标签: visualization

我的商店正在尝试为我们维护的OSS产品正式化发布管理流程(编辑:使用SVN进行版本控制).它是一种Web开发框架/ CMS类型的东西,因为它是一个其他项目建立在其上的产品.这使得关于版本控制系统的清晰沟通对于使用该工具的开发人员尤其重要.

我希望找到一些如何最好地绘制这个系统的示例,以便我们可以在内部和外部开发人员之间更好地进行沟通.我知道有很多关于版本控制的标准和最佳实践,所以我希望这也扩展到某种视觉词汇.举个例子,http://en.wikipedia.org/wiki/Versioning#Software_Versioning_schemes上有一个漂亮的图表.是否有关于如何设计这些类型的东西的指南？

我有一个任意的节点树结构.我想绘制这个树,为用户提供可视化表示.我需要在树上进行递归,并为每个节点添加一个图形项到列表,然后只需在树递归完成后绘制项列表.项目的递归和绘制当然是微不足道的 - 如何定位图形节点以使它们不与其他分支重叠,这有点复杂.

我正在使用Android但这并不重要 - 我正在寻找一种方法,可能是一种算法,当它通过树时可以保持2D空间的图像,因此它只为每个节点分配最合适的坐标通行证.

有任何想法吗？

更新

这是具有最佳和最完整算法的文章.

什么工具可以将Ant构建文件作为输入并显示所有目标依赖项的图形？它也应该考虑进口.

我尝试了vizant,但它不读取导入的文件.

亲爱的stackoverflow社区:

鉴于一些文本,我希望在文本中获得前50个最常用的单词,并从中创建一个标签云,从而以图形方式显示文本的内容.

该文本实际上是一组100左右的评论PER每个ITEM(一张图片)有大约120个项目,我还希望保持云更新 - 通过保持评论索引,并使用云生成代码每次运行新的网络请求出现了.

我决定使用Solr索引文本,现在想知道如何从Solr TermsVectorComponant中获得前50个单词.以下是术语矢量组件返回的结果示例,在您打开术语频率后,通过说tv.tf="true":

  <lst name="doc-5">
    <str name="uniqueKey">MA147LL/A</str>    
    <lst name="includes">
      <lst name="cabl"><tf>5</tf></lst>
      <lst name="earbud"><tf>3</tf></lst>
      <lst name="headphon"><tf>10</tf></lst>
      <lst name="usb"><tf>11</tf></lst>
    </lst>
  </lst>

  <lst name="doc-9">
    <str name="uniqueKey">3007WFP</str>
    <lst name="includes">
      <lst name="cabl"><tf>5</tf></lst>
      <lst name="usb"><tf>4</tf></lst>
    </lst>
  </lst>

如你所见,我有两个问题:

1. 我获得了该文档中的所有条款,不仅仅是前100名
2. 并且它们没有按频率排序,因此我必须得到术语并将其排序在内存中以执行即时尝试.

有没有更好的办法？(或者)我可以告诉solr termvector组件以某种方式对它进行排序并为我提取100个吗？(或)我可以使用其他一些框架吗？我需要保留新的评论标记,因此标签云始终是最新的 - 对于云生成器,它需要一个加权单词的字典,并使其成为一个很好的图像.

这个答案没有帮助.

编辑 - 尝试jpountz和paige厨师的答案

这是我为此查询得到的结果:

    select?q=Id:d4439543-afd4-42fb-978a-b72eab0c07f9&facet=true
&facet.field=Post_Content&facet.minCount=1&facet.limit=50

<int name="also">1</int>
<int name="ani">1</int>
<int name="anoth">1</int>
<int name="atleast">1</int>
<int name="base">1</int>
<int name="bcd">1</int>
<int name="becaus">1</int>
<int name="better">1</int>
<int name="bigger">1</int>
<int name="bio">1</int>
<int name="boot">1</int>
<int name="bootabl">1</int>
<int …

我正在查看绘制具有大量点（500,000点及以上）的散点图。

目前，我们正在使用Matplotlib在Python中进行此操作。它绘制点，并提供平移和缩放控件。我不相信它会提供任何聚类或点，它只是将它们全部绘制出来-我想在缩小视图上没有多大意义，但是您可以放大并且它们都在那里。

我一直在用JavaScript制作图表，以使其更易于分发。我正在看D3.js，看那里是否有类似的可行方法。我确实找到了一个基本散点图的示例：

http://bl.ocks.org/mbostock/3887118

首先，您能否绘制出该点数？（500,000及以上）给我的印象是，由于所有DOM对象的开销，您无法做到吗？有办法解决吗？

其次，是否有任何可用的集群，无论是库还是D3.js中完成的示例？

第三，如果有人知道平移/缩放功能和群集的任何很好的例子，甚至只是一个处理它的打包JS库，那就太棒了。

第四，在每个点上都具有单击处理程序，并且可以在覆盖图中甚至在单独的窗口中显示一些文本，这也很好。有什么想法吗？

我正在使用图形工具,我找不到定义边缘权重的方法.如何在图表中添加边缘权重？

另外,我想在使用时graph_draw,图表将根据重量绘制边距.我怎么能做到这一点？

我正在研究图表库,我对D3的强大印象非常深刻,但我对它的文档感到难以置信.如果我知道我仍然可以使用D3来填补C3所具有的任何限制,那么使用C3会更容易做出决定.

那么使用C3可以使用D3功能来增强C3生成的图表吗？

我想使用ZingChart绘制一个与此类似的图形:

直到现在我能做的最好的是:

资源:

{ 
  "graphset": [{
    "type": "line",
    "series": [
        {
            "values":[[1,218.2], [2,121.7], [4,62.27], [8,34.37], [16,19.79], [20,16.52], [32,17.1], [40,16.11], [64,91.9]]
        }
    ],
    "scale-x":{
        "values":[1,2,4,8,16,20,32,40,64]
    }
  }]
}

如何将x-ticks的位置固定为与x值相同？

ax = sns.barplot(x="size", y="algorithm", hue="ordering", data=df2, palette=sns.color_palette("cubehelix", 4))

在创建一个seaborn barplot之后(或之前),有没有办法让我传入每个栏的舱口(填充图案和颜色)值？一种方法可以做到这一点,seaborn或者matplotlib会有很多帮助!

我正在尝试为绘图添加标题，但出现错误消息：

“ AttributeError：'Figure'对象没有属性'update_layout'”

情节作品没有update_layout线。我在没有任何运气的情况下搜索了错误消息。

还有其他方法吗？

from _plotly_future_ import v4_subplots
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
import plotly.plotly as py

fig1 = make_subplots(
    rows=2, cols=2,
    specs=[[{"type": "pie"}, {"type": "pie"}],
           [{"type": "table"}, {"type": "table"}]],
)

fig1.add_trace(
    go.Pie(
        labels=pie_alarms_total['alarm_type'],
        values=pie_alarms_total['alarm_timestamp'],
        name="Total Alarms",
        title="test"
    ),
    row=1, col=1

)

fig1.add_trace(
    go.Pie(
        labels=pie_alarms_notbd['alarm_type'],
        values=pie_alarms_notbd['alarm_timestamp'],
        name="No TBDs"
    ),
    row=1, col=2
)

fig1.add_trace(
    go.Table(
        header=dict(
            values=pie_alarms_total['alarm_type'],
            line_color='darkslategray',
            fill_color='lightskyblue'
        ),
        cells=dict(
            values=pie_alarms_total['alarm_timestamp'],
            line_color='darkslategray',
            fill_color='lightcyan'
        )
    ),
    row=2, col=1 …