1 use plotters::prelude::*;
2 
3 use rand::SeedableRng;
4 use rand_distr::{Distribution, Normal};
5 use rand_xorshift::XorShiftRng;
6 
7 use itertools::Itertools;
8 
9 use num_traits::sign::Signed;
10 
main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>>11 fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
12     let data = generate_random_data();
13     let down_sampled = down_sample(&data[..]);
14 
15     let root =
16         BitMapBackend::new("plotters-doc-data/errorbar.png", (1024, 768)).into_drawing_area();
17 
18     root.fill(&WHITE)?;
19 
20     let mut chart = ChartBuilder::on(&root)
21         .caption("Linear Function with Noise", ("sans-serif", 60))
22         .margin(10)
23         .set_label_area_size(LabelAreaPosition::Left, 40)
24         .set_label_area_size(LabelAreaPosition::Bottom, 40)
25         .build_ranged(-10f64..10f64, -10f64..10f64)?;
26 
27     chart.configure_mesh().draw()?;
28 
29     chart
30         .draw_series(LineSeries::new(data, &GREEN.mix(0.3)))?
31         .label("Raw Data")
32         .legend(|(x, y)| PathElement::new(vec![(x, y), (x + 20, y)], &GREEN));
33 
34     chart.draw_series(LineSeries::new(
35         down_sampled.iter().map(|(x, _, y, _)| (*x, *y)),
36         &BLUE,
37     ))?;
38 
39     chart
40         .draw_series(
41             down_sampled.iter().map(|(x, yl, ym, yh)| {
42                 ErrorBar::new_vertical(*x, *yl, *ym, *yh, BLUE.filled(), 20)
43             }),
44         )?
45         .label("Down-sampled")
46         .legend(|(x, y)| PathElement::new(vec![(x, y), (x + 20, y)], &BLUE));
47 
48     chart
49         .configure_series_labels()
50         .background_style(WHITE.filled())
51         .draw()?;
52 
53     Ok(())
54 }
55 
generate_random_data() -> Vec<(f64, f64)>56 fn generate_random_data() -> Vec<(f64, f64)> {
57     let norm_dist = Normal::new(0.0, 1.0).unwrap();
58     let mut x_rand = XorShiftRng::from_seed(*b"MyFragileSeed123");
59     let x_iter = norm_dist.sample_iter(&mut x_rand);
60     x_iter
61         .take(20000)
62         .filter(|x| x.abs() <= 4.0)
63         .zip(-10000..10000)
64         .map(|(yn, x)| {
65             (
66                 x as f64 / 1000.0,
67                 x as f64 / 1000.0 + yn * x as f64 / 10000.0,
68             )
69         })
70         .collect()
71 }
72 
down_sample(data: &[(f64, f64)]) -> Vec<(f64, f64, f64, f64)>73 fn down_sample(data: &[(f64, f64)]) -> Vec<(f64, f64, f64, f64)> {
74     let down_sampled: Vec<_> = data
75         .iter()
76         .group_by(|x| (x.0 * 1.0).round() / 1.0)
77         .into_iter()
78         .map(|(x, g)| {
79             let mut g: Vec<_> = g.map(|(_, y)| *y).collect();
80             g.sort_by(|a, b| a.partial_cmp(b).unwrap());
81             (
82                 x,
83                 g[0],
84                 g.iter().sum::<f64>() / g.len() as f64,
85                 g[g.len() - 1],
86             )
87         })
88         .collect();
89     down_sampled
90 }
91