Visuelles Zusammenfassen eines Durcheinanders gerichteter Liniensegmente

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Ich habe einen Datensatz von Millionen gerichteter Liniensegmente. Die Liniensegmente sind sequentiell - es handelt sich um eine Klimavariable (fühlbare Wärme) mit beobachteten und simulierten Werten in halbstündlichen Intervallen. Ich versuche nach Mustern für die Leistung der Simulation zu suchen. Ich betrachte ein Streudiagramm von obs gegen Simulationswerte und verknüpfe sie mit Liniensegmenten (Pfeile geben die Richtung der Zeit an). Wenn ich sie zeichne, bekomme ich nur ein verschwommenes Durcheinander, das unmöglich zu interpretieren ist:

Linien

Dies ist eine Teilmenge von 10000 Linien, die fein und mit geringer Deckkraft aufgetragen sind:

ggplot(d, aes(x=Qh_obs, xend=lead(Qh_obs), y=Qh_sim, yend=lead(Qh_sim))) +
  geom_segment(size=0.1, alpha=0.2, arrow=arrow(length=unit(2, units='mm')))

dput() der ersten 700 Datenzeilen (begrenzt durch die Postlänge):

structure(
    list(
        Qh_sim = c( 56.401439666748, 33.9568634033203, 16.2147789001465, 0.797790050506592, -3.19529962539673, -10.3250732421875, -11.6082448959351, -21.5074787139893, -21.5963478088379, -21.4389324188232, -19.8912830352783, -18.5908279418945, -19.2523441314697, -19.663516998291, -19.1126575469971, -18.4237308502197, -16.6181221008301, -14.7601175308228, -14.5604763031006, -14.3527803421021, -14.6219816207886, -14.791407585144, -15.452392578125, -15.8962726593018, -11.9349966049194, -7.97028636932373, 12.4507570266724, 32.1654815673828, 56.9330673217773, 82.0748443603516, 110.501235961914, 138.745697021484, 150.787033081055, 161.838928222656, 172.895263671875, 184.098617553711, 187.657043457031, 192.906372070312, 193.122268676758, 192.274002075195, 179.315124511719, 164.562591552734, 163.265823364258, 161.703796386719, 133.756286621094, 105.635498046875, 97.0240097045898, 87.8632583618164, 58.3389205932617, 33.2009048461914, 23.2682571411133, 13.6356563568115, 1.51271843910217, -10.8058795928955, -18.4257907867432, -28.3294353485107, -28.5762748718262, -28.4660148620605, -27.914514541626, -28.1746997833252, -25.5984725952148, -23.8565864562988, -22.1694507598877, -20.1849479675293, -18.4765930175781, -16.7818832397461, -16.0451354980469, -15.1096048355103, -14.2665500640869, -13.1542406082153, -13.7400493621826, -14.2256927490234, -12.1078481674194, -9.62312793731689, 4.56239414215088, 19.3795871734619, 36.5501823425293, 53.1319618225098, 78.5349884033203, 102.543434143066, 124.132804870605, 149.024841308594, 168.490493774414, 186.819458007812, 196.974853515625, 206.461471557617, 190.825912475586, 173.966354370117, 169.784240722656, 163.483337402344, 170.057342529297, 177.130859375, 151.152526855469, 124.848052978516, 105.523277282715, 86.9095840454102, 65.0981750488281, 47.1053924560547, 37.6140441894531, 27.6459007263184, 11.6691846847534, -9.11263656616211, -14.4923810958862, -19.8186340332031, -19.7054214477539, -19.5380306243896, -18.5610771179199, -17.3333301544189, -15.2278394699097, -13.2510986328125, -14.3389987945557, -15.4008350372314, -15.2393169403076, -14.9772682189941, -14.7773571014404, -14.8252429962158, -14.3530769348145, -13.9949283599854, -13.7646932601929, -13.5683641433716, -10.6225557327271, -7.85287570953369, 12.7889757156372, 33.307559967041, 57.9585304260254, 82.9256896972656, 103.849281311035, 123.98851776123, 139.554504394531, 153.459365844727, 155.708465576172, 156.308456420898, 168.309158325195, 180.855041503906, 170.150848388672, 157.897567749023, 167.118728637695, 176.979385375977, 164.941528320312, 