标签: visualization

    tooltip: {
        headerFormat: '<b>{series.name}</b><br>',
        pointFormat: '{point.x:%b %e %H:%M}: {point.y:.3f}'
    },

如何在 %e 和 %H 之间添加新行？

假设我有以下数据框，其中包含与他们相关的分数的人：

Score | hasDefaulted
10    | 0
13    | 0
15    | 1
17    | 0
...

我想在 R 中制作一个提升图，首先按分数对人口进行排序，然后在 X 轴上有人口的百分比，在 Y 轴上有默认的百分比。我找不到一个好的包来让我控制这样做。我已经探索了Package Lift和Package Gains，但我无法弄清楚如何对它们进行足够的控制来执行我上面描述的操作。例如，当我尝试使用 Package Lift 时，作为

plotLift(sort(dataFrame$Score, decreasing=FALSE), dataFrame$hasDefaulted)

我得到一些奇怪的情节：

但鉴于我的愿望，该图最终应该看起来像一个累积密度函数。

有人可以告诉我如何正确使用这些包，或者将我引导到满足要求的包吗？提前致谢。

我是 PostGIS 和 PostgreSQL 的新用户，请问，是否有类似于 MS SQL 或 Oracle 的数据可视化窗口？如果是，在哪里？

我有一个 Winforms 图表，其中每秒都有温度读数到达并显示。我喜欢图表自动处理值显示的工作方式，但我想改变一件简单的事情。

我想增加最小显示的 y 轴范围，所以它显示的范围是 20。目前它只显示大约 5。我尝试了一些事情：

//(when new data arrives...)
//Does not work, I think because by default, Size is always NaN?
if (chart1.ChartAreas[0].AxisY.ScaleView.Size < 20)
{
    chart1.ChartAreas[0].AxisY.ScaleView.Size = 20;
}

这些都不起作用：

chart1.ChartAreas[0].AxisY.ScaleView.SmallScrollMinSize = 20;
chart1.ChartAreas[0].AxisY.ScaleView.SmallScrollSize = 20;
chart1.ChartAreas[0].AxisY.ScaleView.MinSize = 20;
chart1.ChartAreas[0].AxisY.Minimum //doesn't seem to have any effect
chart1.ChartAreas[0].AxisY.Maximum //doesn't seem to have any effect

我确定我错过了一些简单的东西。我希望无论如何我都有。

我找不到很好的可视化git stash操作。所以我根据互联网上一些罕见的评论创建了自己的。

这个可视化正确吗？

编辑说明：我需要更改 的颜色，stash@{0}因为它没有分支。

stash 存储在我的.git目录中的什么位置？我认为它是一个参考并存储在 中refs，对吗？

传奇：

• C1、C2 - 提交
• Idx - 索引
• WD——工作目录
• 虚线和虚线边框 => 免费用于垃圾收集

重新制作的图像

我在使用Zeppelin创建可视化文件时遇到问题。我有大约6亿条记录的数据集。它存储在HDFS集群中，并且能够作为Spark数据帧加载：

%spark.pyspark
input_hdfs_path = u'hdfs://cluster-master:9000/data/CDR_*.parquet'
df = spark.read.format('parquet').load(input_hdfs_path)
df.registerTempTable("df")

我对在CDR的长度（字段CDR_LENGTH）上创建直方图感兴趣：

%sql
select ROUND(CDR_LENGTH, -2) as duration, count(*) as count
from df
group by 1
order by 1

我确实在“表格”选项卡（具有两列duration和count）中获得了适当的结果，但是当转到条形图选项卡（或任何其他图形选项卡）时，它只是说“无可用数据”。你能弄清楚我在做什么错吗？谢谢

在 R 中使用 rpart 时，我遇到了一些标签问题。

这是我的情况。

我正在处理具有分类变量的数据集，这是我的数据的摘录

head(Dataset)
Entity  IL  CP  TD  Budget 
  2      1   3   2     250
  5      2   2   1     663
  6      1   2   3     526 
  2      3   1   2     522

当我绘制我的决策树添加标签时，使用

plot(tree) 
text(tree)

我得到错误的标签：对于实体，我得到“abcd”

为什么我会得到这个，我该如何解决？

感谢您的帮助

当我在 XGBoost 使用的内部数据结构中定义数据矩阵时提到特征名称时，出现以下错误：

d_train = xgboost.DMatrix(X_train, label=y_train, feature_names=list(X))
d_test = xgboost.DMatrix(X_test, label=y_test, feature_names=list(X))
...
...
...
shap_values = shap.TreeExplainer(model).shap_values(X_train)
shap.summary_plot(shap_values, X_train)

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-59-4635c450279d> in <module>()
----> 1 shap_values = shap.TreeExplainer(model).shap_values(X_train)
      2 shap.summary_plot(shap_values, X_train)

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\shap\explainers\tree.py in shap_values(self, X, **kwargs)
    104             if not str(type(X)).endswith("xgboost.core.DMatrix'>"):
    105                 X = xgboost.DMatrix(X)
--> 106             phi = self.trees.predict(X, pred_contribs=True)
    107         elif self.model_type == "lightgbm":
    108             phi = self.trees.predict(X, pred_contrib=True)

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\xgboost\core.py in predict(self, data, output_margin, ntree_limit, pred_leaf, pred_contribs, approx_contribs)
   1042             option_mask |= 0x08 …

这是我的可视化代码：

f, ax = plt.subplots(1, 2)
for i, img in enumerate([img1, img2]):    
    grads = # my visualization codes
# visualize grads as heatmap
ax[i].imshow(grads, cmap='jet')

我怎么能保存imshow这里显示的内容？任何意见是极大的赞赏！

我试图在 2 个不同的轴上绘制 2 个不同的 Plotly 饼图。这是我的代码：

fig = tools.make_subplots(rows=1, cols=2)

monday_freq = meta_df['monday_is_day_off'].value_counts()
tuesday_freq = meta_df['tuesday_is_day_off'].value_counts()

trace1 = go.Pie(labels=list(monday_freq.keys()), 
values=list(monday_freq.values), hole=0.7, hoverinfo='label+percent')
trace2 = go.Pie(labels=list(tuesday_freq.keys()), 
values=list(tuesday_freq.values), hole=0.7, hoverinfo='label+percent')

fig.append_trace(trace1, 1, 1)
fig.append_trace(trace2, 1, 2)

iplot(fig)

当我运行它时，我收到以下错误：

ValueError: Invalid property specified for object of type plotly.graph_objs.Pie: 'xaxis'

我一直在网上寻找解决方案，但无济于事。