plotly / plotly/Plotly.NET

Tag cloud

Abierto
#419 1 comentario 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Nadie ha tomado este issue todavía.

Difficulty: Intermediate FsLab Hackathon 2023 Status: In Progress
Lenguaje dominante
F#
Estrellas
860
Forks
99
Merge medio
22 min
PR fusionados (30 d)
1

Descripción

Description

A tag cloud is a visual representation for text data, typically used to depict keyword metadata (tags) on websites, to visualize free form text or to analyses speeches( e.g. election’s campaign). Tags are usually single words, and the importance of each tag is shown with font size or color. This format is useful for quickly perceiving the most prominent terms and for locating a term alphabetically to determine its relative prominence [1].

Depending on the level of sophistication, calculating positioning in a given space can become quite complex [2, 3]. If you need external dependencies, make sure to move this issue to the FsLab repository

Example

References
Pointers
  • Ideally, you start prototyping in a scripting or notebook environment where you can iterate fast. installation instructions can be found here: https://plotly.net/#Installation
  • Charts like this that are using baseline trace types to create a new chart type should only be implemented in the top-level Chart API. An example where this is already done is the Range chart that combines a set of differently styled line charts.
  • Ideally prevent text processing and just focus the plot on creating the tag cloud based on occurrence in a collection of strings. Preprocessing should be done in the pipeline before applying the visualization technique.
Hints (click to expand if you need additional pointers)
  • you can position text on a scatterplot and hide the markers to only show text
  • in a more sophisticated manner, you can also draw shapes on a plot that are either boxes containing text or even svg paths representing the text.

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

Comienza creando un prototipo en el entorno de scripting o notebook descrito en el issue y, después, lee la Chart API de nivel superior y el ejemplo de Range chart en src/Plotly.NET/ChartAPI/Chart2D.fs. Explora el uso de un gráfico de dispersión con los marcadores ocultos, manteniendo el preprocesamiento fuera de la visualización. La tarea estará terminada cuando la Chart API pueda crear una nube de etiquetas a partir de datos de ocurrencias en una colección de cadenas.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
fsharp
Área
data-visualization
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Bastante claro
Aptitud para principiantes
35/100

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.