লাইন প্লটের জন্য রঙ এবং লাইন বেধের প্রস্তাবনা

Question

মানচিত্র, বহুভুজ এবং ছায়াযুক্ত অঞ্চলগুলির জন্য রঙিন অন্ধ-বান্ধব রঙ পছন্দ সম্পর্কে অনেক কিছু লেখা হয়েছে (উদাহরণস্বরূপ http://colorbrewer2.org দেখুন )। আমি লাইন বর্ণগুলির জন্য লাইনের রঙ এবং বিভিন্ন লাইন বেধের জন্য সুপারিশগুলি খুঁজে পাইনি। লক্ষ্যগুলি হ'ল:

1. সহজেই লাইনগুলি আলাদা করা যায় এমনকি যখন তারা মিশে যায়
2. বর্ণ অন্ধত্বের সবচেয়ে সাধারণ ফর্মগুলির সাথে ব্যক্তিরা লাইনগুলি আলাদা করা সহজ
3. (কম গুরুত্বপূর্ণ) লাইনগুলি মুদ্রক-বান্ধব (উপরের রঙের ব্রিউয়ার দেখুন)

কালো এবং ধূসর স্কেল লাইনের প্রসঙ্গে আমি পাতলা কালো রেখাগুলি এবং ঘন ধূসর স্কেল লাইনগুলি পাওয়া খুব কার্যকর বলে মনে করেছি। আমি নির্দিষ্ট সুপারিশগুলির প্রশংসা করব যা বিভিন্ন বর্ণ, ধূসর স্কেল এর ডিগ্রী এবং লাইন বেধ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। আমি বিভিন্ন ধরণের লাইনের ধরণের (সলিড / ডটেড / ড্যাশড) মতো পছন্দ নই তবে সেই মতামতের বাইরে কথা বলা যেতে পারে।

এক গ্রাফে 10 টি পর্যন্ত কার্ভের জন্য সুপারিশ থাকা ভাল fe কালার ব্রিউয়ারের মতো আরও ভাল কাজ করা: এম লাইনগুলির জন্য সুপারিশগুলিকে এন লাইন যেখানে n> মিটারের জন্য প্রস্তাবনাগুলির সাবসেট না হতে দেয় এবং মিটার 1 থেকে 10 এর মধ্যে পরিবর্তিত হতে দেয়।

দয়া করে নোট করুন : আমি সেই নির্দেশিকাকেও প্রশংসা করব যা প্রশ্নের কেবল লাইন বর্ণের অংশকেই সম্বোধন করে।

কিছু অনুশীলনকারী বিভিন্ন ক্লাসকে আরও ভালভাবে পার্থক্য করতে প্রতি কয়েক সেন্টিমিটারে লাইনগুলিতে চিহ্ন যোগ করেন। ক্লাসের পার্থক্য করার জন্য আমি একাধিক বৈশিষ্ট্যের (যেমন, রঙ + প্রতীক প্রকারের) প্রয়োজন, এমন পক্ষে আমি এতটা পক্ষে নই এবং মাঝে মাঝে বিভিন্ন তথ্য বোঝাতে প্রতীক সংরক্ষণ করতে চাই।

অন্যান্য গাইডেন্সির অভাবে, আমি লাইনগুলির জন্য colorbrewer2.org তে বহুভুজগুলির জন্য প্রস্তাবিত একই রংগুলি ব্যবহার করার এবং কম উজ্জ্বল / ঘন রঙের সাথে আঁকা রেখার জন্য লাইন প্রস্থকে 2.5 দ্বারা গুণিত করার প্রস্তাব দিই। আমি একটি আর ফাংশন তৈরি করছি যা এটি সেট করে। রঙের ব্রিউয়ারের রঙগুলি ছাড়াও আমি মনে করি আমি প্রথম 2 টি রঙকে কালো কালো (পাতলা) এবং ধূসর স্কেল (ঘন) করব যদিও কেউ যুক্তি দিতে পারে যে সেগুলি পাতলা শক্ত কালো এবং পাতলা নীল হওয়া উচিত।

