2014-05-25 61 views
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我试图在Julia创建一个阴谋(目前使用Gadfly但我愿意使用不同的包)。我有一个多维数组。对于一个固定的尺寸大小(例如4875x3x3适当的情节是:Julia在Gadfly上绘制未知层数

p=Gadfly.plot( 
    layer(y=sim1.value[:,1,1],x=[sim1.range],Geom.line, Theme(default_color=color("red"))), 
    layer(y=sim1.value[:,1,2],x=[sim1.range],Geom.line, Theme(default_color=color("blue"))), 
    layer(y=sim1.value[:,1,3],x=[sim1.range],Geom.line, Theme(default_color=color("green"))) 
) 

,但总的来说,我希望能够写一个情节声明,我不知道sim1.value阵列的第三维如何。我可以写这样的声明

也许是这样的:?

p=Gadfly.plot([layer(y=sim1.value[:,1,i],x=[sim1.range], Geom.line, Theme(default_color=color("red"))) for i in 1:size(sim1)[3]]) 

但这不起作用

我能够重塑阵列来解决这个问题。到一个数据框并添加一列来指示第三维是什么,但我想知道是否有办法做到这一点而不创建数据框。

数据是这个样子:

julia> sim1.value 
4875x3x3 Array{Float64,3}: 
[:, :, 1] = 
    0.201974 0.881742 0.497407 
    0.0751914 0.921308 0.732588 
-0.109084 1.06304 1.15962 
-0.0149133 0.896267 1.22897 
    0.717094 0.72558 0.456043 
    0.971697 0.792255 0.40328 
    0.971697 0.792255 0.227884 
-0.600564 1.23815 0.499631 
-0.881391 1.07994 0.59905 
-0.530923 1.00278 0.447363 
    ⋮        
    0.866138 0.657875 0.280823 
    1.00881 0.594015 0.894645 
    0.470741 0.859117 1.09108 
    0.919887 0.540488 1.01126 
    2.22095 0.194968 0.954895 
    2.5013  0.202698 2.05665 
    1.94958 0.257192 2.01836 
    2.24015 0.209885 1.67657 
    0.76246 0.739945 2.2389 
    0.673887 0.640661 2.15134 

[:, :, 2] = 
    1.28742 0.760712 1.61112 
    2.21436 0.229947 1.87528 
-1.66456 1.46374 1.94794 
-2.4864 1.84093 2.34668 
-2.79278 1.61191 2.22896 
-1.46289 1.21712 1.96906 
-0.580682 1.3222 1.45223 
    0.17112 1.20572 0.74517 
    0.734113 0.629927 1.43462 
    1.29676 0.266065 1.52497 
    ⋮       
    1.2871 0.595874 0.195617 
    1.84438 0.383567 1.15537 
    2.12446 0.520074 0.957211 
    2.36307 0.222486 0.402168 
    2.43727 0.19843 0.636037 
    2.33525 0.302378 0.811371 
    1.09497 0.605816 0.297978 
    1.366  0.56246 0.343701 
    1.366  0.56246 0.219561 
    1.35889 0.630971 0.281955 

[:, :, 3] = 
    0.649675 0.899028 0.628103 
    0.718837 0.665043 0.153844 
    0.914646 0.807048 0.207743 
    0.612839 0.790611 0.293676 
    0.759457 0.758115 0.280334 
    0.77993 0.774677 0.396879 
-1.63825 1.38275 0.85772 
-1.43517 1.45871 0.835853 
-1.15413 1.35757 1.05071 
-1.10967 1.37525 0.685986 
    ⋮       
    1.15299 0.561492 0.680718 
    1.14853 0.629728 0.294947 
    1.65147 0.517422 0.22285 
    1.65147 0.517422 0.517451 
    1.78835 0.719658 0.745866 
    2.36554 0.426616 1.49432 
    0.855502 0.739237 1.24224 
-0.175234 0.701025 1.07798 
-0.221313 0.939255 1.3463 
    1.58094 0.368615 1.63817 
+3

还没有尝试过,但是“splatting”在这里工作吗? 'p = Gadfly.plot([layer(y = sim1.value [:,1,i],x = [sim1.range],Geom.line,Theme(default_color = color(“red”))) 1:size(sim1)[3]] ...)' – rickhg12hs

+0

Splatting确实有效!谢谢。您可以将它作为答案发布,我可以选择它。有一种方法可以在理解中使用'i'来获得一系列颜色? – bdeonovic

+0

另一个选择是使用'add_plot_element',看[这个问题](http://stackoverflow.com/questions/23585327/are-gadfly-plots-currently-composable)。 –

回答

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显然是“泼溅”,如果这是正确的说法,在这里工作。尝试:

p=Gadfly.plot([layer(y=sim1.value[:,1,i],x=[sim1.range], Geom.line, Theme(default_color=color("red"))) for i in 1:size(sim1)[3]]...) 

对于不同的图层颜色,这只是一个猜测/黑客(随意编辑以保证正确性)。

p=Gadfly.plot([layer(y=sim1.value[:,1,i],x=[sim1.range], Geom.line, Theme(default_color=color(["red" "blue" "green" "cyan" "magenta" "yellow"][i%6+1]))) for i in 1:size(sim1)[3]]...) 

也许牛虻的Scale颜色的参数之一,将有助于在这里。

附录:

请参见下面的第一个评论的颜色选择方法。

+3

对于我使用的'colorsishable_colors(size(sim1)[3])[i]'来获得适量的颜色。 – bdeonovic