[SOLUCIONADO] Duda con kwargs.pop()

[Bael_Balzac]

En la línea 15 quiero que los limites sean 0 < umbral < 1, como se usa kwargs.pop(), para evitar ValueError: cannot convert float NaN to integer debido a log(0.0). log(-0.1), ..., log(-0.9999), el intervalo actual seria -0.9999 < umbral < 0.9999.

Código:

from __future__ import unicode_literals

import numpy as np
from numpy import ma
from matplotlib import scale as mscale
from matplotlib import transforms as mtransforms
from matplotlib.ticker import Formatter, FixedLocator

class EscalaAcumuladaGumbel(mscale.ScaleBase):

    name = 'gumbel'

    def __init__(self, axis, **kwargs):
        mscale.ScaleBase.__init__(self)
        umbral = kwargs.pop("umbral", 0.9999)
        if umbral >= 1.0:
            raise ValueError("umbral debe ser mayor que 0.0 o menor que 1.0")
        self.umbral = umbral

    def get_transform(self):
        return self.TransformacionAcumuladaGumbel(self.umbral)

    def set_default_locators_and_formatters(self, axis):
        class TresDecimales(Formatter):
            def __call__(self, x, pos=None):
                return '%.3f' % x
        axis.set_major_locator(FixedLocator(np.arange(0.0, 1.0, 0.05)))
        axis.set_major_formatter(TresDecimales())
        axis.set_minor_formatter(TresDecimales())

    def limit_range_for_scale(self, vmin, vmax, minpos):
        return max(vmin, -self.umbral), min(vmax, self.umbral)

    class TransformacionAcumuladaGumbel(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True

        def __init__(self, umbral):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.umbral = umbral

        def transform(self, a):
            masked = ma.masked_where((a < -self.umbral) | (a > self.umbral), a)
            if masked.mask.any():
                return 0.156516164484 + (0.0915834783405*(-ma.log(-ma.log(a))))
            else:
                return 0.156516164484 + (0.0915834783405*(-np.log(-np.log(a))))

        def inverted(self):
            return EscalaAcumuladaGumbel.TransformacionInversaAcumuladaGumbel(self.umbral)

    class TransformacionInversaAcumuladaGumbel(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True

        def __init__(self, umbral):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.umbral = umbral

        def transform(self, a):
            return np.exp(-np.exp(-a))

        def inverted(self):
            return EscalaAcumuladaGumbel.TransformacionAcumuladaGumbel(self.umbral)

mscale.register_scale(EscalaAcumuladaGumbel)


if __name__ == '__main__':
    import matplotlib.pyplot as plt

    Datos = np.array([ 2690.0, 2700.0, 2700.667, 2701.333, 2702.0, 3196.0, 2372.0, 2395.0, 2128.0, 2727.0, 2431.0, 2850.0, 2216.0, 2057.0, 2269.0, 2208.0, 2628.0, 2729.0, 2588.0, 3448.0, 2508.0, 3081.0, 2417.0, 2770.0, 2283.0, 2455.0, 1963.0, 2786.0, 2885.0, 2357.0, 3422.0, 2423.0, 2148.0, 1305.0, 2472.0, 2186.0, 2720.0, 2430.0, 2304.0, 2556.0, 2625.0, 2164.0, 2585.0, ])
    DatosOrdenados = np.sort(Datos)
    mu = 2353.157
    sigma = 297.961

    y1 = ( DatosOrdenados - mu) / sigma
    x1 = np.exp(-np.exp(-y1))

    plt.plot(x1, y1, 'ro', lw=2)
    plt.gca().set_xscale('gumbel')

    plt.xlabel('F(z)')
    plt.ylabel('z')
    plt.title('Papel de probabilidad de Gumbel')
    plt.xticks(rotation='vertical', fontsize=7)
    plt.grid(True)

    plt.show()

[razpeitia]

1.- Tu error no esta en la linea 15
2.- El método pop de los diccionarios no esta relacionado a tu problema.
3.- Tu problema esta en la linea 48 falla cuando el array esta lleno de ceros, no validas bien ese caso.

