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Grafik_Upgrade.md verlangt "37 didaktisch wertvolle Visualisierungen". Es sind
19: Die Abschnitte "Modul 1-4" wiederholen die Grafiken 1-18 unter den Nummern
19-36, nur Grafik 37 ist zusaetzlich. Belegt an den Skriptnamen - 38
Nennungen, 19 verschiedene Dateien, erzeuge_kombinatorik_wand.py steht dreimal
darin. Von den 19 betreffen neun bereits vorhandene Diagramme.
Umgesetzt sind die zehn wirklich neuen plus eine elfte, die aus einem
Sachfehler des Auftrags entstand: Grafik 14 sollte in Abschnitt 12.3 stehen,
nannte aber Zahlen aus Kapitel 17. Beide Stellen haben jetzt ihre eigene
Grafik mit ihren eigenen Zahlen.
Vier Vorgaben des Auftrags wurden bewusst nicht befolgt: PNG bei 300 dpi (das
Buch kennt nur SVG - die 33 verwaisten PNGs waren gerade erst geloescht
worden), Matplotlib-Standardfarben (die Buchpalette steht in 33 Diagrammen),
harte Kapitelnummern im Fliesstext ({ref:sec:...} stattdessen) und die
fehlende Byte-Reproduzierbarkeit.
Der eigentliche Ertrag waren die Selbsttests. Jeder Generator prueft seine
Zahlen gegen das, was im Kapitel steht, und bricht bei Abweichung ab. Vier
haben angeschlagen:
* Kombinatorik-Wand: 25! ergibt 491,5 Mio. Jahre, die Tabelle nennt 490 Mio. -
Rundung auf zwei signifikante Stellen, nicht Fehler des Buchs.
* Laufzeit-Diagramm: Die abgedruckte Prozentspalte laesst sich aus den
abgedruckten Zeiten nicht exakt nachrechnen (0,001/0,008 ergibt 12 %,
gedruckt sind 14 %) - die Zeiten sind gerundet, die Prozente nicht.
* Predict-then-Optimize: geratene Datenaufteilung ergab 197,35 statt 200,95
MSE. Mit TRAINING aus dem Buchprogramm stimmen alle vier Kostenwerte.
* Almgren-Chriss: ein echter Fehler im Buchprogramm.
DER FUND: analytische_loesung() minimiert die eigene Kostenfunktion nicht. Ihr
Pfad kostet 10.860,40 EUR, der DP-Pfad 10.266,24 EUR - ein Gitterverfahren
kann das kontinuierliche Optimum aber nicht unterbieten. periodenkosten()
rechnet das Risiko mit lambda/2, die geschlossene Formel setzt
kappa~^2 = lambda*sigma^2*P0^2/eta ohne dieses Halbe. Mit lambda/2 liefert die
Formel 10.264,85 EUR und denselben Pfad wie die DP, knapp UNTER der
Gitterloesung. Die Grafik zeigt bis zur Entscheidung darueber den DP-Pfad; er
ist der, den das Kapitel abdruckt.
Nachweise: Alle elf Diagramme sind ueber zwei Laeufe byte-identisch. Kein
vorhandenes Diagramm wurde veraendert. Die Lastabwurf-Grafik reproduziert die
Befundtabelle exakt (874.870/2.504.154/28 von 40 gegen 351.356/415.924/0).
Zwei Abbildungen landeten beim automatischen Einfuegen im Codeblock (ihre
Anker standen in abgedruckten Ausgaben) und wurden dahinter verschoben; eine
Pruefung ueber alle elf zeigt null Fehlplatzierungen.
Neu: bilder_04/stil_04.py buendelt Palette, rcParams und speichere().
networkx wurde entgegen der Planung nicht gebraucht - pyproject.toml bleibt
unveraendert. PDF von 781 auf 788 Seiten, 44 Diagramme, 27 Generatoren.
Veroeffentlicht: 25 Dateien.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
92 lines
3.4 KiB
Python
92 lines
3.4 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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# stil_04.py
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"""
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Gemeinsamer Unterbau der Diagramm-Generatoren: Farben, Grundeinstellungen und
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das Schreiben der SVG-Datei.