আর ফাংশনগুলি পাওয়া যাবে http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/RConfigration/Rprofile এ । একবার আপনি ফাংশনটি সংজ্ঞায়িত করলে আপনি colBrewটাইপ করে সেটিংস কীভাবে কাজ করবেন তা দেখতে পাবেন

showcolBrew(number of line types)  # add grayscale=TRUE to use only grayscale

নতুন সেটিংসে গ্রাফিক্সের পরামিতিগুলি latticeSetসেট করার জন্য একটি ফাংশনও দেওয়া হয় lattice। অ্যালগরিদমের উন্নতি স্বাগত জানানো হয়।

অন্বেষণ করতে : আর dichromatপ্যাকেজ: http://cran.r-project.org/web/packages/dichromat/

Comments

আমি ভাবতাম যে সীমিত সংখ্যক লাইন প্রকারগুলি খুব সহায়ক হবে। আরেকটি বিকল্প যা এখনও উল্লেখ করা হয়েছে বলে মনে হচ্ছে না, ব্যক্তিগত পরিমাপ, যেমন, ক্রস, শূণ্যসমূহ, আস্টেরিক্স, ইত্যাদি জন্য বিন্দু মার্কার ব্যবহার

— রবার্ট জোনস

আমার কাছে, যখন কার্ভগুলি আন্তঃসম্পর্কিত হয় তখন পয়েন্ট মার্কারগুলি সম্পূর্ণ কার্যকর হয় না। তবে আমি বেশ কয়েকটি উদাহরণ দেখেছি যেখানে তারা খুব ভালভাবে কাজ করে।

— ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেল 22

Answer 1

আমি এখানে উস্কানিমূলক হওয়ার চেষ্টা করব এবং ভাবছি যে এই জাতীয় নির্দেশাবলীর অনুপস্থিতি উত্থাপিত হয়েছে কিনা কারণ এটি প্রায় অদৃশ্য সমস্যা। বিভিন্ন ক্ষেত্রের লোকেরা প্রায়শই "স্প্যাগেটি প্লট" এবং বিভিন্ন সিরিজের পার্থক্য করার ক্ষেত্রে যে সমস্যাগুলি নিয়ে আসে তা নিয়ে কথা বলতে রাজি হন in

কংক্রিটরূপে, বেশ কয়েকটি স্বতন্ত্র সময় সিরিজের জন্য বহু রেখাগুলি সম্মিলিতভাবে সাধারণ প্যাটার্নগুলি এবং কখনও কখনও স্বতন্ত্র সিরিজ প্রকাশ করতে পারে যা এই জাতীয় কোনও বিন্যাস থেকে পৃথক হয়।

তবে, প্রশ্নটি আমি আলাদা আলাদা সময় সিরিজের আলাদা করার বিষয়ে মনে করি যখন তাদের পরিচয় আপনার পরিচয়।

আপনি যদি 2 বা 3 সিরিজটি বলেন, তবে আলাদা আলাদা আলাদা সিরিজগুলি খুব বেশি কঠিন নয় এবং আমি দুটি বা তিনটে লাল, নীল বা কালোতে শক্ত রেখা ব্যবহার করার প্রবণতা পোষণ করব। আমি হাসি এবং বন্ধুদের দ্বারা ব্যবহৃত কমলা এবং নীল সাথেও খেললাম (@ ব্যবহারকারী31264 এর উত্তর দেখুন)।

লাইন প্যাটার্নের পরিবর্তন (সলিড, ড্যাশ, ডটেড ইত্যাদি) আমি কেবলমাত্র সীমিত মান খুঁজে পেয়েছি। বিন্দুযুক্ত রেখাগুলি শারীরিক ও মানসিকভাবে ধুয়ে ফেলা হয় এবং বিন্দু এবং ড্যাশগুলির আরও সূক্ষ্ম সংমিশ্রণগুলি অনুশীলনে সফল হওয়ার বিপরীতে ঠিক খুব সূক্ষ্ম (অর্থ, সামান্য) হয়।

