plot_table()

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함수 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 사양과 wandb.Table을 사용해 맞춤형 차트를 생성합니다.

이 함수는 Vega-Lite 사양과 wandb.Table 객체로 표현된 데이터 테이블을 바탕으로 맞춤형 차트를 생성합니다. 이 사양은 미리 정의되어 W&B 백엔드에 저장되어 있어야 합니다. 이 함수는 wandb.Run.log()를 사용해 W&B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체를 반환합니다.

매개변수:

• vega_spec_name: 시각화 구조를 정의하는 Vega-Lite 사양의 이름 또는 식별자입니다.
• data_table: 시각화할 데이터를 포함하는 wandb.Table 객체입니다.
• fields: Vega-Lite 사양의 필드와 시각화할 데이터 테이블의 해당 열 사이의 매핑입니다.
• string_fields: 맞춤형 시각화에 필요한 문자열 상수 값을 제공하기 위한 사전입니다.
• split_table: 테이블을 W&B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. True이면 테이블이 “Custom Chart Tables”라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 False입니다.

반환값:

• CustomChart: W&B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 차트 객체를 wandb.Run.log()의 매개변수로 전달하세요.

예외:

• wandb.Error: data_table이 wandb.Table 객체가 아닌 경우입니다.

예시:

# Vega-Lite 사양과 데이터 테이블을 사용하여 맞춤형 차트를 만듭니다.
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 코드를 여기에 작성합니다.

    # `string_fields`를 사용하여 맞춤형 제목을 만듭니다.
    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})