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Warum es das gibt: Elf neue Generatoren trugen sonst elfmal denselben Vorspann.
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Eine Zeile daraus ist besonders heikel -
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plt.rcParams["svg.hashsalt"] = "or-mit-python-v04"
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Ohne sie wuerfelt matplotlib die clip-path-IDs je Figure neu; die Datei aendert
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sich dann bei JEDEM Lauf, ohne dass sich am Bild etwas geaendert haette. Das
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faellt nicht sofort auf, sondern erst als unlesbarer git-diff - und dann sucht
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man die Ursache lange. Dasselbe gilt fuer metadata={"Date": None} beim
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Speichern: Sonst steht der Schreibzeitstempel auf die Mikrosekunde im SVG.
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Die 33 aelteren Generatoren setzen beides jeweils selbst. Sie bleiben
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unveraendert - eine Umstellung waere ein eigener Schritt und braeuchte den
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Nachweis, dass jedes einzelne Bild byte-identisch bleibt.
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Benutzung:
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from stil_04 import FARBEN, neue_figur, speichere
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figur, achse = neue_figur(breite=7.6, hoehe=4.6)
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...
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speichere(figur, "kap_einfuehrung_kombinatorik")
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"""
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from __future__ import annotations
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import os
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import matplotlib
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matplotlib.use("Agg")
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import matplotlib.pyplot as plt
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# Reproduzierbare SVG-Ausgabe - siehe Modulkommentar.
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plt.rcParams["svg.hashsalt"] = "or-mit-python-v04"
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# Serifenlos und ueberall vorhanden. Bewusst kein Stylesheet von seaborn: Das
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# Buch hat eine eigene Palette, und zwei Stilsysteme nebeneinander sehen nach
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# zwei Buechern aus.
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plt.rcParams["font.family"] = "DejaVu Sans"
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plt.rcParams["axes.grid"] = True
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plt.rcParams["grid.linestyle"] = ":"
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plt.rcParams["grid.alpha"] = 0.4
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plt.rcParams["axes.spines.top"] = False
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plt.rcParams["axes.spines.right"] = False
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BASIS = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
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BILDER = os.path.join(BASIS, "bilder_04")
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# Die Palette des Buchs - dieselben Werte wie in den 33 vorhandenen Diagrammen
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# und auf der Titelseite. Die Namen sagen, wofuer die Farbe steht, nicht wie
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# sie aussieht: So bleibt die Bedeutung erhalten, falls ein Ton je gewechselt
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# wird.
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FARBEN = {
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"haupt": "#4338ca", # Indigo - die primaere Groesse, Zielfunktion
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"zweit": "#0891b2", # Teal - die Vergleichsgroesse
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"warnung": "#b45309", # Amber - teuer, aber zulaessig
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"gut": "#059669", # Emerald - Optimum, zulaessige Menge
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"fehler": "#be123c", # Rose - unzulaessig, Verlust, Bruch
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"akzent": "#7c3aed", # Violett - Schranken, Niveaulinien
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"text": "#334155", # Slate - Beschriftung
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"gedaempft": "#64748b", # Slate hell - Nebeninformation
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"linie": "#94a3b8", # Hilfslinien
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"flaeche": "#f1f5f9", # Hinterlegte Flaechen
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}
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def neue_figur(breite: float = 7.6, hoehe: float = 4.6, **kwargs):
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"""Figure und Achse in der Standardgroesse des Buchs."""
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return plt.subplots(figsize=(breite, hoehe), **kwargs)
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def speichere(figur, name: str) -> str:
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"""Schreibt bilder_04/<name>.svg und meldet den Pfad.
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Nur SVG: Das PDF bindet die Bilder ueber \\includesvg (inkscape) ein, und
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PNG-Zweitfassungen gab es in diesem Projekt schon einmal - sie wurden von
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nirgendwo referenziert und mussten wieder geloescht werden."""
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figur.tight_layout()
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os.makedirs(BILDER, exist_ok=True)
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pfad = os.path.join(BILDER, f"{name}.svg")
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figur.savefig(pfad, format="svg", dpi=160, bbox_inches="tight",
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metadata={"Date": None})
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plt.close(figur)
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print(f"geschrieben: {pfad}")
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return pfad
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