আমি বলব যে আপনার 10 টি সিরিজ হওয়ার আগে সমস্যাটি দংশিত হবে। এগুলি যদি খুব আলাদা না হয় তবে 5 বা তত বেশি সিরিজ পার্থক্য করার জন্য কঠোর পরিশ্রমের মতো হতে পারে। সাধারণ মনোবিজ্ঞান থেকে মনে হয় যে লোকেদের নীতিটি বিভিন্ন বর্ণ এবং বিভিন্ন চিহ্ন দ্বারা নিখুঁতভাবে বোঝানো হয়েছে সেই নীতিটি বোঝে তবে স্বতন্ত্র রেখাগুলি সনাক্ত করতে এবং তাদের মাথার মধ্যে তাদের মিল এবং পার্থক্য সম্পর্কে একটি গল্প রাখার চেষ্টা করার জন্য কঠোর পরিশ্রম করার প্রবণতার অভাব রয়েছে lack । এর একটি অংশ প্রায়শই একটি কিংবদন্তি (বা কী) ব্যবহার থেকে উদ্ভূত হয়। এটি বিতর্কিত, তবে আমি যেখানেই সম্ভব গ্রাফটিতে বিভিন্ন সিরিজ লেবেল করার চেষ্টা করব। আমার বক্তৃতাটি এখানে "কিংবদন্তিটি হারাবেন, বা যদি আপনি পারেন তবে কীটি মেরুন"।

আমি একাধিক টাইম সিরিজ প্রদর্শন করার জন্য একটি ভিন্ন পদ্ধতির অনুরাগী হয়েছি, যাতে বিভিন্ন প্যানেলে সমস্ত ভিন্ন সময় সিরিজ বারবার প্রদর্শিত হয়, তবে প্রতিটিটিতে আলাদা আলাদা হাইলাইট করা হয়। এটি একটি পুরানো ধারণা (ক) ছোট গুণগুলি (যেমন এডওয়ার্ড টুফ্ট তাদের বলে) এবং অন্য একটি পুরানো ধারণা (খ) বিশেষ আগ্রহের একটি সিরিজ হাইলাইট করে। ঘুরেফিরে এটি আবার অন্য একটি পুরানো ধারণা হতে পারে, তবে এখনও পর্যন্ত আমি কেবল সাম্প্রতিক উল্লেখগুলি খুঁজে পেতে পারি। স্ট্যাটালালিস্টের এই থ্রেডে আরও ।

রঙের নিরিখে, আমি টাইম সিরিজের জন্য গ্রে ব্যবহার করা সম্পর্কে ইতিবাচক, যা জোর দেওয়া হচ্ছে তার পশ্চাদপটে। এটি বেশিরভাগ জার্নালগুলিতে প্রকাশের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ বলে মনে হচ্ছে।

এখানে একটি পরীক্ষা। ডেটা হ'ল রোথামস্টেড ১৮৫২-১25২৫ এর ব্রডবালক ক্ষেত্রের ১ pl টি প্লট থেকে শস্যের ফলন এবং এন্ড্রুজ, ডিএফ এবং হার্জবার্গ, এএম (এডি) 1985 থেকে এসেছে Data তথ্য: শিক্ষার্থী এবং গবেষণা কর্মীর জন্য অনেক ক্ষেত্রের সমস্যার সংগ্রহ । নিউ ইয়র্ক: স্প্রিঞ্জার, টেবিল 5.1 এবং বিভিন্ন জায়গা থেকে ডাউনলোডযোগ্য (যেমন লিঙ্কের বিবরণ এখানে লিখুন enter বিশদ: সেখানে তথ্যগুলি প্রতিবছরের জন্য 4 টি লাইনের ব্লকে আসে; তৃতীয় এবং চতুর্থ লাইনটি এখানে প্লট করা হয়নি, খড়ের ফলনের জন্য The প্লট শনাক্তকারীরা সেই টেবিলটিতে স্পষ্ট নয় are)

