ご挨拶、
現在、私はRで次のことをしています:
require(zoo)
data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE)
cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date))
data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date))
data <- aggregate(data, identity, tail, 1)
cum <- aggregate(cum, identity, sum, 1)
days = seq(start(data), end(data), "day")
data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days)))
plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55))
lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0))
summary.csvの一部:
date,revision,file,lines,nclass,nattr,nrel,bytes,compressed,diff,dcomp
2007-07-25,16,model.xml,96,11,22,5,4035,991,0,0
2007-07-27,17,model.xml,115,16,26,6,4740,1056,53,777
2007-08-09,18,model.xml,106,16,26,7,4966,1136,47,761
2007-08-10,19,model.xml,106,16,26,7,4968,1150,4,202
2007-09-06,81,model.xml,111,16,26,7,5110,1167,13,258
...
最後の2行は必要な情報をプロットしており、結果は次のようになります。 青い線は、関心のあるアーティファクトのバイト単位のエントロピーです。緑の線は、変化のエントロピーを表します。
さて、このグラフでは、スケールに大きな違いがないため、うまく機能します。しかし、緑の線が非常に小さくなって見えなくなる他のグラフがあります。
私が探していたソリューションには、次の2つのことが含まれていました。
- 緑の縦線を最初のグラフのすぐ下の2番目のグラフに移動するには、独自のy軸を使用し、x軸を共有します。
- 特定の値よりも「マグニチュード」に興味があるので、それを対数スケールで提供します。
前もって感謝します!
PS誰かが月を参照してxスケールに「マイナーティック」をどのように配置できるか教えてもらえれば幸いです:-)これらが1つの投稿に対して多すぎる質問である場合は、さらに分割できます。