使用R或Python在螺旋中可视化时间序列？

Question

有人知道如何在R中实现这个功能吗？也就是说，将左侧图表中的循环数据表示为右侧图表中的形式？

以下是一些示例数据。 http://cs.lnu.se/isovis/courses/spring07/dac751/papers/TimeSpiralsInfoVis2001.pdf

Day = c(rep(1,5),rep(2,5),rep(3,5))
Hour = rep(1:5,3)
Sunlight = c(0,1,2,3,0,1,2,3,2,1,0,0,4,2,1)
data = cbind(Day,Hour,Sunlight)

- wolfsatthedoor

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在ggplot中，使用coord_polar。 - Gregor Thomas

我不确定如何做到这一点，你确定这个面板结构可以实现吗？ - wolfsatthedoor

Answer 1

这看起来相当接近:

# sample data - hourly for 10 days; daylight from roughly 6:00am to 6:00pm
set.seed(1)     # for reproducibility
Day  <- c(rep(1:10,each=24))
Hour <- rep(1:24)
data <- data.frame(Day,Hour)
data$Sunlight <- with(data,-10*cos(2*pi*(Hour-1+abs(rnorm(240)))/24))
data$Sunlight[data$Sunlight<0] <- 0

library(ggplot2)
ggplot(data,aes(x=Hour,y=10+24*Day+Hour-1))+
  geom_tile(aes(color=Sunlight),size=2)+
  scale_color_gradient(low="black",high="yellow")+
  ylim(0,250)+ labs(y="",x="")+
  coord_polar(theta="x")+
  theme(panel.background=element_rect(fill="black"),panel.grid=element_blank(),
        axis.text.y=element_blank(), axis.text.x=element_text(color="white"),
        axis.ticks.y=element_blank())

- jlhoward

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哇...非常好。谢谢分享这个想法。 - jazzurro

Answer 2

我知道如何在Python中做到这一点。我发现Matplotlib中的散点图非常适合这种情况。以下是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

period = 0.5

f = np.arange(0, 100, 0.03) // Data range
z = np.sin(f)               // Data

a = f*np.sin(period*f);
b = f*np.cos(period*f);

fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)
fig.add_subplot(ax)
ax.scatter(a, b, c=z, s=100, edgecolors='none')

plt.show()

您可以更改period来改变螺旋线中的旋转次数。a和b绘制了螺旋线，而z包含实际数据（在此示例中为正弦波）。

- Tim B

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那么在你的例子中，每个螺旋代表不同的一天？ - wolfsatthedoor

我特意选择了一个与我的虚拟数据正弦波周期同步的时间段。对于真实数据，您可以选择最适合您需求的周期。您可以选择每天1个周期，或者选择一个导致最佳数据对齐的周期（与我所做的相同），这可以用于发现数据的周期性。 - Tim B