এই জাতীয় ডেটা সম্পর্কে আমার কোনও নির্দিষ্ট দক্ষতা নেই; আমি কেবল একাধিক সময়ের সিরিজ চেয়েছিলাম যা (সহজেই) সিরিজের দৈর্ঘ্য বা প্যানেলের সংখ্যা অনুসারে তুচ্ছভাবে ছোট হিসাবে খারিজ করা যায় না। (আপনার যদি কয়েকশ, হাজার, ... প্যানেল থাকে তবে এই পদ্ধতিটি আসলে খুব বেশি সাহায্য করতে পারে না)) আমি যা কল্পনা করছি তা হ'ল কোনও ডেটা বিশ্লেষক, সম্ভবত কোনও বিষয়-বিশেষজ্ঞের সাথে কথা বলার ফলে বিভিন্ন ধরণের সাধারণ সনাক্ত করতে পারে এবং এখানে অস্বাভাবিক আচরণ এবং এর মাধ্যমে অন্তর্দৃষ্টি এবং তথ্য পান।

স্পষ্টতই এই রেসিপিটি অন্যান্য অনেক ধরণের প্লটের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে (উদাহরণস্বরূপ স্ক্রেটার প্লট বা হিস্টোগ্রামগুলি প্রতিটি উপসেটটি ঘুরে দেখা যায়); কিছু মজাদার বা দরকারী পরিমাপ বা মানদণ্ড (যেমন মিডিয়ান বা 90 তম পার্সেন্টাইল বা এসডি দ্বারা) অনুসারে প্যানেলগুলি অর্ডার সহ একসাথে; এবং মডেল ফলাফলের পাশাপাশি কাঁচা ডেটার জন্য।

Comments

আমি সাবসেটপ্লট দ্বারা খুব মুগ্ধ। আপনি কি সরাসরি আপনার পোস্টে কিছু নমুনা আউটপুট চিত্র অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন? আমি কৌতূহলী যে লাইনের সংখ্যা পরিবর্তিত হওয়ার সাথে সাথে এটি কতটা ভাল কাজ করে, তবে এটি অবশ্যই 10 টি লাইনের জন্য আমি দেখেছি সবচেয়ে সন্তোষজনক সমাধান

— সিলভারফিশ

@ সিলভারফিশ উত্সাহের জন্য ধন্যবাদ। একটি পরীক্ষা এখন যুক্ত করা হয়েছে।

— নিক কক্স

নিক আমি "লেবেলটি হারাতে" - রিমোট কিংবদন্তি হ্রাস - এবং একসাথে একটি বক্ররেখা হাইলাইট করার মাধ্যমে অন্যকে আপনার মতো করে হালকা করে দেওয়ার সাথে পুরোপুরি চুক্তিতে রয়েছি [হাইলাইটেড কার্ভের জন্য আপনি শক্ত কালো ব্যবহার করে প্রায় কার্যকর হতে পারেন] । আমি মনে করি উপস্থাপনার জন্য এটি দুর্দান্ত ধারণা তবে স্থান সীমাবদ্ধতার কারণে একটি কাগজ প্রকাশের পক্ষে এটি এতটা অনুকূল নয়।

— ফ্রাঙ্ক হ্যারেল 5'14

হতে পারে ইন্টারেক্টিভ প্লটগুলি শীঘ্রই প্রকাশনার মান হিসাবে আরও বেশি পরিণত হবে এবং আমরা প্লটের লাইনগুলিতে ঘোরাফেরা করতে এবং আরও তথ্য অর্জন করতে সক্ষম হব (পুরো লাইনটি হাইলাইট করা হবে বা আপনাকে আরও তথ্য দেওয়ার জন্য একটি টুলটিপ দেখাতে হবে ইত্যাদি)।

— বিডিওনোভিক

@ ফ্র্যাঙ্ক হ্যরেল স্পেস কামড়ানোর প্রশ্ন (1) যদি পৃথক গ্রাফ প্যানেলগুলি পড়ার জন্য খুব ছোট হয়ে যায়, সেক্ষেত্রে ডিজাইনের গুণাবলী সন্দেহজনক হয়; (২) যদি জার্নালগুলি বা বইয়ের সম্পাদকরা যদি সার্থক বলে মনে হয় তবে স্বাভাবিকের চেয়ে বড় ব্যক্তির জন্য আরও বেশি জায়গা বরাদ্দ করতে রাজি করা যায় না। (সম্ভবত আপনার মনে অন্যান্য বিষয় ছিল))

