ebilab.analysis
研究でデータ解析を使うために使っているプログラム。
最近の気持ち: 結局jupyter notebookが便利だよね
立ち位置: matplotlibでのプロットを主眼に置くが、よりプロットがやりやすいようにする
確認しながら、のような作業はGUIでやった方が効率がいいよね、という思想。
汎用性と利便性のバランス。
処理はpythonスクリプト
マニフェスト(どのデータにどのような処理を適用するか)は
https://scrapbox.io/files/67010243a1ba07001d1fc47f.png
ToDo
funcがわにno-cacheつくる
glob
templateに
dataディレクトリがない
mainにサンプルがほしい
関数のハッシュ/依存ファイルのtimestampを見て再ビルドをする
課題の整理
ちょっとの差異があるデータプロットの際に困る
setup Aとsetup B とか
研究特有の問題
昔のデータと今のデータで測定スクリプトとかセットアップが変わって微妙にフォーマットが違ったりする
計測データによって使う機器が違ったりもする
→もういちど必要な機能から見直してみる
ExpreimntProtocol / ExperimentPlotter
AnalysisPlotter
一つのdfを入れるという仕組みに限界がある
{label: df} のdictを渡すような形。
メソッドチェーンができない問題は別で考える必要がある。
そもそもメソッドチェーンって必要?という話はある
yamlとかでもいいかもしれない。
python scriptを
AnalysisProcess
方向性
GUIを容易してそこからできるようにする
nocache問題が解決
GenericPlotterは豊富に用意する
単一ファイルとしてEjectできるようにして、成形する場合はそっちからやるようにする