Code 1.2 pz.BetaBinomial: AttributeError: module 'preliz' has no attribute 'BetaBinomial'

[bwcastillo]

Hi @aloctavodia,

I am writing because I got a problem in the Code 1.2. I installed it with pip install preliz==0.0.2. However, when I code ´pz.BetaBinomial(alpha=10, beta=10, n=6).plot_interactive()´ I got: AttributeError: module 'preliz' has no attribute 'BetaBinomial'. Do you suggest some way to solve it? I keep attentive.

Best regards from Chile.
Thanks in advance for sharing your knowledge.
Bryan

PS: Let me know if I can write you in Spanish.

[aloctavodia]

Hola Bryan, Me parece muy raro el error. Como si algo se hubiera instalado mal. Probaste instalar la última versión. Simplemente pip install preliz. Creo que no debería romper ninguno de los otros ejemplos. Saludos. El vie., 24 may. 2024 16:15, bwcastillo ***@***.***> escribió:

…

Hi @aloctavodia <https://github.com/aloctavodia>, I am writing because I got a problem in the Code 1.2. I installed it with pip install preliz==0.0.2. However, when I code ´pz.BetaBinomial(alpha=10, beta=10, n=6).plot_interactive()´ I got: AttributeError: module 'preliz' has no attribute 'BetaBinomial'. Do you suggest some way to solve it? I keep attentive. Best regards from Chile. Thanks in advance for sharing your knowledge. Bryan PS: Let me know if I can write you in Spanish. — Reply to this email directly, view it on GitHub <#24>, or unsubscribe <https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAKG4TRJFOWW4V2SH5WSTSDZD6GWZAVCNFSM6AAAAABIIDDRDCVHI2DSMVQWIX3LMV43ASLTON2WKOZSGMYTMMJQGAYTEOA> . You are receiving this because you were mentioned.Message ID: ***@***.***>

[bwcastillo]

Genial!

Ahora funcionó, sin embargo, obtuve:

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[26], line 1
----> 1 pz.BetaBinomial(alpha=10, beta=10, n=5).plot_interactive()

File [~\.conda\envs\pymc_env\Lib\site-packages\preliz\distributions\distributions.py:541](http://localhost:8888/lab/tree/~/.conda/envs/pymc_env/Lib/site-packages/preliz/distributions/distributions.py#line=540), in Distribution.plot_interactive(self, kind, xy_lim, pointinterval, interval, levels, figsize)
    539 else:
    540     for name, value, support in zip(self.param_names, self.params, self.params_support):
--> 541         sliders[name] = get_slider(name, value, *support)
    543 def plot(**args):  # pylint: disable=inconsistent-return-statements
    544     if self.__class__.__name__ == "Categorical":

File [~\.conda\envs\pymc_env\Lib\site-packages\preliz\internal\plot_helper.py:283](http://localhost:8888/lab/tree/~/.conda/envs/pymc_env/Lib/site-packages/preliz/internal/plot_helper.py#line=282), in get_slider(name, value, lower, upper)
    280 min_v, max_v, step = generate_range(value, lower, upper)
    282 if isinstance(value, float):
--> 283     slider_type = FloatSlider
    284 else:
    285     slider_type = IntSlider

NameError: name 'FloatSlider' is not defined

De todas maneras las otras funciones trabajan.

Quedo atento.
Gracias por la inmediatez de la primera respuesta.

[aloctavodia]

Otro detalle, en las versiones nuevas de PreliZ algunas dependencias son opcionales. Podes instalarlas todas haciendo pip install "preliz[full,notebook]"

[bwcastillo]

Genial funcionó perfecto.
Muchas gracias!

Quería agregar esta pregunta, no sé si tengo que abrir un nuevo issue. Entiendo que la primera parte del libro es para desarrollar las intuiciones de los tipos de distribuciones. Sin embargo, en el Código 1.4 obtuve este gráfico, que discrepa del que está en la Figura 1.4. Creo que es por la escala de .rvs(1000). Intenté con valores más bajos pero me reduce las barras a una, aunque se aprecia mejor la distribución pdf beta binomial como línea.

plt.hist(pz.BetaBinomial(alpha=2, beta=5, n=5).rvs(1000))
pz.BetaBinomial(alpha=2, beta=5, n=5).plot_pdf();

[aloctavodia]

En general es mejor abrir un issue por cada tema.

La diferencia entre las barras y los puntos es que el histograma no está normalizado, para que esté normalizado tenés que pasar el argumento density=True a plt.hist

[bwcastillo]

Muchas gracias Osvaldo!