标签: stacked

我想创建一个像http://bl.ocks.org/mbostock/3886208这样的Stacked条形图.但我不想使用CSV文件.

如何使用数组或JSON数据创建堆积图表？

在csv我们使用这样的:

State,Post,Comment    
AL,310504,552339
AK,52083,85640

如何在数组或json中定义数据

var data = []

我正在寻找一种方法,使用R的基本绘图功能将标签(即绝对值)添加到堆积条形图中.标签应位于堆叠条形图内.

谢谢!

例如,我们有通常的堆积条形图:

ggplot(diamonds, aes(x=color, fill=cut))+geom_bar(position="fill")

我想制作相同的情节,但只留下一个"剪切"类型.例如"理想"(紫色).因此,它应该是类似于所有其他具有相同颜色的钻石中理想钻石的分数的直方图.我可以在ggplot中这样做吗？

我可以第一次填充堆积条形图,但我的要求是在按钮点击时使用新数据更新堆积条形图.点击按钮,即时调用后端并获取数据,请指导我如何更新堆积条形图.我的问题是将新数据传递给条形图.

 d3.json("http://myhost/ITLabourEffortChart/effort/effort",function(error, data){
    color.domain(d3.keys(data.effort[0]).filter(function(key) { 
        return key !== "qName"; }));
data.effort.forEach(function(d) {
var y0 = 0;
d.effortHr = color.domain().map(function(name) { 
    return {name: name, y0: y0, y1: y0 += +d[name]}; });

d.total = d.effortHr[d.effortHr.length - 1].y1;


});
x.domain(data.effort.map(function(d) { return d.qName; }));
y.domain([0, d3.max(data.effort, function(d) { 
    return d.total; })]);

svg.append("g")
.attr("class", "x axis")
.attr("transform", "translate(0," + height + ")")
.call(xAxis);

svg.append("g")
  .attr("class", "y axis")
  .call(yAxis)
.append("text")
  .attr("transform", "rotate(-90)")
  .attr("y", 6)
  .attr("dy", ".71em")
  .style("text-anchor", "end")
  .text("FTE");

var state = svg.selectAll(".layer")
  .data(data.effort)
.enter().append("g") …

目前我在Gnulot堆叠填充曲线上工作.我有问题让我的图形堆叠.这是我的数据:

     prog   reli    perf    avail   sec cons    topo    scale   qos
2011 138    90.3    21.0    63.5    45.5    48.5    6.8 4.0 5.5
2012 191.3  77.8    90.8    30.8    29.0    22.1    2.0 1.0 1.0
2013 85.0   57.5    48.0    20.0    27.5    8.5 0   2.5 1.0
2014 2.0    0.5 1.0 2.0 1.0 1.5 0   0   0

我画了t1.plt

set term pos eps font 20
set output 't1.eps'
set pointsize 0.8
set border 11
set xtics out
set tics front
set key below
set multiplot
a=0
plot for …

如果我有一个列表如下:

X = [0, 2, 3, 4.0, 1, 0, 3, 0, 0, 0, 2, 1, 5, 2, 6, 0, 2.2, 1]

我如何在python中编写代码来获取此列表并查找连续正数的数量,然后生成一个列表,其中包含每个连续数字的列表.

例如,这个x的例子会返回一个数字4,它也会返回:

[[ 2, 3, 4.0, 1], [3], [ 2, 1, 5, 2, 6], [ 2.2, 1]]. 

我写这个来找到所有的零,但我不知道从那里去的地方:

 zeros = []
 for i in range(0,len(World)):
      if z[i]==0: 
          zeros.append(i)

我有以下代码：

library(ggplot2)

K  <- data.frame(KK=c("30", "30", "30", "30","10", "10", "10", "10"),k=c("10", "8", "5", "2","10", "8", "5", "2"), 
               Precision=c(85.2,87.5,100,100,82.5,83.3,85.2,94.4),     
               Recall=c(73.3,80,100,100,51.4,54.8,61.1,87.9) , 
               Fscore=c(70.8,79.4,100,100,49.1,54.2,62.7,90.3),
               Accuracy=c(82.2,86.7,100,100,63.3,66.7,73.3,93.3)) 
  df2 <- reshape2::melt(K, 1:2)

   ggplot(df2, 
   aes(k, value, fill = variable)) + 
  geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge') +
 theme(legend.position = 'top')

这段代码给了我下面的情节。

但是，我想得到一个这样的图

k的每个值（10,8,5,2）应该是一组条形，条形的每种颜色都是度量。此外，KK值30的小节应为实线，并且KK为10。我不清楚。在我的输出中显示K30的值，但与K10合并并与K30剥离后丢失。

如果有人能帮助我用 R 制作单个堆叠条形图，我将不胜感激。这是要绘制的数据的一个小示例：

cell_type   Percentage
CD20 B cells    15.00
CD4 T cells 25.00
Other cells 60.00

这是我用过的，但不能修改太多。

p1 <-  ggplot(Data, aes(x = "", y = percentage, fill = cell_type))

p1

p2 <-  p1 + geom_col()
p2

非常感谢您的帮助。

我有一个数据框:

x <- data.frame(id=letters[1:3],val0=1:3,val1=4:6,val2=7:9)
  id val0 val1 val2
1  a    1    4    7
2  b    2    5    8
3  c    3    6    9

我想绘制一个堆积条形图,显示每列的百分比.因此,每个条形代表一行,并且每个条形具有长度但具有三种不同颜色,每种颜色代表val0,val1和val2的百分比.

我试着寻找它,我只能获得绘制堆积图但不是堆积比例图的方法.

谢谢.

我在理解堆叠 LSTM 网络中层的输入-输出流时遇到了一些困难。假设我创建了一个堆叠的 LSTM 网络，如下所示：

# parameters
time_steps = 10
features = 2
input_shape = [time_steps, features]
batch_size = 32

# model
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=input_shape,  return_sequences=True))
model.add(LSTM(32,input_shape=input_shape))

我们的堆叠 LSTM 网络由 2 个 LSTM 层组成，分别具有 64 个和 32 个隐藏单元。在这种情况下，我们希望在每个时间步长中，第 1 个 LSTM 层 -LSTM(64)- 将作为输入传递给第 2 个 LSTM 层 -LSTM(32)- 一个大小为 的向量[batch_size, time-step, hidden_unit_length]，它表示隐藏状态当前时间步长的第 1 个 LSTM 层。让我困惑的是：

1. 第二个 LSTM 层 -LSTM(32)- 是否接收X(t)（作为输入）第一层的隐藏状态 -LSTM(64)- 具有大小[batch_size, time-step, hidden_unit_length]并通过它自己的隐藏网络 - 在这种情况下由 32 个节点组成-？
2. 如果第一个是真的，为什么input_shape …