— নিক কক্স

Answer 2

2 এবং 3 টি প্রশ্ন আপনি নিজের উত্তর দিয়েছেন - রঙের ব্রিউয়ার প্যালেটগুলি উপযুক্ত। শক্ত প্রশ্নটি 1, তবে নিকের মতো আমিও ভয় করি এটি মিথ্যা আশার ভিত্তিতে। লাইনের রঙ এমন নয় যা কোনও ব্যক্তি সহজেই রেখাগুলির মধ্যে পার্থক্য করতে সক্ষম করে, এটি ধারাবাহিকতা এবং লাইনগুলি কতটা সাংঘাতিক on সুতরাং লাইনের রঙ বা ড্যাশ প্যাটার্ন ব্যতীত নকশা ভিত্তিক পছন্দগুলি রয়েছে যা প্লটটির ব্যাখ্যা সহজ করে তুলতে সহায়তা করবে।

উদাহরণস্বরূপ সীমিত ডোমেনে প্রায় বিভিন্ন আকারের ফাংশনগুলিতে স্প্লিনের নমনীয়তা দেখানো ফ্রাঙ্কের একটি চিত্র চিত্র চুরি করব।

#code adapted from http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/RmS/rms.pdf page 40
library(Hmisc)
x <- rcspline.eval(seq(0,1,.01), knots=seq(.05,.95,length=5), inclx=T)
xm <- x
xm[xm > .0106] <- NA
x <- seq(0,1,length=300)
nk <- 6
set.seed(15)
knots<-seq(.05,.95,length=nk)
xx<-rcspline.eval(x,knots=knots,inclx=T)
for(i in 1:(nk−1)){
  xx[,i]<-(xx[,i]−min(xx[,i]))/
  (max(xx[,i])−min(xx[,i]))
for(i in 1:20){
  beta<-2∗runif(nk−1)−1
  xbeta<-xx%∗%beta+2∗runif(1)−1
  xbeta<-(xbeta−min(xbeta))/
         (max(xbeta)−min(xbeta))
  if (i==1){
  id <- i
  MyData <- data.frame(cbind(x,xbeta,id))
  }
  else {
          id <- i
          MyData <- rbind(MyData,cbind(x,xbeta,id))
       }
  }
}
MyData$id <- as.factor(MyData$id)

এখন এটি 20 লাইনের বেশ জটিল জগাখিচুড়ি সৃষ্টি করে, এটি কল্পনা করা শক্ত চ্যালেঞ্জ।

library(ggplot2)
p1 <- ggplot(data = MyData, aes(x = x, y = V2, group = id)) + geom_line()
p1

মোড়ানো প্যানেলগুলি ব্যবহার করে এখানে একই আকারে ছোট গুণগুলিতে একই প্লট is প্যানেলগুলি জুড়ে তুলনা করা কিছুটা বেশি কঠিন, তবে সঙ্কুচিত জায়গাতেও লাইনগুলির আকৃতিটি কল্পনা করা আরও সহজ।

