Comment tracer une bande quantique (en R)
https://stackoverflow.com//questions/12658555
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J'ai un fichier CSV qui contient des lignes pour chaque événement (Java GC) qui m'intéresse.L'objet se compose d'un horodatage inférieur à la seconde (non équidistant) et de quelques variables.L'objet ressemble à ceci :
gcdata <- read.table("http://bernd.eckenfels.net/view/gc1001.ygc.csv",header=TRUE,sep=",", dec=".")
start = as.POSIXct(strptime("2012-01-01 00:00:00", format="%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
gcdata.date = gcdata$Timestamp + start
gcdata = gcdata[,2:7] # remove old date col
gcdata=data.frame(date=gcdata.date,gcdata)
str(gcdata)
Résulte en
'data.frame': 2997 obs. of 7 variables:
$ date : POSIXct, format: "2012-01-01 00:00:06" "2012-01-01 00:00:06" "2012-01-01 00:00:18" ...
$ Distance.s. : num 0 0.165 11.289 9.029 11.161 ...
$ YGUsedBefore.K.: int 1610619 20140726 20148325 20213304 20310849 20404772 20561918 21115577 21479211 21544930 ...
$ YGUsedAfter.K. : int 7990 15589 80568 178113 272036 429182 982841 1346475 1412181 1355412 ...
$ Promoted.K. : int 0 0 0 0 8226 937 65429 71166 62548 143638 ...
$ YGCapacity.K. : int 22649280 22649280 22649280 22649280 22649280 22649280 22649280 22649280 22649280 22649280 ...
$ Pause.s. : num 0.0379 0.022 0.0287 0.0509 0.109 ...
Dans ce cas, je me soucie du temps de pause (en secondes).Je veux tracer un diagramme qui me montrera pour chaque heure (d'horloge murale) essentiellement la moyenne sous forme de ligne, les 2 % et 98 % sous forme de couloir gris et la valeur maximale (dans chaque heure) sous forme de ligne rouge.
J'ai fait du travail, mais utiliser les fonctions q98 est moche, devoir utiliser des instructions sur plusieurs lignes semble être du gaspillage, et je ne sais pas comment obtenir une zone grise entre q02 et q98 :
q02 <- function(x, ...) { x <- quantile(x,probs=c(0.2)) }
q98 <- function(x, ...) { x <- quantile(x,probs=c(0.98)) }
hours = droplevels(cut(gcdata$date, breaks="hours")) # can I have 2 hours?
plot(aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=max),ylim=c(0,2), col="red", ylab="Pause(s)", xlab="Days") # Is always black?
lines(aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=q98),ylim=c(0,2), col="green")
lines(aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=q02),ylim=c(0,2), col="green")
lines(aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=mean),ylim=c(0,2), col="blue")
Cela donne maintenant un graphique comportant des points noirs comme maximum, une ligne bleue comme moyenne horaire et une ligne verte inférieure et supérieure de 0,2 + 0,98.Je pense qu'il serait plus lisible d'avoir un couloir gris, peut-être une ligne maximale pointillée (rouge) et de corriger d'une manière ou d'une autre les étiquettes des axes.
Aucune suggestion?(le fichier est disponible ci-dessus)
La solution
ça fait plaisir de voir d'autres anciens de Debian ici :) Votre réponse est déjà plutôt sympa.Comme je travaille beaucoup avec des séries chronologiques, j'ai pensé ajouter une variante utilisant l'excellent zoo et xts paquets.Ce dernier s'appuie sur le premier et a, entre autres, le period.apply() fonction que nous pouvons utiliser ici avec le endpoints() fonction pour vous obtenir des agrégats de deux heures.
