ASReview项目的可视化工具
asreview-visualization的Python项目详细描述
ASReview可视化
这是用于 ASReview软件。这是一个快速的方法 用不同的数据集、模型和 模型参数。在
安装
安装可视化软件包的最简单方法是从PyPI安装：
pip install asreview-visualization
安装可视化软件包后，asreview应该自动
发现它。测试方法：
它应该列出“情节”模式。在
基本用途
可以放置使用相同的ASReview设置创建的状态文件 把它们放在同一个目录中。状态文件 不同的设置/数据集应该放在不同的目录中进行比较 他们。在
作为一个示例，考虑下面的目录结构，其中我们有两个
名为ace和ptsd的数据集，每个数据集有8次运行：
├── ace
│ ├── results_0.h5
│ ├── results_1.h5
│ ├── results_2.h5
│ ├── results_3.h5
│ ├── results_4.h5
│ ├── results_5.h5
│ ├── results_6.h5
│ └── results_7.h5
└── ptsd
├── results_0.h5
├── results_1.h5
├── results_2.h5
├── results_3.h5
├── results_4.h5
├── results_5.h5
├── results_6.h5
└── results_7.h5
然后我们可以通过以下方式绘制结果：
asreview plot ace ptsd
默认情况下，显示的值表示为论文总数的百分比。使用
-a或--absolute-values标志，使它们以绝对数表示：
asreview plot ace ptsd --absolute-values
绘图类型
目前实现了四种绘图类型：inclusion，discovery，
limit，progression。可以使用-t或
--type开关。使用,作为分隔符可以绘制多个绘图：
asreview plot ace ptsd --type 'inclusion,discovery'夹杂物
此图显示作为函数找到的包含论文的数量/百分比 被审核论文的数量/百分比。初始纳入/排除论文 相减，使直线始终从（0,0）开始。在
生产线越快达到100%，性能越好。在
发现
此图显示了必须 在发现每一个内含物之前请阅读。不是每一篇论文都一样难 找到。在
越靠近左边越好。在
极限
这个数字显示了在给定的标准下需要阅读多少篇论文。A 标准表示为“在阅读完y%的论文后，最多 平均z的论文没有被审稿人看到，如果他 正在使用最大采样。”。这里，y显示在y轴上，而三个值 将z绘制为三条颜色相同的不同线。三个 z的值为0.1、0.5和2.0。在
线接触黑色（y=x）线越快越好。在
进展
此图显示了平均包合率与时间、数量的关系 报纸读到了。左边越集中越好。粗线是 单个运行的平均值（细线）。可视化软件包将 自动检测哪些是目录，哪些是文件。曲线是 用高斯平滑算法平滑。在
美国石油学会
要使用更高级的功能，还可以使用可视化
打包为库。这样做的好处是你可以制造出更多的可重复性
绘制文本等在you想要的位置。示例见
模块asreviewcontrib.visualization.quick。这些是脚本
用于命令行界面。在
fromasreviewcontrib.visualization.plotimportPlotwithPlot.from_paths(["PATH_1","PATH_2"])asplot:inc_plot=plot.new("inclusion")inc_plot.set_grid()inc_plot.set_xlim(0,30)inc_plot.set_ylim(0,101)inc_plot.set_legend()inc_plot.show()inc_plot.save("SOME_FILE.png")
当然，填充PATH_1和{
如果自定义不够，还可以直接操作
^plotting类的{self.fig属性。在
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