store_false', default=True, dest='plot_scores') parser.add_argument('--savefig') add_plot_limit_args(parser) add_db_args(parser) args = parser.parse_args(*argument_list) return args