问题:
我在这里绘制了 2 个存储在文本文件中的数据集(在列表 dataset
中),每个数据集包含 218 亿个数据点。这使得数据太大而无法作为数组保存在内存中。我仍然能够将它们绘制成直方图,但我不确定如何通过 2 sample KS test 计算它们的差异。 .这是因为我不知道如何访问 plt 对象中的每个直方图。
示例:
下面是一些生成虚拟数据的代码:
mu = [100, 120]
sigma = 30
dataset = ['gsl_test_1.txt', 'gsl_test_2.txt']
for idx, file in enumerate(dataset):
dist = np.random.normal(mu[idx], sigma, 10000)
with open(file, 'w') as g:
for s in dist:
g.write('{}\t{}\t{}\n'.format('stuff', 'stuff', str(s)))
这会生成我的两个直方图(使 here 成为可能):
chunksize = 1000
dataset = ['gsl_test_1.txt', 'gsl_test_2.txt']
for fh in dataset:
# find the min, max, line qty, for bins
low = np.inf
high = -np.inf
loop = 0
for chunk in pd.read_table(fh, header=None, chunksize=chunksize, delimiter='\t'):
low = np.minimum(chunk.iloc[:, 2].min(), low)
high = np.maximum(chunk.iloc[:, 2].max(), high)
loop += 1
lines = loop*chunksize
nbins = math.ceil(math.sqrt(lines))
bin_edges = np.linspace(low, high, nbins + 1)
total = np.zeros(nbins, np.int64) # np.ndarray filled with np.uint32 zeros, CHANGED TO int64
for chunk in pd.read_table(fh, header=None, chunksize=chunksize, delimiter='\t'):
# compute bin counts over the 3rd column
subtotal, e = np.histogram(chunk.iloc[:, 2], bins=bin_edges) # np.ndarray filled with np.int64
# accumulate bin counts over chunks
total += subtotal
plt.hist(bin_edges[:-1], bins=bin_edges, weights=total)
plt.savefig('gsl_test_hist.svg')
问题:
大多数examples for KS-statistics使用两个原始数据/观察/点/等数组,但我没有足够的内存来使用这种方法。根据上面的示例,我如何访问这些预先计算的 bin(来自 'gsl_test_1.txt'
和 'gsl_test_2.txt'
以计算两个分布之间的 KS 统计数据?
红利: 在图表上记录 KS 统计量和 pvalue!
最佳答案
我稍微清理了你的代码。写入 StringIO
因此它比写入文件更流线。使用 seaborn
而不是 matplotlib
设置默认氛围,使其看起来更现代。如果您希望统计测试对齐,则两个样本的 bins
阈值应该相同。我认为,如果您以这种方式遍历并制作垃圾箱,那么整个事情可能会比需要的时间更长。 Counter
可能很有用 b/c 你只需要循环一次......另外你将能够制作相同的 bin 大小。将 float 转换为整数,因为您将它们合并在一起。 from collections import Counter
然后 C = Counter()
和 C[value] += 1
。你将在末尾有一个 dict
,你可以从 list(C.keys())
中创建垃圾箱。这会很好,因为您的数据非常粗糙。另外,你应该看看是否有办法用 numpy
而不是 pandas
b/c numpy
来做 chunksize
索引速度更快。为 DF.iloc[i,j]
和 ARRAY[i,j]
尝试一个 %timeit
,你就会明白我的意思了。我写了很多函数来尝试使其更加模块化。
import numpy as np
import pandas as pd
import math
import matplotlib.pyplot as plt
from io import StringIO
from scipy.stats import ks_2samp
import seaborn as sns; sns.set()
%matplotlib inline
#Added seaborn b/c it looks mo betta
mu = [100, 120]
sigma = 30
def write_random(file,mu,sigma=30):
dist = np.random.normal(mu, sigma, 10000)
for i,s in enumerate(dist):
file.write('{}\t{}\t{}\n'.format("label_A-%d" % i, "label_B-%d" % i, str(s)))
return(file)
#Writing to StringIO instead of an actual file
gs1_test_1 = write_random(StringIO(),mu=100)
gs1_test_2 = write_random(StringIO(),mu=120)
chunksize = 1000
def make_hist(fh,ax):
# find the min, max, line qty, for bins
low = np.inf
high = -np.inf
loop = 0
fh.seek(0)
for chunk in pd.read_table(fh, header=None, chunksize=chunksize, sep='\t'):
low = np.minimum(chunk.iloc[:, 2].min(), low) #btw, iloc is way slower than numpy array indexing
high = np.maximum(chunk.iloc[:, 2].max(), high) #you might wanna import and do the chunks with numpy
loop += 1
lines = loop*chunksize
nbins = math.ceil(math.sqrt(lines))
bin_edges = np.linspace(low, high, nbins + 1)
total = np.zeros(nbins, np.int64) # np.ndarray filled with np.uint32 zeros, CHANGED TO int64
fh.seek(0)
for chunk in pd.read_table(fh, header=None, chunksize=chunksize, delimiter='\t'):
# compute bin counts over the 3rd column
subtotal, e = np.histogram(chunk.iloc[:, 2], bins=bin_edges) # np.ndarray filled with np.int64
# accumulate bin counts over chunks
total += subtotal
plt.hist(bin_edges[:-1], bins=bin_edges, weights=total,axes=ax,alpha=0.5)
return(ax,bin_edges,total)
#Make the plot canvas to write on to give it to the function
fig,ax = plt.subplots()
test_1_data = make_hist(gs1_test_1,ax)
test_2_data = make_hist(gs1_test_2,ax)
#test_1_data[1] == test_2_data[1] The bins should be the same if you're going try and compare them...
ax.set_title("ks: %f, p_in_the_v: %f" % ks_2samp(test_1_data[2], test_2_data[2]))
关于python - 报告来自两个预先计算的直方图的双样本 K-S 统计量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37262231/