Sto provando ad aggiungere_trace ad ogni ciclo, ma ottengo solo un grafico con linee multiple sovrapposte l'una sull'altra.Plotly: add_trace in un loop
mean <- -0.0007200342
sd <- 0.3403711
N=10
T=1
Delta = T/N
W = c(0,cumsum(sqrt(Delta) * rnorm(N, mean=mean, sd=sd)))
t <- seq(0,T, length=N+1)
p<-plot_ly(y=W, x=t)
for(i in 1:5){
W <- c(0,cumsum(sqrt(Delta) * rnorm(N, mean=mean, sd=sd)))
p<-add_trace(p, y=W)
}
print(p)
Brutto, ma funziona:
mean <- -0.0007200342
sd <- 0.3403711
N=10
T=1
Delta = T/N
W = c(0,cumsum(sqrt(Delta) * rnorm(N, mean=mean, sd=sd)))
t <- seq(0,T, length=N+1)
for(i in 1:5){
W <- c(0,cumsum(sqrt(Delta) * rnorm(N, mean=mean, sd=sd)))
assign(paste("W_",i,sep=""),W)
assign(paste("Name_", i, sep=""), paste("Name",i,sep=""))
if(i==1){
pString<-"p<-plot_ly(x = t, y = W_1, name='W1')"
} else {
pString<-paste(pString, " %>% add_trace(x=t, y =", eval(paste("W", i, sep="_")),", name=", eval(paste("Name", i, sep="_")), ")", sep="")
}
}
eval(parse(text=pString))
print(p)
I plot_ly e add_trace funzioni hanno un'opzione evaluation = FALSE che si può cambiare a TRUE, che dovrebbe risolvere i problemi di portata.
Utilizzare evaluate = TRUE in add_trace.
farei questo in questo modo:
mean <- -0.0007200342
sd <- 0.3403711
N=10
T=1
Delta = T/N
# a list with the trace Y values
Ws <- lapply(
1:15,
function(idx){
c(0,cumsum(sqrt(Delta) * rnorm(N, mean=mean, sd=sd)))
}
)
# this could be a list with the trace X values, but is just a seq
t <- seq(0,T, length=N+1)
# a list with plotly compliant formatted objects
formattedW <- lapply(
seq_along(Ws),
function(idx, datasetY, datasetX){
return(list(x = datasetX, y = datasetY[[idx]], type="scatter", mode = 'lines+markers'))
},
datasetX = t,
datasetY = Ws
)
# Reduce the list of plotly compliant objs, starting with the plot_ly() value and adding the `add_trace` at the following iterations
Reduce(
function(acc, curr){
do.call(add_trace,c(list(p=acc),curr))
},
formattedW,
init=plot_ly()
)
Viene descritto qui: http://www.r-graph-gallery.com/129-use-a-loop-to-add-trace-with-plotly/
salvare il diagramma in una variabile, e poi fare add_trace:
p <- plotly(...)
p<- add_trace(p, ...)
La mia ipotesi è un problema di scoping. Quando si definisce 'y = W',' W' viene prima trovato nell'ambiente della trama. Utilizzando direttamente 'p <-add_trace (p, y = c (0, cumsum (sqrt (Delta) * rnorm (N, mean = mean, sd = sd))))' risolve il problema, ma immagino tu stia cercando una soluzione più generale. – Axeman
Anche interessato a una soluzione qui ... sembra essere un problema generale di trama? Voglio dire che la soluzione di cui sopra funziona per questo semplice esempio, ma non se hai grandi dataframe. Non appena si dispone della variabile di ciclo soom o di qualsiasi altra cosa nella chiamata plot, prende solo l'ultima variabile del loop ... – MichiZH