WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Составная диаграмма Area-Spline C3js не будет складываться

Я пытаюсь создать диаграмму с областями с накоплением, используя c3js, как в этом примере, однако мои строки не складываются, они просто помещаются друг на друга, вот так:

Вот мой код:

 
c3.generate({
  data: {
    json: [
        {
          "metricDate": "2016-02-08",
          "vlp": 9046,
          "other": 904,
          "vdp": 10000,
          "home": 3543
        }, {
          "metricDate": "2016-02-09",
          "vdp": 7000,
          "other": 1103,
          "home": 3667,
          "vlp": 9542
        }, {
          "metricDate": "2016-02-10",
          "other": 1043,
          "vlp": 9751,
          "home": 3681,
          "vdp": 5000
        }, {
          "metricDate": "2016-02-11",
          "other": 1433,
          "home": 4059,
          "vdp": 4000,
          "vlp": 9924
        }
    ],
    type: 'area-spline',
    keys: {
      x: 'metricDate',
      value: ["vlp", "home", "vdp", "other"]
    }
  },
  axis: {
    x: {
      type: 'timeseries',
    }
  }
});
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/3.5.16/d3.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/c3/0.4.10/c3.js"></script>
<link href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/c3/0.4.10/c3.css" rel="stylesheet" />

<div id="chart"></div>

09.03.2016

Ответы:


1

Вам не хватает описания groups, вставьте эту строку после вашего типа: линия сплайна области

groups:[['other','home','vdp','vlp']],
10.03.2016
Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]