thoughtful plot_table()

GitHub source

​

function plot_table

plot_table(
    vega_spec_name: 'str',
    data_table: 'wandb.Table',
    fields: 'dict[str, Any]',
    string_fields: 'dict[str, Any] | None' = None,
    split_table: 'bool' = False
) → CustomChart

Vega-Lite 명세와 wandb.Table을 사용하여 커스텀 차트를 생성합니다.

이 함수는 Vega-Lite 명세와 wandb.Table 오브젝트로 표현되는 데이터 테이블을 기반으로 커스텀 차트를 생성합니다. 명세는 미리 정의되어 W&B 백엔드에 저장되어 있어야 합니다. 이 함수는 wandb.Run.log()를 통해 W&B에 로그를 남길 수 있는 커스텀 차트 오브젝트를 반환합니다.

인수:

• vega_spec_name: 시각화 구조를 정의하는 Vega-Lite 명세의 이름 또는 식별자입니다.
• data_table: 시각화할 데이터를 포함하는 wandb.Table 오브젝트입니다.
• fields: Vega-Lite 명세의 필드와 시각화할 데이터 테이블의 해당 컬럼 간의 매핑입니다.
• string_fields: 커스텀 시각화에 필요한 문자열 상수의 값을 제공하기 위한 사전입니다.
• split_table: W&B UI에서 테이블을 별도의 섹션으로 분리할지 여부입니다. True인 경우 테이블은 “Custom Chart Tables”라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 False입니다.

반환:

• CustomChart: W&B에 로그를 남길 수 있는 커스텀 차트 오브젝트입니다. 차트를 로그 하려면 차트 오브젝트를 wandb.Run.log()의 인수로 전달하세요.

예외:

• wandb.Error: data_table이 wandb.Table 오브젝트가 아닌 경우 발생합니다.

예시:

# Vega-Lite 명세와 데이터 테이블을 사용하여 커스텀 차트를 생성합니다.
import wandb

data = [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]]
table = wandb.Table(data=data, columns=["x", "y"])
fields = {"x": "x", "y": "y", "title": "MY TITLE"}

with wandb.init() as run:
   # 트레이닝 코드가 여기에 들어갑니다

   # `string_fields`를 사용하여 커스텀 타이틀을 생성합니다.
   my_custom_chart = wandb.plot_table(
        vega_spec_name="wandb/line/v0",
        data_table=table,
        fields=fields,
        string_fields={"title": "Title"},
   )

   run.log({"custom_chart": my_custom_chart})