matplotlib - 大規模なデータ系列の視覚化

Question

一見単純な問題がありますが、簡単な解決策が暗示されています。非常に大きなシリーズ (数万または数十万のポイント) があり、さまざまなズーム レベルで視覚化する必要がありますが、通常は十分にズームアウトされています。基本的に、Matlab や Pyplot などのツールでプロットしたいのですが、各ピクセルがマップされる数百の潜在的なポイントを表すことができないことを知っているので、すべての最小値と最大値の両方を確認したいと思います。ピクセルにマップされる配列エントリ。これにより、何が起こっているのかを大まかに理解できます。これを行う簡単な方法はありますか？

Answer 1

hexbinを試してください。設定するreduce_C_functionことで、欲しいものが手に入ると思います。元：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.hexbin(x,y,C=C, reduce_C_function=np.max) # C = f(x,y)

ピクセルの色がビンの最大値である六角形のヒートマップが得られます。

一方向にのみビニングする場合は、この方法を参照してください。

Answer 2

TimeSearcher 1--3と呼ばれる一連の調査ツールがあり、大規模な時系列データセットを処理する方法の例をいくつか提供しています。以下は、TimeSearcher 2 および 3 の画像の例です。

Answer 3

最初に試すオプションは Gephi です - https://gephi.org/

ここに別のオプションがありますが、それが機能するかどうかはよくわかりません。データを見ないとなんとも言えません。

このリンクhttp://bl.ocks.org/3887118にアクセスしてみてください。ページの下部にある data.tsv にすべての値が表示されていますか? これに似たデータを保存できる場合、上記の HTML コードは、そのリンクに示されている散布図の例でデータを作成できるはずです。それ以外の場合は、このリンクにアクセスして、データをより適切な Web ページに変換してみてください。

Answer 4

plot()シンプルなMATLAB は、多かれ少なかれ私が望むものを実際に提供してくれることに気付きました。ズームアウトすると、関数の実際の動作が不明瞭にならないように、ピクセル列にマップされるすべてのデータポイントが、セット内の最小から最大までの垂直線分としてレンダリングされます。コントラストをarea()上げてみました。