Announcing a Major change in the development direction of the functionality related to result visualization

[ckdckd145]

The original development plan regarding the visualization of analysis results was to define a new, fully compatible class object within statmanager-kr. Currently, this is implemented as a class named FigureInStatmanager. I wanted to implement some of the features of matplotlib and seaborn through internal methods, such as .revise(), so that users who are relatively unfamiliar with code would not have difficulty utilizing the visualization features.

However, I find it very complicated and inefficient to add code to various objects like Axes and FacetGrid to make them all compatible. Rather, this will delay the development of the statistical analysis-related parts and cause many difficulties. Therefore, I will modify all functions related to .figure() to return a well-crafted object (e.g. Axes or FacetGrid) from matplotlib or seaborn, even if it inevitably requires prior knowledge of other dependent libraries.

Therefore, in the future, the data visualization functionality provided by statmanager-kr will remain a kind of add-on, and we hope that our users will understand this.

---

분석 결과의 시각화와 관련된 기존 개발 계획은 statmanager-kr 내에서 완벽하게 호환되는 새로운 클래스 객체를 정의하는 것이었습니다. 현재 이것은 FigureInStatmanager 라는 이름의 클래스로 구현되어 있습니다. 저는 비교적 코드에 익숙하지 않은 사용자도 시각화 기능을 활용하는데 어려움이 없도록, matplotlib과 seaborn의 일부 기능을 .revise()와 같은 자체 메소드를 통해 구현하고자 했습니다.

그러나 저는 Axes, FacetGrid와 같은 다양한 객체에 모두 호환되도록 코드를 추가하는 것이 매우 복잡하고 비효율적이라고 느껴집니다. 오히려 이로 인하여 통계분석과 관련된 부분의 개발이 지연되고, 여러 어려움에 봉착하게 됩니다. 그래서, 어쩔 수 없이 다른 라이브러리에 대한 사전 지식을 요구하게 되더라도, matplotlib이나 seaborn의 잘 만들어진 객체 (예를 들면 Axes나 FacetGrid)를 반환하도록 .figure()와 관련된 모든 기능을 수정할 예정입니다.

따라서, 앞으로 statmanager-kr에서 제공하는 데이터 시각화 기능은 일종의 부가 기능으로 남게 될 것으로 보입니다. 이에 대해 사용자 여러분의 양해를 바랍니다.