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有人知道如何使用vincent 的地图可视化为国家/地区分配单独的颜色吗？

特别是加载世界地图后如下：

world_topo="static/custom/world-countries.topo.json"
geo_data = [{'name': 'countries',
         'url': world_topo,
         'feature': 'world-countries'}]
vis = vincent.Map(geo_data=geo_data, scale=200)

我可以按如下方式更改地图的颜色：

vis.marks[0].properties.update.fill.value = '#084010'

但是，我无法弄清楚如何为每个国家/地区设置不同的颜色，例如将白色 ( #FFFFFF)分配给南极洲。

在 Kibana 中，我有一个如下所示的索引

• type （细绳）
• value （细绳）
• timestamp （日期）

例如，我想要一个可视化显示最近的value字段，其中type等于“电池”。

我希望可视化类似于“公制”，但当然显示一串文本而不是数字。

Kibana 可以做到这一点吗？如果没有，我怎样才能得到类似的结果？

我有一个如下所示的数据框df：

+---+------------+-----------+--------+
|   |    date    | violation | pounds |
+---+------------+-----------+--------+
| 0 | 2010-05-13 | N         | NaN    |
| 1 | 2015-04-22 | Y         | NaN    |
| 2 | 2009-08-12 | Y         | NaN    |
| 3 | 2006-06-01 | NaN       | 3732.0 |
| 4 | 2006-08-01 | NaN       | 1340.0 |
| 5 | 2006-10-01 | NaN       | 1310.0 |
+---+------------+-----------+--------+

我想pounds用时间序列给出的水平坐标在垂直轴上绘制变量date，并将垂直线覆盖在violation不是 Nan 的地方。基本上，我想要下面的图表，除了在非 NaN 值为 的垂直条 …

library(ggplot2)
df2 <- data.frame(supp=rep(c("VC", "OJ"), each=3),
                dose=rep(c("D0.5", "D1", "D2"),2),
                len=c(6.8, 15, 33, 4.2, 10, 29.5))
head(df2)
ggplot(data=df2, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) +
  geom_bar(stat="identity")

我有一个简单的堆叠条形图，我想手动更改颜色。更具体地说，我想翻转用于的颜色fill = supp（即 OJ 的青色）。我已经尝试向其中添加一个color = ...参数，geom_bar但这只是勾勒出条形图而不是将它们着色。

注意：如果此问题与 SO 无关，请告诉我。我会很高兴地删除它

我正在寻找一个基于 javascript 的库或一个支持创建多个（子）和垂直时间线的示例项目。有许多具有这些功能的水平的，但我找不到合适的垂直时间线。更多详情如下：

我特别在寻找什么：

1. 在选定的时间段内放大/缩小控件。
2. 能够在主时间线上创建子/多个时间线
3. 垂直时间线

我的问题的图形表示：

解释：

• A - 缩放控制（作为小地图）
• B - 垂直时间线
• C - 单独的主要时间线与孩子的
• D - 与时间轴上的点相关的文本/细节

到目前为止我发现了什么：

• 时间轴- 不支持子时间轴

• GitGraph - 不是真正的时间线，但它有子时间线（有点），也没有缩放

• Tik Tok - 不支持儿童时间线

我经历了许多 StackOverflow 问题和答案，但找不到与我正在寻找的内容相近的任何内容。我发现的最接近的问题：

使用 Javascript/jQquery 创建垂直时间线

我只是想知道如果有类似的东西，我是否正在尝试重新发明轮子。我的计划是结合上述库，如果其他一切都失败了。

如果这个问题不相关并且应该转移到不同的 StackExchange 空间，也请告诉我。

谢谢

嗨，我想得到这种条形图。问题是如何通过选择设置相应的xlables？

我编码如下以删除不需要的国家/地区标签，但图表也有 nan 作为标签。

countries=['United States','Mexico','Japan','China','Korea,Rep.','Ireland','France','Italy']
new_index=list(df.index)
for i in range(len(new_index)):
    if new_index[i] not in countries :
        new_index[i]=np.nan

这是我的结果，标签中为 nan，条形之间的距离更宽：

对于数据：

import numpy as np
import pandas as pd

#Overall Country list
Countries=['United States','Mexico','Japan','China','Korea,Rep.','Ireland','France','Italy','Czech Republic',
 'Austria',
 'Slovak Republic',
 'Slovenia',
 'Germany',
 'Portugal',
 'Hungary',
 'Colombia',
 'New Zealand',
 'Norway',
 'Latvia']

