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类似于this question ，我对创建时间序列螺旋很感兴趣。该解决方案不一定必须在 R 中或使用 ggplot 实现，但似乎大多数解决方案都是在 R 中使用 ggplot 实现的，少数在 Python 中实现，一个在 d3 中实现。到目前为止，我的尝试都使用了 R。与这个问题不同，我有兴趣显示特定范围的数据而不对数据进行量化/合并。也就是说，我想显示一个螺旋时间线，显示特定事件何时开始和停止，其中每个事件的 theta-min 和 theta-max 代表特定的时间点。
考虑这个旅行数据:
trip_start trip_stop dist
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2017-09-28 06:46:00 2017-09-28 07:19:00 14.4
2017-09-28 09:05:00 2017-09-28 09:29:00 8.06
2017-09-28 10:41:00 2017-09-28 11:21:00 22.34
2017-09-28 14:26:00 2017-09-28 16:05:00 35.57
2017-09-28 16:09:00 2017-09-28 16:21:00 1.17
2017-09-28 20:37:00 2017-09-28 20:40:00 1.1
2017-09-28 20:56:00 2017-09-28 21:00:00 1.15
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我想按照与下图相同的方式绘制这些离散事件，但是 2pi 是一周而不是 24 小时，以便阐明这些事件的周期性，其中颜色代表距离。
我已经尝试修改这个问题开头链接的解决方案，但它并没有让我到任何地方。我的新做法是修改this solution , 但我很难得到除了散布在螺旋上的水平和垂直线之外的任何东西。使它们弯曲并显示在正确的位置是很困难的。
我对任何在螺旋图中成功显示数据的方法都持开放态度，无需将其量化/合并到特定间隔，而是允许间隔本身描述连续螺旋时间轴上的离散事件。同样，我对将其转换为原始的单点时间序列格式不感兴趣，在这种格式中我有大量数据代表旅行之间的时间。我想以时间格式(描述时间窗口而不是特定时间的事件)实现此目的。
最佳答案
仍然需要工作，但这是一个开始，使用 python 和 matplotlib。
我们的想法是在极坐标中绘制一条以 1 周为周期的螺旋时间线，每个事件都是该螺旋的一条弧线，其颜色取决于 dist 数据。
虽然这种可视化往往会隐藏许多重叠间隔......也许半透明弧线可能会更好，并精心选择颜色图。
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patheffects as mpe
import pandas as pd
# styling
LINEWIDTH=4
EDGEWIDTH=1
CAPSTYLE="projecting"
COLORMAP="viridis_r"
ALPHA=1
FIRSTDAY=6 # 0=Mon, 6=Sun
# load dataset and parse timestamps
df = pd.read_csv('trips.csv')
df[['trip_start', 'trip_stop']] = df[['trip_start', 'trip_stop']].apply(pd.to_datetime)
# set origin at the first FIRSTDAY before the first trip, midnight
first_trip = df['trip_start'].min()
origin = (first_trip - pd.to_timedelta(first_trip.weekday() - FIRSTDAY, unit='d')).replace(hour=0, minute=0, second=0)
weekdays = pd.date_range(origin, origin + np.timedelta64(1, 'W')).strftime("%a").tolist()
# # convert trip timestamps to week fractions
df['start'] = (df['trip_start'] - origin) / np.timedelta64(1, 'W')
df['stop'] = (df['trip_stop'] - origin) / np.timedelta64(1, 'W')
# sort dataset so shortest trips are plotted last
# should prevent longer events to cover shorter ones, still suboptimal
df = df.sort_values('dist', ascending=False).reset_index()
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.gca(projection="polar")
for idx, event in df.iterrows():
# sample normalized distance from colormap
ndist = event['dist'] / df['dist'].max()
color = plt.cm.get_cmap(COLORMAP)(ndist)
tstart, tstop = event.loc[['start', 'stop']]
# timestamps are in week fractions, 2pi is one week
nsamples = int(1000. * (tstop - tstart))
t = np.linspace(tstart, tstop, nsamples)
theta = 2 * np.pi * t
arc, = ax.plot(theta, t, lw=LINEWIDTH, color=color, solid_capstyle=CAPSTYLE, alpha=ALPHA)
if EDGEWIDTH > 0:
arc.set_path_effects([mpe.Stroke(linewidth=LINEWIDTH+EDGEWIDTH, foreground='black'), mpe.Normal()])
# grid and labels
ax.set_rticks([])
ax.set_theta_zero_location("N")
ax.set_theta_direction(-1)
ax.set_xticks(np.linspace(0, 2*np.pi, 7, endpoint=False))
ax.set_xticklabels(weekdays)
ax.tick_params('x', pad=2)
ax.grid(True)
# setup a custom colorbar, everything's always a bit tricky with mpl colorbars
vmin = df['dist'].min()
vmax = df['dist'].max()
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=vmin, vmax=vmax)
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=COLORMAP, norm=norm)
sm.set_array([])
plt.colorbar(sm, ticks=np.linspace(vmin, vmax, 10), fraction=0.04, aspect=60, pad=0.1, label="distance", ax=ax)
plt.savefig("spiral.png", pad_inches=0, bbox_inches="tight")
要查看它是一个永不重叠的螺旋线并且它也适用于较长的事件，您可以绘制完整的时间线(此处使用 LINEWIDTH=3.5 以限制莫尔条纹)。
fullt = np.linspace(df['start'].min(), df['stop'].max(), 10000)
theta = 2 * np.pi * fullt
ax.plot(theta, fullt, lw=LINEWIDTH,
path_effects=[mpe.Stroke(linewidth=LINEWIDTH+LINEBORDER, foreground='black'), mpe.Normal()])
这是 200 的随机数据集的绘图，主要是短途旅行，偶尔会有 1 到 2 周的长途旅行。
N = 200
df = pd.DataFrame()
df["start"] = np.random.uniform(0, 20, size=N)
df["stop"] = df["start"] + np.random.choice([np.random.uniform(0, 0.1),
np.random.uniform(1., 2.)], p=[0.98, 0.02], size=N)
df["dist"] = np.random.random(size=N)
inferno_r 彩色贴图、圆形或对接线帽、半透明、更粗的边缘等(点击查看全尺寸)
关于python - 创建时间范围时间序列螺旋图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46575723/
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