p2 <- p1 + facet_wrap(~id) + scale_x_continuous(breaks=c(0.2,0.5,0.8))
p2

স্টিফেন কসলিন তাঁর বইগুলিতে একটি বক্তব্য রেখেছিলেন তা হ'ল এটি নয় যে বিভিন্ন লাইন প্লটটিকে জটিল করে তোলে, লাইনগুলি বিভিন্ন ধরণের আকার নিতে পারে। যদি 20 টি প্যানেল খুব ছোট হয়ে যায় তবে আপনি একই প্যানেলে একই ধরণের ট্র্যাজেক্টরিজগুলিতে সেটটি প্রায়শই হ্রাস করতে পারেন। প্যানেলের মধ্যে থাকা রেখাগুলির মধ্যে পার্থক্য করা এখনও শক্ত, সংজ্ঞা অনুসারে এগুলি প্রতিটি কাছাকাছি থাকবে এবং ঘন ঘন ওভারল্যাপ হয়ে যাবে, তবে এটি প্যানেলের তুলনায় বেশ জটিলতা হ্রাস করে। এখানে আমি নির্বিচারে 20 টি লাইন 4 টি পৃথক গ্রুপিংয়ে কমিয়েছি। এতে অতিরিক্ত সুবিধা রয়েছে যে লাইনের সরাসরি লেবেলিং সহজ, প্যানেলের মধ্যে আরও স্থান রয়েছে।

###############1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20
newLevels <- c(1,1,2,2,2,2,2,1,1, 2, 3, 3, 3, 3, 2, 4, 1, 1, 2, 1)
MyData$idGroup <- factor(newLevels[MyData$id])
p3 <- ggplot(data = MyData, aes(x = x, y = V2, group = id)) + geom_line() + 
             facet_wrap(~idGroup)
p3

একটি সাধারণ বাক্যাংশ রয়েছে যা পরিস্থিতিটির জন্য প্রযোজ্য, যদি আপনি কোনও কিছুর উপরে মনোনিবেশ করেন এমন সমস্ত কিছুতে মনোনিবেশ করেন । কেবল দশটি লাইনের ক্ষেত্রে আপনার সাথে (10*9)/2=45তুলনা করার জন্য সম্ভাব্য জোড় লাইন রয়েছে। আমরা সম্ভবত বেশিরভাগ পরিস্থিতিতে 45 ​​টির তুলনায় আগ্রহী না, আমরা হয় একে অপরের সাথে নির্দিষ্ট লাইন তুলনা করতে বা বাকীগুলির বিতরণের জন্য একটি লাইন তুলনা করতে আগ্রহী। নিকের উত্তরটি উত্তরটি সুন্দরভাবে দেখায়। পটভূমি রেখাগুলি পাতলা, হালকা বর্ণের এবং আধা-স্বচ্ছ আঁকুন এবং তারপরে কোনও উজ্জ্বল রঙ এবং ঘনতে অগ্রভাগের রেখা অঙ্কন করা যথেষ্ট। (এছাড়াও ডিভাইসটির জন্য অন্যান্য লাইনের উপরে অগ্রভাগ লাইন আঁকতে ভুলবেন না!)

লেয়ারিং তৈরি করা আরও বেশি কঠিন যেখানে প্রতিটি স্বতন্ত্র রেখাকে সহজেই জটলে আলাদা করা যায়। কার্টোগ্রাফিতে অগ্রভাগ-পটভূমি পার্থক্য অর্জনের একটি উপায় ছায়ার ব্যবহার, ( একটি ভাল উদাহরণের জন্য ড্যান কারের এই পেপারটি দেখুন )। এটি 10 ​​লাইন পর্যন্ত স্কেল করবে না, তবে 2 বা 3 লাইনের জন্য সহায়তা করতে পারে। এক্সেল ব্যবহার করে প্যানেল 1-তে ট্র্যাজেক্টরিগুলির জন্য এখানে একটি উদাহরণ!

অন্যান্য পয়েন্টগুলি তৈরি করতে হবে যেমন হালকা ধূসর রেখাগুলি বিভ্রান্তিকর হতে পারে যদি আপনার ট্র্যাজেক্টরিগুলি মসৃণ নয়। উদাহরণস্বরূপ আপনার এক্স এর আকারে দুটি বা দুটি ডান দিকের ওপরে এবং ওপরের দিকে দুটি আকারের ট্র্যাজেক্টোরি থাকতে পারে them তাদের একই রঙ আঁকলে আপনি লাইনগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম হবেন না, এবং এই কারণেই কেউ কেউ পরামর্শ দেয় মসৃণ রেখাগুলি ব্যবহার করে সমান্তরাল স্থানাঙ্ক প্লট আঁকুন বা পয়েন্টগুলি জিটারিং / অফ-সেট করে ( গ্রাহাম এবং কেনেডি, ২০০৩ ; ডাং এট আল।, ২০১০ )।