Código Python:

from __future__ import unicode_literals
 
import numpy as np
from numpy import ma
from matplotlib import scale as mscale
from matplotlib import transforms as mtransforms
from matplotlib.ticker import Formatter, FixedLocator
 
class EscalaAcumuladaGumbel(mscale.ScaleBase):
 
    name = 'gumbel'
 
    def __init__(self, axis, **kwargs):
        mscale.ScaleBase.__init__(self)
        umbral = kwargs.pop("umbral", 0.9999)
        if not (0 < umbral < 1.0):
            raise ValueError("umbral debe ser mayor que 0.0 o menor que 1.0")
        self.umbral = umbral
 
    def get_transform(self):
        return self.TransformacionAcumuladaGumbel(self.umbral)
 
    def set_default_locators_and_formatters(self, axis):
        class TresDecimales(Formatter):
            def __call__(self, x, pos=None):
                return '%.3f' % x
        axis.set_major_locator(FixedLocator(np.arange(0.0, 1.0, 0.05)))
        axis.set_major_formatter(TresDecimales())
        axis.set_minor_formatter(TresDecimales())
 
    def limit_range_for_scale(self, vmin, vmax, minpos):
        return max(vmin, -self.umbral), min(vmax, self.umbral)
 
    class TransformacionAcumuladaGumbel(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True
 
        def __init__(self, umbral):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.umbral = umbral
 
        def transform(self, a):
            masked = ma.masked_where((a < -self.umbral) | (a > self.umbral), a)
            if masked.mask.any():
                return 0.156516164484 + (0.0915834783405*(-ma.log(-ma.log(a))))
            else:
                if not np.all(a):
                    a = np.empty(a.size)
                    a.fill(.9999)
                return 0.156516164484 + (0.0915834783405*(-np.log(-np.log(a))))
 
        def inverted(self):
            return EscalaAcumuladaGumbel.TransformacionInversaAcumuladaGumbel(self.umbral)
 
    class TransformacionInversaAcumuladaGumbel(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True
 
        def __init__(self, umbral):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.umbral = umbral
 
        def transform(self, a):
            return np.exp(-np.exp(-a))
 
        def inverted(self):
            return EscalaAcumuladaGumbel.TransformacionAcumuladaGumbel(self.umbral)
 
mscale.register_scale(EscalaAcumuladaGumbel)
 
 
if __name__ == '__main__':
    import matplotlib.pyplot as plt
 
    Datos = np.array([ 2690.0, 2700.0, 2700.667, 2701.333, 2702.0, 3196.0, 2372.0, 2395.0, 2128.0, 2727.0, 2431.0, 2850.0, 2216.0, 2057.0, 2269.0, 2208.0, 2628.0, 2729.0, 2588.0, 3448.0, 2508.0, 3081.0, 2417.0, 2770.0, 2283.0, 2455.0, 1963.0, 2786.0, 2885.0, 2357.0, 3422.0, 2423.0, 2148.0, 1305.0, 2472.0, 2186.0, 2720.0, 2430.0, 2304.0, 2556.0, 2625.0, 2164.0, 2585.0, ])
    DatosOrdenados = np.sort(Datos)
    mu = 2353.157
    sigma = 297.961
 
    y1 = ( DatosOrdenados - mu) / sigma
    x1 = np.exp(-np.exp(-y1))
 
    plt.plot(x1, y1, 'ro', lw=2)
    plt.gca().set_xscale('gumbel')
 
    plt.xlabel('F(z)')
    plt.ylabel('z')
    plt.title('Papel de probabilidad de Gumbel')
    plt.xticks(rotation='vertical', fontsize=7)
    plt.grid(True)
 
    plt.show()
 

[Bael_Balzac]

Muchas gracias razpeitia, como supiste que el array contenia ceros, que IDE utilizas para depurar código python.

[razpeitia]

No, al ejecutar el script me imprimió la linea donde estaba el problema, seguido de un error de ZeroDivision entonces supe que había un problema en esa parte.

Para ver los valores solo añadi un print para ver que contenía esa variable y después de algunas pruebas puse un fix temporal.

Espero haberte ayudado, si es así no olvides marcar el tema como solucionado.