绘制superpy/superbayes/multinest/bayes-x结果的python gui
superplot的Python项目详细描述
superplot（`arxiv:1603.00555`````````）
**************************************************
此包提供三个实用程序：``superplot\u gui````、``superplot\u summary``和``super\u command```。有一本手册，`arxiv:1603.00555<；http://arxiv.org/abs/1603.00555>；``和`extended documentation<；http://superplot.readthedocs.io/>；`。
``superplot_gui``是一个python图形用户界面，它可以从'multinest<；https://ccpferge.cse.rl.ac.uk/gf/project/multinest/>；`
或'polychord<；https://ccpferge.cse.rl.ac.uk/gf/project/polychord/>；``结果（或使用它们的程序）生成绘图。它可以计算和绘制：
*一维和二维边缘化后验概率密度函数和可信区域（包括高斯核密度估计）。
*一维和二维边缘化轮廓似然和置信区间。
*最佳拟合点。
*后验均值，媒体ns和modes。
*三维散点图。
``superplot_gui``还可以：
*将绘图保存为pdf文档。
*编写包含绘图特定信息的摘要文本文件。
*将绘图导出为pickled对象，可以在python inte中导入和操作。rpeter.
``superplot_summary``是一个命令行工具，它输出一个汇总统计表—每个参数的最佳拟合、后验平均值和可信区域，以及总体最小卡方和p值。`` super_command``是"superplot_gui"中绘图功能的命令行界面。
ichael hugh"，
title="{superplot：绘制和分析多嵌套输出的图形界面}"，
year="2016"，
eprint="1603.00555"，
archiveprefix="arxiv"，
primaryclass="physics.data an"，
reportnumber="coepp-mn-16-5"，
slaccitation="%citation=arxiv:1603.00555；%"
}
installing
===
superplot托管在pypi服务器上。它可以通过pip安装：
*prettytable
*simpleyaml
*appdirs
*pygtk
*numpy
*scipy
*matplotlib
*pandas
*joblib
如果未安装这些库（matplotlib除外），请清空以下载和构建它们，这对于pygtk和科学库来说可能是一个冗长和/或脆弱的过程。通过操作系统的包管理器安装pygtk、numpy、scipy、matplotlib和pandas，或者在安装superplot之前安装一个科学的python发行版，比如python（x，y）*（对于matplotlib，必需）。
使用以下命令：
sudo apt get install git python pip python numpython scipy python pandas libfreetype6 dev python-gtk2-dev python matplotlib
ubuntu提供的matplotlib版本可能无法使用gtk支持进行编译。如果是这种情况，通过pip构建matplotlib可以解决以下问题：
pip install--force reinstall--upgrade matplotlib
.
在MacOS上安装时，需要使用"自制"http://brew.sh>；`。具体来说，必须在自制程序中安装"pygtk"和"matplotlib"，才能获得正确的gtk支持：
brew安装pygtk
brew安装自制程序/python/matplotlib--使用pygtk
之后，您应该能够像往常一样通过"pip"安装"superplot"：
superplot.summary
to run``super_command``：
例如，在`/examples``子目录中选择`.txt``文件。将出现第二个gui窗口来选择信息文件。例如，在`/examples``子目录中选择`.info``文件。最后，在生成的gui中选择变量和绘图类型，然后单击"make plot"。
gui中的按钮等应该是不言而喻的。您不需要`.info``文件-如果没有，请在要求时按"取消"，链将以整数标记（在图形用户界面中，您可以更改轴标签等）。
使用``superplot_summary``
===带两个参数的命令行工具：
*`--数据文件`：链文件，例如`/examples``子目录中的`.txt``文件
*`--信息文件`：信息文件，例如`/examples``子目录中的`.info``文件摘要统计信息。
配置superplot
在ubuntu上，superplot配置文件被安装到` ~/.local/share/superplot``。在windows上，它们可以在`$home\appdata\local\superplot``中找到。位置可能取决于平台。要将文件放置在您选择的目录中，请执行以下操作：
python-m superplot.create_home_dir-d<；path_to_directory>；
``config.yml``包含一系列控制绘图元素外观和标签的选项，以及技术绘图选项。
DER包含一系列matplotlib样式表，可以更细粒度地控制每种打印类型的外观。`` default.mplstyle``包含基本设置，可以通过编辑相应的文件来覆盖这些基本设置。
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此包提供三个实用程序：``superplot\u gui````、``superplot\u summary``和``super\u command```。有一本手册，`arxiv:1603.00555<；http://arxiv.org/abs/1603.00555>；``和`extended documentation<；http://superplot.readthedocs.io/>；`。
``superplot_gui``是一个python图形用户界面，它可以从'multinest<；https://ccpferge.cse.rl.ac.uk/gf/project/multinest/>；`
或'polychord<；https://ccpferge.cse.rl.ac.uk/gf/project/polychord/>；``结果（或使用它们的程序）生成绘图。它可以计算和绘制：
*一维和二维边缘化后验概率密度函数和可信区域（包括高斯核密度估计）。
*一维和二维边缘化轮廓似然和置信区间。
*最佳拟合点。
*后验均值，媒体ns和modes。
*三维散点图。
``superplot_gui``还可以：
*将绘图保存为pdf文档。
*编写包含绘图特定信息的摘要文本文件。
*将绘图导出为pickled对象，可以在python inte中导入和操作。rpeter.
