<commit_before>#coding: utf-8

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Enthält Klassen und Methoden für die Identifikation
von gegebenen Daten und zum Anzeigen, Ändern und 
Erstellen von Regressionsmodellen.
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import os
from abc import ABCMeta, abstractmethod
from functools import partial
from itertools import izip
from warnings import warn

import numpy
import configobj
from configobj import ConfigObj
from matplotlib.pyplot import (figure, legend, grid, text, show,
                               subplot, plot)

from sitforc.funcparser import parse_func, ParseException
from sitforc.fitting import ModelFitter, PolyFitter

class SitforcWarning(Warning):
    pass

class Model(object):
    '''
    Diese Klasse stellt ein Regressionsmodell dar. Das Modell
    ist dabei als String einer mathematischen Funktion
    hinterlegt, dabei wird die Syntax von Python verwendet.
    Dieser String wird geparst und mit Hilfe der "eval"-Funktion
    zu einer echten (lambda-)Funktion evaluiert.
    '''
    def __init__(self, name, func, funcstring, latex, **params):
        self.name = name
        self.func = func
        self.funcstring = funcstring
        self.default_params = params
        self.latex = latex
        self.comment = ''
        
    def __call__(self, x, *p, **p_kws):
        '''
        Ruft die Funktion mit den übergebenen<commit_msg>Set GTK backend manually.<commit_after>#coding: utf-8

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Enthält Klassen und Methoden für die Identifikation
von gegebenen Daten und zum Anzeigen, Ändern und 
Erstellen von Regressionsmodellen.
'''


import os
from abc import ABCMeta, abstractmethod
from functools import partial
from itertools import izip
from warnings import warn

import numpy
import configobj
from configobj import ConfigObj

import matplotlib
matplotlib.use('GTKAgg')
from matplotlib.pyplot import (figure, legend, grid, text, show,
                               subplot, plot)

from sitforc.funcparser import parse_func, ParseException
from sitforc.fitting import ModelFitter, PolyFitter

class SitforcWarning(Warning):
    pass

class Model(object):
    '''
    Diese Klasse stellt ein Regressionsmodell dar. Das Modell
    ist dabei als String einer mathematischen Funktion
    hinterlegt, dabei wird die Syntax von Python verwendet.
    Dieser String wird geparst und mit Hilfe der "eval"-Funktion
    zu einer echten (lambda-)Funktion evaluiert.
    '''
    def __init__(self, name, func, funcstring, latex, **params):
        self.name = name
        self.func = func
        self.funcstring = funcstring
        self.default_params = params
        self.latex = latex
        self.comment = ''
        
    def __call__(self, x, *p, **p_kws):
        '''
        Ruft die Funktion mit den übergebenen
{'fraction_non_alphanumeric': 0.06573116691285082, 'fraction_numerical': 0.0007385524372230429, 'mean_word_length': 3.2065217391304346, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 3, '<?xml version=': 0, '>': 3, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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