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plot_dTaylor

O diagrama de Taylor, semelhante ao scorecard, também possui a característica de resumir estatísticas básicas em um único diagrama. A função plot_dTaylor utiliza o módulo SkillMetrics (veja mais detalhes sobre este módulo em SkillMetrics) para plotar o diagrama de Taylor a partir das tabelas do SCANTEC.

Cuidado

Esta função está implementada mas ainda não foi testada e pode conter bugs.

Para acessar a documentação da função plot_dTaylor, utilize o comando a seguir:

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help(scanplot.plot_dTaylor)

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Help on function plot_dTaylor in module plot_functions:

plot_dTaylor(dTable, data_conf, Vars, Stats, outDir, **kwargs)
    plot_dTaylor
    ============

    Esta função plota o diagrama de Taylor a partir das tabelas de estatísticas
    do SCANTEC, para um ou mais experimentos.

    Esta função utiliza o módulo SkillMetrics (https://pypi.org/project/SkillMetrics/). 

    Parâmetros de entrada
    ---------------------
        dTable    : objeto dicionário com uma ou mais tabelas do SCANTEC;
        Vars      : lista com os nomes e níveis das variáveis;
        data_conf : objeto dicionário com as configurações do SCANTEC;
        Stats     : lista com os nomes das estatísticas a serem processadas
                    (são necessárias as tabelas ACOR, RMSE e VIES);
        outDir    : string com o diretório com as tabelas do SCANTEC.

    Parâmetros de entrada opcionais
    -------------------------------
        showFig : valor Booleano para mostrar ou não as figuras durante a plotagem:
                  * showFig=False (valor padrão), não mostra as figuras (mais rápido);
                  * showFig=True, mostra as figuras (mais lento);
        saveFig : valor Booleano para salvar ou não as figuras durante a plotagem:
                  * saveFig=False (valor padrão), não salva as figuras;
                  * saveFig=True, salva as figuras;
        figDir  : string com o diretório onde as figuras serão salvas.

    Resultado
    ---------
        Figuras salvas no diretório definido na variável outDir ou figDir. Se figDir não
        for passado, então as figuras são salvas no diretório outDir (SCANTEC/dataout).

    Uso
    ---
        import scanplot 

        data_vars, data_conf = scanplot.read_namelists("~/SCANTEC")

        dataInicial = data_conf["Starting Time"]
        dataFinal = data_conf["Ending Time"]
        Vars = list(map(data_vars.get,[*data_vars.keys()]))
        Stats = ["ACOR", "RMSE", "VIES"]
        Exps = list(data_conf["Experiments"].keys())
        outDir = data_conf["Output directory"]

        figDir = data_conf["Output directory"]

        dTable = scanplot.get_dataframe(dataInicial,dataFinal,Stats,Exps,outDir)

        scanplot.plot_dTaylor(dTable,data_conf,Vars,Stats,outDir,figDir=figDir,showFig=True,saveFig=True)       

    Observações
    -----------
        Experimental, esta função considera o devio-padrão como a raiz quadrada do RMSE.

A função plot_dTaylor permite que sejam selecionadas uma ou mais variáveis, as quais serão plotadas em diagramas separados. O mesmo acontece com os experimentos. Para ilustrar o uso da função plot_dTaylor, serão escolhidas duas variáveis dos experimentos avalidados pelo SCANTEC.

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Vars = list(map(data_vars.get,[12,13]))

Observe o parâmetros data_conf, que é o dicionário criado e que contém as configurações do SCANTEC, inclusive os prefixos (eg., EXP01, EXP02 etc) dos experimentos:

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scanplot.plot_dTaylor(dTable, data_conf, Vars,
                      Stats, outDir, figDir=figDir,
                      showFig=True, saveFig=True)

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