151.726623535156, 129.560562133789, 106.847137451172, 90.3653717041016, 75.2190322875977, 45.1893653869629, 17.6202545166016, 3.75747561454773, -11.4238929748535, -16.061544418335, -20.8541488647461, -24.2586994171143, -35.7491149902344, -35.0868682861328, -34.0136642456055, -36.5957374572754, -39.7278022766113, -39.645938873291, -39.4058570861816, -40.3838768005371, -41.2248229980469, -37.6026573181152, -34.7647857666016, -33.9009971618652, -33.0245132446289, -33.1246566772461, -33.1072616577148, -32.0969009399414, -30.9401035308838, -29.17529296875, -27.8960762023926, -13.3340330123901, 0.752617418766022, 22.6873798370361, 47.5203437805176, 74.8209533691406, 103.649536132812, 115.767311096191, 126.450042724609, 135.38134765625, 143.778182983398, 163.196929931641, 183.097320556641, 185.34977722168, 180.405822753906, 124.19019317627, 73.3683242797852, 45.4884719848633, 20.1036643981934, 19.8796310424805, 20.3178596496582, 47.9409942626953, 82.116943359375, 50.5893211364746, 17.9326019287109, 4.40792560577393, -12.5418739318848, -16.5327663421631, -26.3818550109863, -25.297981262207, -32.7470741271973, -29.9625682830811, -27.3131942749023, -31.2198734283447, -34.7373046875, -34.6658058166504, -33.7417755126953, -37.2075691223145, -40.8886222839355, -46.710563659668, -52.4976997375488, -52.5255432128906, -53.0547752380371, -48.5081253051758, -44.2537536621094, -38.4348182678223, -32.7230339050293, -33.1437149047852, -11.5593519210815, 7.17707252502441, 31.1563529968262, 61.0247917175293, 94.2132186889648, 128.84162902832, 163.23681640625, 195.433120727539, 224.907135009766, 252.533569335938, 284.835266113281, 366.73974609375, 348.681823730469, 47.4801063537598, 35.7033386230469, 32.492000579834, 31.093204498291, 30.0831336975098, 30.2802581787109, 24.4593544006348, 18.207691192627, 14.9354486465454, 11.197868347168, 5.82321929931641, 0.709313631057739, -7.16020011901855, -14.6854820251465, -17.6633682250977, -20.4977111816406, -22.0218677520752, -23.2031517028809, -24.2321681976318, -25.1854190826416, -24.6185817718506, -24.1337738037109, -25.1129989624023, -26.3200550079346, -26.5416431427002, -26.6869449615479, -24.7333469390869, -23.3657665252686, -22.6811752319336, -22.250675201416, -23.4151573181152, -25.0033359527588, -25.4822063446045, -25.3521099090576, -22.5521697998047, -19.9062557220459, 0.359156370162964, 19.1307563781738, 46.6757965087891, 73.7066955566406, 99.6928863525391, 124.862083435059, 143.478332519531, 161.371948242188, 170.304809570312, 178.576522827148, 189.234710693359, 198.485946655273, 194.423461914062, 190.13264465332, 160.215957641602, 151.619934082031, 161.591171264648, 148.877197265625, 125.663970947266, 102.037330627441, 71.3725280761719, 42.2232398986816, 11.3101711273193, -14.6927795410156, -23.7536239624023, -29.005350112915, -34.4212913513184, -39.6188316345215, -41.5040550231934, -48.3728713989258, -48.8165817260742, -48.9799346923828, -50.1165580749512, -50.9267501831055, -54.3669052124023, -57.5802192687988, -51.278148651123, -44.4255867004395, -48.986988067627, -52.7080307006836, -50.2299499511719, -47.8998413085938, -47.8452110290527, -47.7136764526367, -46.5966453552246, -45.263069152832, -37.7591781616211, -30.8478374481201, -13.0412464141846, 4.11979722976685, 27.2896060943604, 49.8992958068848, 76.154296875, 101.915222167969, 117.2568359375, 131.495956420898, 133.482345581055, 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        ),
    .Names = c( "Qh_sim", "Qh_obs"),
    row.names = c( NA, -700L),
    class = c( "data.table", "data.frame"),
    .internal.selfref = <pointer: 0x66d468>
    )