Donc en haut j'utiliserais
library(zoo) # for zoo objects
library(xts) # for period.apply
gcdata <- read.table("http://bernd.eckenfels.net/view/gc1001.ygc.csv",
header=TRUE, sep=",", dec=".")
timestamps <- gcdata$Timestamp +
as.POSIXct(strptime("2012-01-01 00:00:00",
format="%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
gcdatazoo <- zoo(gcdata[-1], order.by=timestamps) # as zoo object
créer un zoo objet.Votre fonction reste :
plotAreaCorridor <- function(x, y, col.poly1="lightgray", col.poly2="gray",...) {
x.pol <- c(x, rev(x), x[1])
y.pol <- c(y[,1], rev(y[,5]),y[,1][1])
plot(x, y[,6]+1, type="n", ...)
polygon(x.pol, y.pol, col=col.poly1, lty=0)
x.pol <- c(x, rev(x), x[1])
y.pol <- c(y[,2], rev(y[,4]), y[,1][1])
polygon(x.pol, y.pol, col=col.poly2, lty=0)
lines(x, y[,3], col="blue") # median
lines(x, y[,6], col="red") # max
invisible(NULL)
}
Et on peut alors simplifier un peu :
agg <- period.apply(gcdatazoo[,"Pause.s."], # to which data
INDEX=endpoints(gcdatazoo, "hours", k=2), # every 2 hours
FUN=function(x) quantile(x, # what fun.
probs=c(5,20,50,80,95,100)/100))
#v99 = q99(gcdata$Pause.s.) # what is q99 ?
v99 <- mean(agg[,5]) # mean of 95-th percentile?
plotAreaCorridor(index(agg), # use time index as x axis
coredata(agg), # and matrix part of zoo object as data
ylim=c(0,max(agg[,5])*1.5),
ylab="Quantiles of GC events",
main="NewPar Collection Activity")
abline(h=median(gcdatazoo[,"Pause.s."]), col="lightblue")
abline(h=v99, col="grey")
labeltxt <- paste("99%=",round(v99,digits=3),"s n=", nrow(gcdatazoo),sep="")
text(x=index(agg)[20], y=1.5*v99, labeltxt, col="grey", pos=3) # or legend()
qui donne
L'axe est désormais automatique et affiche les jours de la semaine uniquement car l'intervalle est inférieur à la semaine ;cela peut être remplacé si nécessaire.
Autres conseils
Tu dois essayer polygon.Ce code peut être utile :
y98 = aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=q98)
y02 = aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=q02)
ymax = aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=max)
ymin = aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=min)
ymean = aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=mean)
x = ymean[,1]
y1 = cbind(y02[,2], ymean[,2], y98[,2])
y2 = cbind(ymin[,2], ymean[,2], ymax[,2])
plotAreaCI(x,y2, ylim=c(0,2), xlab="time", ylab="variable")
plotAreaCI(x,y1, ylim=c(0,2), poly.col="blue", add=TRUE)
ou
plotAreaCI(x,y2, ylim=c(0,2), xlab="time", ylab="variable", nice.x = TRUE)
plotAreaCI(x,y1, ylim=c(0,2), mean.lwd=2, poly.col="blue", add=TRUE)
où la fonction plotAreaCI est défini par :
plotAreaCI = function(x, y, add=FALSE, nice.x = FALSE,
xlim=NULL, ylim=NULL,
mean.col="black", mean.lwd=1.5,
poly.col="gray", poly.lty=3,
xlab=NULL, ylab=NULL, main="",
...) {
isFactorX = isClass("factor", x)
if(isFactorX) {
x.label = x
x = as.numeric(x)
}
if(is.null(xlim)) xlim=range(x, na.rm=TRUE)
if(is.null(ylim)) ylim=range(y, na.rm=TRUE)
x.pol = c(x, rev(x), x[1])
y.pol = c(y[,1], rev(y[,3]), y[,1][3])
if(!add) {
plot.new()
plot.window(xlim=xlim, ylim=ylim, ...)
