小编Oma*_*iri的帖子

假设我有package.json这样的：

{
  "name": "my-app",
  "version": "0.1.0",
  "dependencies": {
    "@aws-sdk/client-s3": "^3.21.0",
    "@testing-library/react": "^11.2.5",
    "axios": "^0.22.0",
    "credit-card-type": "^8.3.0",
    "csstype": "^3.0.8",
    "dayjs": "^1.10.4",
    "lodash": "^4.17.20",
    "mathjax-full": "^3.2.0",
    "mathjax-react": "^1.0.6",
    "react": "^17.0.2",
  },
  "proxy": "http://localhost:5000",
  "scripts": {
    "start": "react-scripts start",
    "build": "react-scripts build",
    "test": "jest",
    "eject": "react-scripts eject",
  },
  "browserslist": {
    "production": [
      ">0.2%",
      "not dead",
      "not op_mini all"
    ],
    "development": [
      "last 1 chrome version",
      "last 1 firefox version",
      "last 1 safari version"
    ]
  }
}

问题在于依赖mathjax-react和mathjax-full需要 …

我正在尝试在 NextJs 中实现 Web Worker，我遵循了他们的示例，但是我无法将 Worker 相对 URL 作为变量传递给new URL(url, baseUrl).

以下代码片段是调用工作者的地方：

import { useEffect, useRef, useCallback } from 'react'

export default function Index() {
  const workerRef = useRef()
  useEffect(() => {
    const workerUrl = '../worker.js';

    console.log({
      URL: new URL('../worker.js', import.meta.url),
      meta: import.meta.url
    });
    console.log({
      URL: new URL(workerUrl, import.meta.url),
      meta: import.meta.url
    });

    workerRef.current = new Worker(new URL('../worker.js', import.meta.url))
    workerRef.current.onmessage = (evt) =>
      alert(`WebWorker Response => ${evt.data}`)
    return () => {
      workerRef.current.terminate()
    }
  }, [])

  const handleWork …

我有一个现有的 DataFrame，如下所示：

     1   |   1   |   1   |   2   |   2   |   2   |   2
 --------------------------------------------------------
  | abc  |  def  |  ghi  |  jkl  |  mno  |  pqr  |  stu
  | 1.00 |  2.00 |  3.00 |  4.00 |  5.00 |  6.00 |  7.00
  | 1.00 |  2.00 |  3.00 |  4.00 |  5.00 |  6.00 |  7.00
  | 1.00 |  2.00 |  3.00 |  4.00 |  5.00 |  6.00 |  7.00
  | 1.00 |  2.00 |  3.00 |  4.00 …

我有一个破折号仪表板，我似乎无法重新调整我的辅助 y 轴。有没有办法做到这一点？我试过弄乱 go.Layout 中的域参数和范围参数。我需要按比例缩小音量条形图并占据绘图高度的 10%，这样它就不会与我的烛台重叠。

非常感谢。任何帮助表示赞赏。

import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import plotly.offline as pyo
import plotly.graph_objs as go


stock_ticker='AAPL'
start_date='2019-04-01'
end_date='2019-05-22'


data=[]

hist_stock_df = web.DataReader(stock_ticker,'iex',start_date, end_date)



data.append(go.Candlestick(x=hist_stock_df.index,
                            open=hist_stock_df['open'],
                            high=hist_stock_df['high'],
                            low=hist_stock_df['low'],
                            close=hist_stock_df['close'],
                            name='AAPL'))

data.append(go.Bar(x=hist_stock_df.index,
                    y=hist_stock_df['volume'].values,
                    yaxis='y2'))
                    #y0=1000000

layout=go.Layout(title= 'Candestick Chart of AAPL',
                xaxis=dict(title='Date',rangeslider=dict(visible=False)),
                yaxis=dict(title='Price'),
                plot_bgcolor='#9b9b9b',
                paper_bgcolor='#9b9b9b',
                font=dict(color='#c4c4c4'),
                yaxis2=dict(title='Volume',
                            overlaying='y',
                            side='right'))
                            #scaleanchor='y'))
                            #scaleratio=0.00000001,
                            #rangemode='tozero',
                            #constraintoward='bottom',
                            #domain=[0,0.1]))


fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

pyo.iplot(fig)

我试过弄乱注释的参数

更新

通过这种布局参数的组合，我设法重新调整了条形图，但现在有两个 x 轴，我一直试图弄清楚如何将中间的 x 轴降低。

layout=go.Layout(title= 'Candestick Chart of AAPL',
                xaxis=dict(title='Date',rangeslider=dict(visible=False)),
                yaxis=dict(title='Price'),
                plot_bgcolor='#9b9b9b',
                paper_bgcolor='#9b9b9b', …

是否可以用连续变量填充 ggplot 的 geom_dotplot？

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x = mpg, fill = disp)) +
  geom_dotplot()

这应该很简单，但我试过搞乱 aes 组，但没有成功。

我能做的最大事情是离散化 disp 变量，但它不是最优的。

ggplot(mtcars, aes(x = mpg, fill = factor(disp))) +
  geom_dotplot()