Visualización de clasificación rápida usando Matplotlib

La visualización de algoritmos facilita su comprensión al analizar y comparar la cantidad de operaciones que tuvieron lugar para comparar e intercambiar los elementos. Para esto usaremos matplotlib, para trazar gráficos de barras para representar los elementos del arreglo,  

Acercarse :

  1. Generaremos una array con elementos aleatorios.
  2. Se llamará al algoritmo en esa array y se usará la declaración de rendimiento en lugar de la declaración de retorno para fines de visualización.
  3. Daremos los estados actuales de la array después de comparar e intercambiar. Por lo tanto, el algoritmo devolverá un objeto generador.
  4. Matplotlib, la animación se utilizará para visualizar la comparación y el intercambio de la array.
  5. La array se almacenará en un objeto contenedor de barras matplotlib (‘bar_rects’), donde el tamaño de cada barra será igual al valor correspondiente del elemento en la array.
  6. El método incorporado FuncAnimation de la animación matplotlib pasará los objetos contenedor y generador a la función utilizada para crear la animación. Cada cuadro de la animación corresponde a una sola iteración del generador.
  7. La función de animación que se llama repetidamente establecerá la altura del rectángulo igual al valor de los elementos.

python3

# import all the modules
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib as mp
import numpy as np
import random
 
# quicksort function
def quicksort(a, l, r):
    if l >= r:
        return
    x = a[l]
    j = l
    for i in range(l + 1, r + 1):
        if a[i] <= x:
            j += 1
            a[j], a[i] = a[i], a[j]
        yield a
    a[l], a[j]= a[j], a[l]
    yield a
 
    # yield from statement used to yield
    # the array after dividing
    yield from quicksort(a, l, j-1)
    yield from quicksort(a, j + 1, r)
 
# function to plot bars
def showGraph():
 
    # for random unique values
    n = int(input("enter array size\n"))
    a = [i for i in range(1, n + 1)]
    random.shuffle(a)
    datasetName ='Random'
 
    # generator object returned by the function
    generator = quicksort(a, 0, n-1)
    algoName = 'Quick Sort'
 
    # style of the chart
    plt.style.use('fivethirtyeight')
 
    # set colors of the bars
    data_normalizer = mp.colors.Normalize()
    color_map = mp.colors.LinearSegmentedColormap(
        "my_map",
        {
            "red": [(0, 1.0, 1.0),
                    (1.0, .5, .5)],
            "green": [(0, 0.5, 0.5),
                      (1.0, 0, 0)],
            "blue": [(0, 0.50, 0.5),
                     (1.0, 0, 0)]
        }
    )
 
    fig, ax = plt.subplots()
 
    # bar container
    bar_rects = ax.bar(range(len(a)), a, align ="edge",
                       color = color_map(data_normalizer(range(n))))
 
    # setting the limits of x and y axes
    ax.set_xlim(0, len(a))
    ax.set_ylim(0, int(1.1 * len(a)))
    ax.set_title("ALGORITHM : "+ algoName + "\n" + "DATA SET : " +
             datasetName, fontdict = {'fontsize': 13, 'fontweight':
                                      'medium', 'color' : '#E4365D'})
 
    # the text to be shown on the upper left indicating the number of iterations
    # transform indicates the position with relevance to the axes coordinates.
    text = ax.text(0.01, 0.95, "", transform = ax.transAxes, color = "#E4365D")
    iteration = [0]
 
    def animate(A, rects, iteration):
        for rect, val in zip(rects, A):
 
            # setting the size of each bar equal to the value of the elements
            rect.set_height(val)
        iteration[0] += 1
        text.set_text("iterations : {}".format(iteration[0]))
 
    # call animate function repeatedly
    anim = FuncAnimation(fig, func = animate,
        fargs = (bar_rects, iteration), frames = generator, interval = 50,
        repeat = False)
    plt.show()
 
showGraph()

Producción : 
 

Para tamaño de array 20

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por maryamnadeem20 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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