#Countries to highlight
Desired=['United States','Mexico','Japan','China','Korea,Rep.','Ireland','France','Italy']

np.random.seed(0)
Value=np.random.rand(len(Countries))
df = pd.DataFrame({'Countries': Countries,'Value': Value,})
df.sort_values(['Value'],inplace=True)

df.set_index('Countries',drop=True,inplace=True)
ax_1 = df['Value'].plot(kind='bar', title ="graph", figsize=(10, 6), fontsize=12)
ax_1.set_xlabel("Country Name", fontsize=12)
plt.show()

我已经在词云中绘制了我的文本数据。这是我拥有的数据框

vocab   sumCI
aid      3
tinnitu  3
sudden   3
squamou  3
saphen   3
problem  3
prednison 3
pain    2
dysuria 3
cancer  2

然后我将它转换为这样的字符串（实际上，我已经复制了每个单词在我的数据框中出现的次数，然后提供给函数）：

aid aid aid tinnitu tinnitu tinnitu sudden sudden sudden squamou squamou squamou

然后我使用此代码来可视化文本数据：

def generate_wordcloud(text): # optionally add: stopwords=STOPWORDS and change the arg below
    wordcloud = WordCloud(
                          background_color="white",
                          width=1200, height=1000,
                          relative_scaling = 1.0,
                          collocations=False
                          ).generate(text)
    plt.imshow(wordcloud)
    plt.axis("off")
    plt.show()

cidf=cidf.loc[cidf.index.repeat(cidf['sumCI'])].reset_index(drop=True)
strCI = ' '.join(cidf['vocab'])
print(strCI)
generate_wordcloud(strCI)

然后结果是这样的：

如您所见，大多数单词会重复 2 或 3 次，但它们在词云中的大小并未显示这一点。即使是同样大小的单词，大小也有很大的不同！

例如：

例如看看这个数据框中的“tinnitu”和“dysuria”，它们的频率都是3，耳鸣很大，但排尿困难你会发现它很难，因为它很小。

谢谢 ：）

我不知道如何在 Altair 中增加图表标题的字体大小。我的代码只会更改轴标题的字体大小，而不会更改图表标题的字体大小。

这是我测试过的：

data = df
bars = alt.Chart(data, title="This is the Chart Title").mark_bar().encode(
    x = 'Feature1',
    y = 'Feature2',
    color = alt.Color('Feature1', legend=None)).configure_axis(
    labelFontSize=16,
    titleFontSize=16
)

bars

在这种情况下，titleFontSize参数改变用于轴标题（字体'Feature1'和'Feature2'在这个例子中）。有没有什么简单的方法可以增加图表标题的字体？

我遇到过研究出版物和问答讨论需要检查每个反向传播时间 (BPTT) 的 RNN 梯度 - 即每个时间步长的梯度。主要用途是自省：我们如何知道 RNN 是否正在学习长期依赖？一个自己主题的问题，但最重要的见解是梯度流：

• 如果一个非零梯度流经每个时间步，那么每个时间步都有助于学习——即，结果梯度源于对每个输入时间步的考虑，因此整个序列会影响权重更新
• 如上所述，RNN不再忽略长序列的一部分，而是被迫向它们学习

...但是我如何在 Keras / TensorFlow 中实际可视化这些梯度？一些相关的答案是在正确的方向上，但它们似乎对双向 RNN 失败了，并且只展示了如何获得层的梯度，而不是如何有意义地可视化它们（输出是一个 3D 张量 - 我该如何绘制它？）

我如何为我的 seaborn pairplots 引入连续的色调？

我正在传递一个 Pandas 数据框train_df，以便可视化多个特征之间的关系。

但是，我还想添加一个色调，该色调将使用其相应的目标值target_df. 这些目标值是连续的（~在 10 和 100 之间浮动）。

我已经定义了一个sns.color_palette("RdGr")我想使用的。

现在我有以下配对图（没有色调）：

sns.pairplot(train_df)

如何使用上面定义的调色板将 target_df 作为色调传递？

提前谢谢了。