Facebookの可視化ツールVisdomを色々試す

visdomはFacebook AI Researchが公開しているオープンソースの可視化ライブラリ，Torchとnumpyに対応している．

• GitHub repo

Visdom aims to facilitate visualization of (remote) data with an emphasis on supporting scientific experimentation.

Install

pip install visdom

使い方

• CLIからvisdomコマンドで起動
• デフォルトはhttp://localhost:8097でアクセスできる

$ visdom

プロット

• 以下のようにコンストラクタを呼んだ後，プロットをしていく

vis = visdom.Visdom()

vis.text

• 文字列を表示

# text
vis.text('Hello, world!')

vis.image

• 画像を表示

# image
img = cv2.imread("../images/cavy.jpg", 0)
vis.image(img)

vis.matplot

• matplotlibの出力結果を表示

# matplotlib
plt.plot([1, 23, 2, 4])
plt.ylabel('some numbers')
vis.matplot(plt)

vis.video

• 動画を表示

# video
video = np.empty([256, 250, 250, 3], dtype=np.uint8)
for n in range(256):
    video[n, :, :, :].fill(n)
vis.video(tensor=video)

vis.scatter

• 散布図を表示
• 指定できるオプションは以下のようなものがある
  • legend: 凡例
  • xtickmin, xtickmax: x軸の範囲
  • ytickmin, ytickmax: y軸の範囲
  • xtickstep: x軸のメモリの間隔
  • markersymbol: マーカーに用いる記号

# scatter
Y = np.random.rand(100)
old_scatter = vis.scatter(
    X=np.random.rand(100, 2),
    Y=(Y[Y > 0] + 1.5).astype(int),
    opts=dict(
        legend=['Didnt', 'Update'],
        xtickmin=-1,
        xtickmax=1,
        xtickstep=0.5,
        ytickmin=-1,
        ytickmax=1,
        ytickstep=0.5,
        markersymbol='cross-thin-open',
    ),
)

• z軸についての指定をすることで3次元プロットも可能

# 3D scatter
vis.scatter(
X=np.random.rand(100, 3),
Y=(Y + 1.5).astype(int),
opts=dict(
    legend=['Men', 'Women'],
    markersize=5,
    xtickmin=0,
    xtickmax=2,
    xlabel='Arbitrary',
    xtickvals=[0, 0.75, 1.6, 2],
    ytickmin=0,
    ytickmax=2,
    ytickstep=0.5,
    ztickmin=0,
    ztickmax=1,
    ztickstep=0.5,
)
)

vis.bar

• bar plotを表示
• 指定できるオプションは以下のようなものがある
  • legend: 凡例
  • stacked: 棒グラフを積み上げる
  • rownames: x軸の名前

# bar
vis.bar(
    X=np.abs(np.random.rand(5, 3)),
    opts=dict(
        stacked=True,
        legend=['Facebook', 'Google', 'Twitter'],
        rownames=['2012', '2013', '2014', '2015', '2016']
    )
)

vis.histogram

• ヒストグラムの表示

vis.histogram(X=np.random.rand(10000), opts=dict(numbins=20))

vis.heatmap

• ヒートマップの表示

vis.heatmap(
    X=np.outer(np.arange(1, 6), np.arange(1, 11)),
    opts=dict(
        columnnames=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'],
        rownames=['y1', 'y2', 'y3', 'y4', 'y5'],
        colormap='Electric',
    )
)

vis.contour

• 等高線の表示

vis.heatmap(
    X=np.outer(np.arange(1, 6), np.arange(1, 11)),
    opts=dict(
        columnnames=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'],
        rownames=['y1', 'y2', 'y3', 'y4', 'y5'],
        colormap='Electric',
    )
)

vis.surf

• サーフェスプロットの表示

vis.surf(X=X, opts=dict(colormap='Hot'))

vis.line

• 折れ線グラフの表示

vis.line(Y=np.random.rand(10), opts=dict(showlegend=True))

全部表示

• 今回試したものを全部表示させると以下のようになる
• 各カードごとに，レイアウト変更やリサイズなどのインタラクティブな操作ができる