标签: visualization

我正在寻找一个颜色图库，它将给定值转换为红色、绿色和蓝色值。类似于matlab的colormap功能[1]。最好是 C++ 语言。

[1] http://www.mathworks.com/help/techdoc/ref/colormap.html

我使用 ggplot2 在一页中将三个不同的集合绘制为三个箱线图。在每组中，我想强调一个点，并说明该点与其他点相比的位置，它是否在方框内？或外面。

这是我的数据点

    CDH     1KG     NHLBI
CDH 301     688     1762
RS0 204     560     21742
RS1 158     1169    1406
RS2 182     1945    1467
RS3 256     2371    1631
RS4 198     580     1765
RS5 193     524     1429
RS6 139     2551    1469
RS7 188     702     1584
RS8 142     4311    1461
RS9 223     916     1591
RS10 250    794     1406
RS11 185    539     1270
RS12 228    641     1786
RS13 152    557     1677
RS14 225    1970    1619
RS15 196    458     1543
RS16 203    2891    1528
RS17 …

很长一段时间以来，我一直在 Goldensoftware Surfer/Voxler 工作。在这个程序中，很容易可视化表数据。该方案如下所示：数据输入（在此步骤中我可以指定 x、y、z 和一个组件 - 一些物理场数据）-> 网格化 -> 轮廓/体积可视化。但我找不到任何线索如何从表中加载数据，然后以某种方式对其进行网格化，然后在 Paraview 中进行轮廓/体积渲染。例如，我有一张表：

X       Y       Z       Rho
-135.25 185.25  282.84  2284.442
-135.25 114.75  282.84  954.951
-100    100     282.84  6825.375
-64.75  114.75  282.84  3640.483
-50     150     282.84  3745.877
...
14.75   35.25   400.00  2822.855
14.75   -35.25  400.00  6876.960
50      -50     400.00  1375.617

如何制作该数据的常规 3D 网格（为了通过克里金法确定）？那么我怎样才能进行轮廓/体积渲染呢？

我对 R 比较陌生，我正在使用 visreg 包来绘制交互。我不知道如何获取输出图，它默认在 x2 的第 10、50 和 90 分位数处绘制 x1 与 y 的关系，并将颜色更改为灰度，将三条线更改为三条不同的线类型（点线、实线、双线等）

这是我的代码：

    interaction <- lm(Y ~ X1 * X2, data=df)

    visreg(interaction,"X1", by="X2", 
    overlay = TRUE, partial = FALSE, rug = FALSE) 

情节如下：

感谢您的帮助。

氮

我是散景的新手，我有一个关于按钮 onclick 事件的查询，代码如下：

    x = widgetbox(button)
    show(x)
    fruits = ['Answered', 'Unanswered','Total']
    top1=[1,2,3]
    def callback():
        p = figure(x_range=fruits, plot_height=250, title="sophia bot")
        p.vbar(x=fruits, top=top1, width=0.9)
        p.xgrid.grid_line_color = None
        p.y_range.start = 0
        output_file("abc.html")
        show(p)
    button_one = Button(label="Start", disabled=True, callback=callback)
    show(button_one)

但这并没有执行操作，单独使用以下代码时，会绘制图形，我希望在单击按钮时显示图形。

    fruits = ['Answered', 'Unanswered','Total']
    top1=[1,2,3]
    p = figure(x_range=fruits, plot_height=250, title="sophia bot")
    p.vbar(x=fruits, top=top1, width=0.9)
    p.xgrid.grid_line_color = None
    p.y_range.start = 0
    output_file("abc.html")
    show(p)

谢谢

有没有一种简单的方法来可视化 pyspark 的 LDA (pyspark.ml.clustering.LDA)？

ldamodel.transform(result).show()产生

+--------------------+---+--------------------+--------------------+
|            filtered| id|            features|   topicDistribution|
+--------------------+---+--------------------+--------------------+
|    [problem, popul]|  0|(18054,[49,493],[...|[0.03282220322786...|
|[tyler, note, glo...|  1|(18054,[40,52,57,...|[0.00440868073429...|
|[mani, economist,...|  2|(18054,[12,17,25,...|[0.00404065731437...|
|[probabl, correct...|  3|(18054,[0,4,7,21,...|[0.00485107317270...|
|[even, popul, ass...|  4|(18054,[10,12,49,...|[0.00334279689625...|
|[sake, argument, ...|  5|(18054,[1,9,12,61...|[0.00285045818525...|
|[much, tougher, p...|  6|(18054,[27,32,49,...|[0.00485107690380...|

+--------------------+---+--------------------+--------------------

我正在尝试为不同的系列创建一个具有不同颜色的图。当我尝试将图中的数据作为文本框添加时出现了问题。

我使用的代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
import scipy.stats as stats

df = pd.DataFrame({'x': [21000, 16900, 18200, 32000, 35000, 7500], 'y':[3000, 2100, 1500, 3000, 2500, 2000], 'z':['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))

text_list = []
color_list = []

for i, row in df.iterrows():
    mu, sigma, group = row['x'], row['y'], row['z']       
    x = np.linspace(mu - 4*sigma, mu + 4*sigma, 100)

    sns.lineplot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma), ax=ax)
    color …

通常在解决递归或动态规划问题时，我发现自己画了一个递归树来帮助我简化问题。但是，对于一些复杂的问题，我可以访问解决方案，但不知道如何绘制树。

到目前为止，我所尝试的是打印出调用函数及其参数，这在一些示例中证明是有帮助的。但是，我在这个答案中看到了由 mathematica 在这里生成的 fibonacci(5) 树：https : //mathematica.stackexchange.com/questions/116344/how-do-i-create-a-recursive-tree-plot-for -斐波那契数列

我想知道是否可以使用 Python、Java 或 C++ 等主流高级语言生成相同类型的树？树可以像图像中那样将节点作为函数名称和参数。

给定 Dash (Plotly) 仪表板中包含时间序列数据的折线图，当我放大并且 x 轴（时间戳）的分辨率发生变化时，如何将其捕获为另一个回调的输入？

我想要实现的是 plot-B 基于 plot-A 的缩放显示数据。当 plot-A 放大时，plot-B 自动跟随。

请注意， plot-A 和 plot-B 使用不同的数据集，具有匹配的时间戳。

如何去除蓝色部分？

import altair as alt
from vega_datasets import data

iris = data.iris()

alt.Chart(iris).mark_point().encode(
    x='petalWidth',
    y='petalLength',
    color='species'
).configure_axis(
    grid=False
).configure_view(
    strokeWidth=0
)

我花了一整个下午才找到删除它的正确语法，参数太多，我完全糊涂了。谢谢。