Ich bin daran interessiert, den Fluss dieser Linien visuell zusammenzufassen. Gibt es übliche Möglichkeiten, diese Art von Informationen zusammenzufassen? Ich könnte einfach ein Vektorfelddiagramm erstellen, aber ich denke, ich würde einige relevante Informationen verlieren - insbesondere haben einige der dichteren Bereiche wahrscheinlich mehrere Gruppen von Segmenten. Ich denke darüber nach, die Segmente zu gruppieren (unter Verwendung der vier Variablen als Merkmale) und dann die Durchschnittswerte zu zeichnen oder vielleicht ein Vektorfeld aus Windrosen zu erstellen, aber ich wollte sehen, ob es bessere Möglichkeiten gibt, dies zu tun.

naught101
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1
Wenn Sie sie in Farben zeichnen, die die Richtung darstellen, sehen Sie Muster? Was mich daran denken lässt, ist, dass ich bei schweren Stürmen Radarbilder im Fernsehen gesehen habe, bei denen die Farbe auf der Windrichtung basiert, und Tornados entdeckt werden können, indem nach Orten gesucht wird, an denen sich die Farbe abrupt ändert.
Russ Lenth
Das ist eine tolle Idee. Ich habe völlig vergessen, andere visuelle Variablen zu verwenden. Ich nehme an, ich kann möglicherweise auch die Anzahl der Elemente in einem Cluster mit Strichstärke angeben.
naught101
Das andere, was ich mir vorstellen kann, ist eine Art dynamischer oder animierter Plot mit einem Schieberegler, der ein schmales Fenster in der Zeit auswählt, aber reibungslos verschoben werden kann, damit Sie sehen können, wie sich die Dinge ändern.
Russ Lenth
Ja, das ist auch einen Versuch wert, aber ich betrachte hier hauptsächlich einen täglichen Zyklus. Die Daten liegen in Intervallen von 30 Minuten und sind 3-7 Jahre lang. Das könnte funktionieren, aber es könnte schwierig sein, sie zu verarbeiten.
naught101
4
Sie schreiben, dass Sie Segmente haben , aber in der Grafik scheinen Sie tatsächlich eine stückweise lineare Trajektorie zu haben (dh Segmente werden alle Ende an Ende verbunden)? Ist das so? Wenn ja, können Sie dies in Ihrer Frage bearbeiten, da dies mögliche Antworten beeinflussen kann (von denen ich leider keine Ahnung habe).
Stephan Kolassa

Antworten:

4

Sie können auch in Zeitabschnitte aufteilen und facettierte Diagramme erstellen. Dies würde helfen, wenn der Fluss einige Male über sich selbst hin und her geht.

Es mag möglich sein, die Segmente zu glätten, um auch einen Eindruck vom Fluss zu bekommen, aber ich denke, dass das Facettieren ein erster Schritt wäre.

Dianne Cook
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1

Eine Möglichkeit wäre, über Tage zu mitteln, um einen oder einige "durchschnittliche" tägliche Zyklen anstelle von mehr als 1.000 einzelnen Tagen zu erhalten.

Eine andere Idee könnte eine 3D-Darstellung wie in Tominski, Schumann, Andrienko und Andrienko (2012) sein .

Referenz:

Tominski, C., Schumann, H., Andrienko, G., Andrienko, N. (2012). Stapelbasierte Visualisierung von Trajektorienattributdaten. Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on , Band 18, Nr. 12, S. 2565, 2574, Dezember 2012. doi: 10.1109 / TVCG.2012.265. http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6327262&isnumber=6327196

Shadowtalker
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Das sind einige coole Diagramme, aber sie befassen sich tatsächlich mit 3D-Daten, die für die menschliche Konzeption räumlicher Beziehungen sinnvoll sind (lat, long, time; obwohl es eigentlich nur 2D ist: Zeit und Entfernung entlang der Straße). Ich bin mir nicht sicher, wie ich das in diese Situation übersetzen würde. Durchschnittliche tägliche Parzellen sind interessant, aber sie verlieren viele Informationen (z. B. was an Tagen mit warmen Morgenstunden und regnerischen Nachmittagen usw.
passiert