statistics visualize_annotation_duration : 引数--bin_width , `--tim…

…e_unit`を追加 (#1190)

* 引数追加

* 可視化

* ラベルごとのヒストグラムの感さえい

* 属性のヒストグラムを修正

* タイトルを表示

* metadataの表示

* format

* 可視化

* udpate pylintrc

* update docs

annofabcli/common/bokeh.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import math
+from typing import Any, Optional
+
+from bokeh.models import LayoutDOM
+from bokeh.models.widgets.markups import PreText
+from bokeh.plotting import figure
+
+
+def create_pretext_from_metadata(metadata: dict[str, Any]) -> PreText:
+    text_lines = [f"{key} = {json.dumps(value)}" for key, value in metadata.items()]
+    text = "\n".join(text_lines)
+    return PreText(text=text)
+
+
+def convert_1d_figure_list_to_2d(figure_list: list[figure], *, ncols: int = 4) -> list[list[Optional[LayoutDOM]]]:
+    """
+    1次元のfigure_listを、grid layout用に2次元のfigureリストに変換する。
+    """
+    row_list: list[list[Optional[LayoutDOM]]] = []
+
+    for i in range(math.ceil(len(figure_list) / ncols)):
+        start = i * ncols
+        end = (i + 1) * ncols
+        row: list[Optional[LayoutDOM]] = []
+        row.extend(figure_list[start:end])
+        if len(row) < ncols:
+            row.extend([None] * (ncols - len(row)))
+        row_list.append(row)
+
+    return row_list

annofabcli/statistics/histogram.py

@@ -18,6 +18,25 @@ def get_sub_title_from_series(ser: pandas.Series, decimals: int = 3) -> str:
     return sub_title
 
 
+def get_bin_edges(min_value: float, max_value: float, bin_width: float) -> numpy.ndarray:
+    """
+    numpy.histogramのbins引数に渡す、ビンの境界値を取得します。
+
+    * min_value=0, max_value=3, bin_width=2の場合: [0, 2, 4]を返す。
+    * min_value=0, max_value=4, bin_width=2の場合: [0, 2, 4, 6]を返す。
+
+    Args:
+        min_value: ヒストグラムに表示するデータの最小値
+        max_value: ヒストグラムに表示するデータの最大値
+        bin_width: ヒストグラムに表示するビンの幅
+    """
+    # stop引数に、`bin_width*2`を指定している理由：
+    # 引数が小数のときは`len(bin_edges)``期待通りにならないときがあるので、ビンの数を少し増やしている
+    # https://qiita.com/yuji38kwmt/items/ff00f3cb9083567d083f
+    bin_edges = numpy.arange(start=min_value, stop=max_value + bin_width * 2, step=bin_width)
+    return bin_edges
+
+
 def get_histogram_figure(
     ser: pandas.Series,
     x_axis_label: str,
@@ -51,3 +70,52 @@ def get_histogram_figure(
 
     fig.add_tools(hover)
     return fig
+
+
+def create_histogram_figure2(
+    hist: numpy.ndarray,
+    bin_edges: numpy.ndarray,
+    *,
+    x_axis_label: str,
+    y_axis_label: str,
+    title: Optional[str] = None,
+    sub_title: Optional[str] = None,
+    width: int = 400,
+    height: int = 300,
+) -> figure:
+    """
+    ヒストグラムのbokeh.figureを生成します。
+
+    Args:
+        hist: `numpy.histogram`の戻り値 tuple[0]
+        bin_edges: `numpy.histogram`の戻り値 tuple[1]
+        x_axis_label: X軸の名前
+        y_axis_label: Y軸の名前
+        title: グラフのタイトル
+        sub_title: グラフのサブタイトル
+        width: グラフの幅
+        height: グラフの高さ
+    """
+    df_histogram = pandas.DataFrame({"frequency": hist, "left": bin_edges[:-1], "right": bin_edges[1:]})
+    df_histogram["interval"] = [f"{left:.1f} to {right:.1f}" for left, right in zip(df_histogram["left"], df_histogram["right"])]
+    df_histogram["width"] = [f"{(right-left):.1f}" for left, right in zip(df_histogram["left"], df_histogram["right"])]
+
+    source = ColumnDataSource(df_histogram)
+    fig = figure(
+        width=width,
+        height=height,
+        x_axis_label=x_axis_label,
+        y_axis_label=y_axis_label,
+    )
+
+    if sub_title is not None:
+        fig.add_layout(Title(text=sub_title, text_font_size="11px"), "above")
+    if title is not None:
+        fig.add_layout(Title(text=title), "above")
+
+    hover = HoverTool(tooltips=[("interval", "@interval"), ("width", "@width"), ("frequency", "@frequency")])
+
+    fig.quad(source=source, top="frequency", bottom=0, left="left", right="right", line_color="white")
+
+    fig.add_tools(hover)
+    return fig