সুতরাং শেষ লক্ষ্য এবং ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে ডিজাইনের পরামর্শ পরিবর্তন করতে পারে। তবে ট্র্যাজকোলজির মধ্যে দ্বিবিড়ীয় তুলনা করা যখন আগ্রহী তখন আমি মনে করি অনুরূপ ট্র্যাজেক্টরিগুলির ক্লাস্টারিং এবং ছোট গুণগুলি ব্যবহার করে বিভিন্ন পরিস্থিতিতে প্লটগুলি ব্যাখ্যা করা আরও সহজ হয়ে যায়। রঙিন / লাইন ড্যাশগুলির যে কোনও সংমিশ্রণের চেয়ে জটিল প্লটগুলিতে এটির তুলনায় আমি সাধারণত অনুভব করি। একাধিক নিবন্ধে একক প্যানেল প্লটগুলি তার প্রয়োজনের তুলনায় অনেক বড় এবং 4 টি প্যানেলে বিভক্ত হওয়া সাধারণত কোনও ক্ষতি ছাড়াই পৃষ্ঠার সীমাবদ্ধতার মধ্যেই সম্ভব।

Comments

অ্যান্ডি এটি দুর্দান্ত। আমি মনে করি যে এই বিশেষ স্প্লাইন বক্ররেখার উদাহরণের জন্য এটি 20 টি লাইনে 5 টি রঙ নির্ধারণ করা ঠিক ততটাই কার্যকর বা আরও কার্যকর হবে যাতে একসাথে থাকা বক্ররেখাগুলি বিভিন্ন রঙ বরাদ্দ করা হয়। এমন কোনও দূরত্বের মেট্রিক নেই যা সর্বদা কাজ করবে তবে সাধারণত একটি মেট্রিক থাকে যা প্রদত্ত পরিস্থিতির জন্য কাজ করে। যেমন আপনি বলেছিলেন যে এগুলি সব মসৃণতা এবং কঠোরতার উপর নির্ভর করে।

— ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেল 15

Answer 3

ট্রেভর হাস্টি এট আল রচিত "স্ট্যাটাসটিকাল লার্নিং এর উপাদানগুলি" থেকে। :

"আমাদের প্রথম সংস্করণটি রঙিন বর্ণের পাঠকদের কাছে বন্ধুত্বপূর্ণ ছিল; বিশেষত আমরা লাল / সবুজ রঙের বৈসাদৃশ্যগুলিকে পছন্দ করি যা বিশেষত ঝামেলাজনক this "

আপনি তাদের গ্রাফটি দেখতে চাইতে পারেন।

আপনি ড্যাশড, ডটেড ইত্যাদি লাইনও ব্যবহার করতে পারেন।

Answer 4

সঠিক ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের ক্ষেত্রে "লাইন বেধ" এর প্রতি খুব কম মনোযোগ দেওয়া দেখেছি। বিভিন্ন লাইন বেধ সনাক্তকরণের ক্ষমতাটি রঙ সনাক্ত করার ক্ষমতার মত তত পরিবর্তনশীল নয়।

কিছু সংস্থান:

1. হ্যাডলি উইকহাম (২০০৯), জিজিপ্লট: ডেটা অ্যানালাইসিসের জন্য মার্জিত গ্রাফিক্স , স্প্রিংজার ; একটি সমর্থনকারী ওয়েব পৃষ্ঠা আছে
2. ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে 8 টি পুস্তকের সংস্থান প্রস্তাবিত হয়েছে: http://www.tableausoftware.com/about/blog/2013/7/list-books-about-data-visualisation-24182

কিছু কোর্স:

1. বায়োস্ট্যাটাস্টিক্স কোর্সের জন্য টমাস লুমলে'র পরিচিতি কম্পিউটিংয়ে গ্রাফিক্স বক্তৃতা
2. রস ইহাকার গণ্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং গ্রাফিক্সের স্নাতক কোর্স
3. রস ইহাকার তথ্য ভিজুয়ালাইজেশনের উপর স্নাতক কোর্স
4. ডেবোরা নোলানের স্নাতক কোর্সের ধারণাগুলি ডেটা সহ কম্পিউটিংয়ে
5. হ্যাডলি উইকহমের ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন কোর্স

Comments

এটি সম্পদের একটি দুর্দান্ত তালিকা। তবে, এমন কোনও নির্দিষ্ট প্রস্তাবনা রয়েছে যা সম্পর্কে আপনি সচেতন রয়েছেন - সেগুলির মধ্যে এক বা একাধিক থেকে - যা প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত (বর্ণের রেখার সাথে লাইন বেধ, যেখানে অনেকগুলি লাইন থাকতে পারে), যা আপনি সংক্ষেপে উল্লেখ করতে পারেন?

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

আমি আপনার পোস্ট ফর্ম্যাট করার স্বাধীনতা গ্রহণ করেছি। আমি মনে করি এটি কাঠামোটি দেখতে আরও সহজ করে তোলে। আপনি যদি এটি পছন্দ না করেন তবে আমার ক্ষমা চেয়ে ফিরে করুন।

— গুং - মনিকা পুনরায়

Answer 5

যদিও আমি একমত যে সমস্যার কোনও অনন্য সমাধান নেই, আমি এই ব্লগের সুপারিশটি ব্যবহার করছি:

http://blogs.nature.com/methagora/2013/07/data-visualization-points-of-view.html

রঙের পোস্টগুলিতে রঙ-অন্ধত্ব এবং গ্রে-স্কেল প্রিন্টিংয়ের সমস্যাগুলি মোকাবেলা করে এবং রঙ স্কেলের একটি উদাহরণ দেয় যা এই উভয় সমস্যার সমাধান করে।

একই নিবন্ধগুলিতে অবিচ্ছিন্ন রঙের স্কেলগুলিও বিশ্লেষণ করা হয় যা উত্তাপের প্লট এবং এর জন্য অনেকগুলি ব্যবহার করে। কিছু তীক্ষ্ণ ট্রানজিশনের কারণে (হলুদ জোন যেমন লাল রঙের চেয়ে অনেক ছোট) রেনবো ব্যবহার না করার পরামর্শ দেওয়া হয়। পরিবর্তে, অন্যান্য জোড়া রঙের মধ্যে রূপান্তর করা সম্ভব।

এই উদ্দেশ্যে রঙের একটি ভাল সেট নীল এবং কমলা (একটি ক্লাসিক!)। কালার-ব্লাইন্ড এবং গ্রে ফিল্টার প্রয়োগ করে আপনি একটি পরীক্ষা করতে পারেন এবং আপনি এখনও এই পার্থক্যটি লক্ষ্য করতে পারেন কিনা তা দেখুন।

লাইনগুলির পুরুত্বের জন্য, ব্লগের কয়েকটি বিষয় এই পয়েন্টটি নিয়ে কাজ করার আগে উল্লেখ করেছে। রেখাগুলি, আপনার অনেকগুলি থাকলে একই পুরুত্ব হওয়া উচিত, এটি "পাতলা"। আপনি যদি সেই অবজেক্টের দিকে মনোযোগ দিতে চান কেবল তখন পুরু রেখা ব্যবহার করুন Use

Comments

আমি "কেবলমাত্র ঘন রেখাগুলি ব্যবহার করুন ..." এর সাথে সম্পূর্ণরূপে একমত নই। ঘন হালকা ধূসর-স্কেল লাইনগুলি অনেক ক্ষেত্রে কার্যকর হতে পারে।

— ফ্রাঙ্ক হ্যারেল

এটা অবশ্যই হতে পারে। আমি কেবল বোঝাতে চেয়েছিলাম যে আপনি যদি আকর্ষণীয় স্টাইল ব্যবহার করেন তবে এটি কোনও উদ্দেশ্য সহ ব্যবহার করা উচিত।

— chuse