标签: data-visualization

我有一个生成不同类型图表的 Web 服务。图表是使用编程方式生成的，System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting并将它们保存为 .png 文件。但无论我做什么，图表的尺寸都是 300x300 像素。

在互联网上，我找到了许多更改图表大小的解决方案，但它们仅适用于将图表放入 WinForm 然后保存到文件的情况。

如果我的应用程序中没有 WinForms，如何更改图表的大小？

这是我在代码中所做的一个虚拟示例

int[] yVal = { 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 };
string[] xName = { "a", "b", "b", "b", "b", "b", "b" };

System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting.Chart Chart1 = new Chart();
Chart1.Titles.Add("Title");
Chart1.Series.Add(new Series());

Chart1.Series[0].XValueType = ChartValueType.String;
Chart1.Series[0].YValueType = ChartValueType.Int32;
Chart1.Series[0].Points.DataBindXY(xName, yVal);

Chart1.Palette = ChartColorPalette.EarthTones;

Chart1.Legends.Add(new Legend());
Chart1.Legends[0].Enabled = false;

ChartArea chartArea = new ChartArea();
chartArea.AxisX.Title = "X";
chartArea.AxisY.Title = "Y";
Chart1.ChartAreas.Add(chartArea);


Chart1.SaveImage("chart.png", ChartImageFormat.Png);

我正在使用 matlibplot 进行数据可视化。我的绘图总共有 6502 个数据值并且工作正常，但这些值很接近且密集。

例如，我的 y 轴值范围在 3 到 10 之间，我需要如此清楚地获得它们之间的每个点。即，像 9.2 和 9.8 这样的值至少要用 1=0.5 的比例来清楚地区分。即所有像 3,3.5,4,4.5...10,10.5 这样的值都可以在输出图中看到

有人可以解释我如何做到这一点。我厌倦了使用最大值和最小值的设置范围。但它没有用。我将限制设置为 3.5 到 10.5，但在图中，坐标轴以 1=1 的比例显示，值从 4 到 10。请帮我解决这个问题

提前致谢

到目前为止，这是我的代码

 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np
 import plotly.plotly as py

 c, ec = np.random.rand(2, len(votes), 10)
 fig, ax = plt.subplots()
 plt.ylim(3.5, 10.5)
 plt.grid(True)
 # where votes range from 10-1000000 and rank range from 3.5 to 10
 matplotlib.pyplot.scatter(votes,rank, c=c, edgecolor=ec)
 plot_url = py.plot_mpl(fig, filename='scatter-plot')
 matplotlib.pyplot.show()

我的情节就在这里

我试图让一个情节看起来像 R 中的彭博终端的情节，我发现了以下 Mathematica 帖子：

https://mathematica.stackexchange.com/questions/48185/make-plot-look-like-bloomberg-terminal

我的问题是，这可以在 RI 中使用 ggplot2 完成吗？

在 ggplot2 中， geom_point 默认在当前绘图上绘图。例如，在调用 geom_boxplot 后调用 geom_point 会导致绘制在箱线图上的点：

ggplot(iris, aes(x = "All", y = Sepal.Length)) +
  geom_boxplot() +
  geom_point(aes(color=Species), position = "jitter") 

有没有办法将点分别绘制到侧面，而不是在箱线图上？

在我的特殊情况下，我想这样做是因为点模糊了绘图（即使是透明的等），这里的示例数据集不是问题。

我想更改 Vega-Lite 条形图中条形的默认蓝色。我该怎么做？我在下面发布了 json 规范：

{
 "data": {
 "values": [
  {"a":"A", "b":28}, {"a":"B", "b":55}, {"a":"C", "b":43},
  {"a":"D", "b":91}, {"a":"E", "b":81}, {"a":"F", "b":53},
  {"a":"G", "b":19}, {"a":"H", "b":87}, {"a":"I", "b":52}
 ]
 },
 "mark": "bar",
 "encoding": {
 "x": {bin:false, "type": "ordinal","field": "a"},
 "y": {"type": "quantitative","field": "b"}
 }
}

提前致谢。

我需要为我的图形添加一些背景线，例如x=0和y=0和对角线的粗线。每次更改图形的配色方案/“样式”时，我都必须手动更改这些线条的颜色。

有没有办法检索当前图形样式的颜色？

如何访问 D3 回调中的当前选择？

group.selectAll('.text')
    .data(data)
    .enter()
    .append('text')
    .text((d) => d)
    .attr('class', 'tick')
    .attr('y', (d) => {
      // console.log(this) <-- this gives me window :( but I want the current selection or node: <text>
      return d
    })

我可以d3.select('.tick')在回调中做一个，因为到那时我已经添加了一个类并且可以通过 d3.select 获取节点，但是如果我没有添加这个类呢？

我正在尝试使用变量深度、距离和温度创建深度剖面图。收集的数据来自 9 个已知距离的不同点（距离 5m，9 个站点，9 组不同的数据）。温度读数是根据探测器直接下降的这 9 个站点，每 2 秒读取一次温度读数。9 个站点中每个站点的最大深度也取自船上。

所以我的数据是：

1. 9 个站点中每个站点的深度（y 轴）
2. 9 个站点中每个站点的温度读数，垂直间隔约 0.2m，直到到达底部（填充区域）
3. 站点之间的距离，（x 轴）

是否可以创建与此类似的深度剖面？（显然在这张图中没有更大的分辨率）

我已经尝试过使用 ggplot2 和 raster 但我似乎无法弄清楚如何做到这一点。我遇到的问题之一是如何让 ggplot2 区分站点 1 的 5m 深度温度读数和站点 5 的 5m 温度读数，因为它们具有相同的深度值。

即使您可以指导我使用另一个程序来创建这样的图表，那也很棒

我正在使用 matplotlib 绘制纬度经度坐标中的变量。问题是此图像不能包含轴或边框。我已经能够删除轴，但我的图像周围的白色填充必须完全删除（请参阅下面代码中的示例图像：http : //imgur.com/a/W0vy9）。

我尝试了 Google 搜索中的几种方法，包括这些 StackOverflow 方法：

从 matplotlib 绘图中删除填充

如何删除 matplotlib 子图中的填充/边框（已解决）

Matplotlib 绘图：删除轴、图例和空格

但在去除空白方面没有任何作用。如果您有任何建议（即使是放弃 matplotlib 并尝试使用另一个绘图库），我将不胜感激！

这是我正在使用的代码的基本形式，它显示了这种行为：

import numpy as np
import matplotlib
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from scipy import stats

lat = np.random.randint(-60.5, high=60.5, size=257087)
lon = np.random.randint(-179.95, high=180, size=257087)
maxnsz =  np.random.randint(12, 60, size=257087)

percRange = np.arange(100,40,-1)
percStr=percRange.astype(str)
val_percentile=np.percentile(maxnsz, percRange, interpolation='nearest')  

#Rank all values
all_percentiles=stats.rankdata(maxnsz)/len(maxnsz)
#Figure setup
fig = matplotlib.pyplot.figure(frameon=False, dpi=600)
#Basemap code can go here

x=lon
y=lat

cmap = matplotlib.cm.get_cmap('cool') …

我想提供以下数据

x <- factor(c(1,2,3,4,5))
x
[1] 1 2 3 4 5
Levels: 1 2 3 4 5
value <- c(10,5,7,4,12)
value
[1] 10  5  7  4 12
y <- data.frame(x, value)
y
  x value
1 1    10
2 2     5
3 3     7
4 4     4
5 5    12

我想将上述信息转换为以下图形表示

上面描述的图形类型是什么？我检查了点图,但只是垂直堆叠.