Ответ на пост «Минусы»⁠⁠43

Пикабу, есть вот какая идея, она кажется очень наглядной и интуитивно понятной, вместо отображения полосочек с минусами. @pikabu, @moderator, как вам идея?

Можно создать интересометр – инструмент, который поможет анализировать реакцию на контент. Он работает аналогично полярной системе координат (см. рисунок 1) и выглядит как циферблат.

В основе лежит 2D круговая диаграмма:

• Вертикальная ось (OY) отвечает за баланс положительных и отрицательных реакций.

• Горизонтальная ось (OX) отражает уровень интереса, связанный с числом реакций.
  
  В результате получаем точку на окружности в одной из областей.

В исходном состоянии (без реакций) стрелка (точка) указывает направо (3 часа). Далее:

• Если много плюсов, она поднимается вверх (к 12 часам).

• Если много минусов, опускается вниз (к 6 часам).

• Если плюсы и минусы примерно равны, но их много, стрелка указывает налево (9 часов).

• Если плюсы и минусы равны, но их мало, остается направленной на 3 часа (слабый интерес).
  (см. рисунок 2)

Дополнительно можно использовать цветовую кодировку:

• Зеленый оттенок – преобладание плюсов.

• Красный оттенок – преобладание минусов.

• Серый оттенок– слабый интерес.

• Оранжевый – сильный интерес при сумме реакций, близкой к нулю.

При этом, так же как и сейчас выводим модуль числового значения разницы между плюсами и минусами для всех постов.

В таком формате система будет интуитивно понятной. Смотри примеры на рисунке 3.

Реализовать можно примерно так:

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(42)

Np = np.random.randint(0, 200, 30) #плюсы

Nm = np.random.randint(-200, 0, 30) #минусы

# Устанавливаем число реакций на пост, после которого отражаем X

threshold = 150

Nm_abs = np.abs(Nm)

theta = (np.pi / 2) * (Np - Nm_abs) / (Np + Nm_abs + 1e-9)

X = np.cos(theta)

Y = np.sin(theta)

# Отражаем X, если Np < |Nm|

X = np.where(Np + Nm_abs > threshold, -X, X)

colors = []

for i in range(len(X)):

if np.abs(X[i]) < np.sin(np.pi/4) and Y[i] > 0: # X ≈ 0 и Y ≈ 1

colors.append("green")

elif np.abs(X[i]) < np.sin(np.pi/4) and Y[i] < 0: # X ≈ 0 и Y ≈ -1

colors.append("red")

elif np.abs(Y[i]) < np.sin(np.pi/4) and X[i] > 0: # Y ≈ 0 и X ≈ 1

colors.append("gray")

elif np.abs(Y[i]) < np.sin(np.pi/4) and X[i] < 0: # Y ≈ 0 и X ≈ -1

colors.append("orange")

else:

colors.append("black")

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))

circle = plt.Circle((0, 0), 1, color='black', fill=False, linewidth=2)

ax.add_patch(circle)

# Размещаем точки

ax.scatter(X, Y, c=colors, label="Точки на окружности")

# Настройки осей

ax.set_xlim(-1.2, 1.2)

ax.set_ylim(-1.2, 1.2)

ax.axhline(0, color='gray', linestyle='--', linewidth=0.5)

ax.axvline(0, color='gray', linestyle='--', linewidth=0.5)

ax.set_aspect('equal', adjustable='datalim')

plt.grid(True)

# Легенда цветов

from matplotlib.patches import Patch

legend_elements = [

Patch(facecolor='green', label='X ≈ 0, Y ≈ 1'),

Patch(facecolor='red', label='X ≈ 0, Y ≈ -1'),

Patch(facecolor='gray', label='X ≈ 1, Y ≈ 0'),

Patch(facecolor='orange', label='X ≈ -1, Y ≈ 0')

]

ax.legend(handles=legend_elements)

plt.show()

print("Np (положительные):", Np)

print("Nm (отрицательные):", Nm)

print("X:", X)

print("Y:", Y)

В целом, рассуждая дальше, систему можно еще упростить. Вместо стрелки можно использовать одну точку, размещенную в соответствующей области на окружности. А можно вообще использовать рамку всего виджета с оценкой поста. Просто внедрить соответствующую точку в нужном месте на периметре.

Что скажете?