``superplot_summary``是一个命令行工具，它输出一个汇总统计表—每个参数的最佳拟合、后验平均值和可信区域，以及总体最小卡方和p值。`` super_command``是"superplot_gui"中绘图功能的命令行界面。
ichael hugh"，
title="{superplot：绘制和分析多嵌套输出的图形界面}"，
year="2016"，
eprint="1603.00555"，
archiveprefix="arxiv"，
primaryclass="physics.data an"，
reportnumber="coepp-mn-16-5"，
slaccitation="%citation=arxiv:1603.00555；%"
}
installing
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superplot托管在pypi服务器上。它可以通过pip安装：
*prettytable
*simpleyaml
*appdirs
*pygtk
*numpy
*scipy
*matplotlib
*pandas
*joblib
如果未安装这些库（matplotlib除外），请清空以下载和构建它们，这对于pygtk和科学库来说可能是一个冗长和/或脆弱的过程。通过操作系统的包管理器安装pygtk、numpy、scipy、matplotlib和pandas，或者在安装superplot之前安装一个科学的python发行版，比如python（x，y）*（对于matplotlib，必需）。
使用以下命令：
sudo apt get install git python pip python numpython scipy python pandas libfreetype6 dev python-gtk2-dev python matplotlib
ubuntu提供的matplotlib版本可能无法使用gtk支持进行编译。如果是这种情况，通过pip构建matplotlib可以解决以下问题：
pip install--force reinstall--upgrade matplotlib
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在MacOS上安装时，需要使用"自制"http://brew.sh>；`。具体来说，必须在自制程序中安装"pygtk"和"matplotlib"，才能获得正确的gtk支持：
brew安装pygtk
brew安装自制程序/python/matplotlib--使用pygtk
之后，您应该能够像往常一样通过"pip"安装"superplot"：
superplot.summary
to run``super_command``：
例如，在`/examples``子目录中选择`.txt``文件。将出现第二个gui窗口来选择信息文件。例如，在`/examples``子目录中选择`.info``文件。最后，在生成的gui中选择变量和绘图类型，然后单击"make plot"。
gui中的按钮等应该是不言而喻的。您不需要`.info``文件-如果没有，请在要求时按"取消"，链将以整数标记（在图形用户界面中，您可以更改轴标签等）。
使用``superplot_summary``
===带两个参数的命令行工具：
*`--数据文件`：链文件，例如`/examples``子目录中的`.txt``文件
*`--信息文件`：信息文件，例如`/examples``子目录中的`.info``文件摘要统计信息。
配置superplot
在ubuntu上，superplot配置文件被安装到` ~/.local/share/superplot``。在windows上，它们可以在`$home\appdata\local\superplot``中找到。位置可能取决于平台。要将文件放置在您选择的目录中，请执行以下操作：
python-m superplot.create_home_dir-d<；path_to_directory>；
``config.yml``包含一系列控制绘图元素外观和标签的选项，以及技术绘图选项。
DER包含一系列matplotlib样式表，可以更细粒度地控制每种打印类型的外观。`` default.mplstyle``包含基本设置，可以通过编辑相应的文件来覆盖这些基本设置。
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