if(!nice.x & isFactorX) {
axis(1, at=x, labels=x.label)
} else {
xticks = axTicks(1)
if(isFactorX) {
xticks = xticks[xticks>=1]
axis(1, at=xticks, labels=x.label[xticks])
} else {
axis(1)
}
}
axis(2, las=1)
box()
title(xlab=xlab, ylab=ylab, main=main)
}
polygon(x.pol, y.pol, col=poly.col, lty=poly.lty)
lines(x, y[,2], col=mean.col, lwd=mean.lwd)
return(invisible())
}
C'est le code que j'utilise pour tracer la variation temporelle des analytes de laboratoire (la pression artérielle systolique dans ce cas) :
SBP.qtr.mat <- aggregate(set1HLI$SBP,
list( year(set1HLI$Drawdt)+0.25* quarter(set1HLI$Drawdt)),
quantile, prob=c(0.1,0.25,0.5,0.75, 0.9,0.95, 0.975), na.rm=TRUE)
matplot(SBP.qtr.mat[,1], SBP.qtr.mat$x, type="pl")
Cela ne devrait pas être trop difficile d'adapter cela à votre problème....ou vous pouvez publier un exemple reproductible avec lequel travailler.Cela donne les 10e, 25e, 50e, 75e, 90e, 95e et 97,5e centiles dans une seule trame de données et matplot gère le traçage d'un tel objet.
La zone grise ?,...L'approche habituelle consiste à tracer un polygone sortant sur les limites inférieures, "tournant" à l'extrême droite et revenant sur le côté haut, et se reconnectant au côté gauche.Le polygon les arguments sont présentés comme x, y.Il y a un col argument que vous définiriez sur "gris".
Pour créer des séquences de « 2 heures » dans lesquelles vous pouvez fusionner votre dataframe ou l'utiliser aveccut.POSIXt" as a breaks argument , there is the option of using multiples of time units withseq.POSIXt` :
> seq(ISOdate(1910,1,1), ISOdate(1999,1,1), "10 years")
[1] "1910-01-01 12:00:00 GMT" "1920-01-01 12:00:00 GMT" "1930-01-01 12:00:00 GMT" "1940-01-01 12:00:00 GMT"
[5] "1950-01-01 12:00:00 GMT" "1960-01-01 12:00:00 GMT" "1970-01-01 12:00:00 GMT" "1980-01-01 12:00:00 GMT"
[9] "1990-01-01 12:00:00 GMT"
Je ne l'ai pas vu documenté mais vous pouvez utiliser des multiples d'intervalle avec cut.POSIXt:
> str( cut( seq(ISOdate(1910,1,1), ISOdate(1999,1,1), "years"), "10 years") )
Factor w/ 9 levels "1910-01-01","1920-01-01",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
> str( cut( seq(ISOdate(1910,1,1), ISOdate(1999,1,1), "years"), "5 years") )
Factor w/ 18 levels "1910-01-01","1915-01-01",..: 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 ...
Je ne suis pas actuellement arrivé au script suivant (il faut toujours regarder la réponse plus avancée de Draw).Il ressemble maintenant à je cherchais, mais le code est toujours joli (par exemple, je ne sais pas comment aligner l'étiquette et comment obtenir des étiquettes XLab correctes):
plotAreaCorridor = function(x, y, col.poly1="lightgray", col.poly2="gray",...) {
x.pol = c(x, rev(x), x[1])
y.pol = c(y[,1], rev(y[,5]),y[,1][1])
plot(x, y[,6]+1, type="n", ...) # ugly since type="n" does not work for factor
polygon(x.pol, y.pol, col=col.poly1, lty=0)
x.pol = c(x, rev(x), x[1])
y.pol = c(y[,2], rev(y[,4]), y[,1][1])
polygon(x.pol, y.pol, col=col.poly2, lty=0)
lines(x, y[,3], col="blue") # median
lines(x, y[,6], col="red") # max
return(invisible())
}
pause = gcdata$Pause.s.
hours = droplevels(cut(gcdata$date, breaks="hours")) # can I have 2 hours?
agg = aggregate(pause ~ hours, FUN=quantile, probs=c(5,20,50,80,95,100)/100)
x = agg$hours
ys = agg$pause
q99 <- function(x, ...) { x <- quantile(x,probs=c(0.99)) }
v99 = q99(gcdata$Pause.s.)
vmed = median(gcdata$Pause.s.)
plotAreaCorridor(x, ys,ylim=c(0,v99*1.5))
abline(h=vmed, col="lightblue")
abline(h=v99, col="grey")
label=paste("99%=",round(v99,digits=3),"s n=", length(gcdata$date),sep="")
text(x=30, y=v99, label, col="grey", pos=3)
title("NewPar Collection Activity")
