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Tag cloud

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Difficulty: Intermediate FsLab Hackathon 2023 Status: In Progress
Lingua principale
F#
Stelle
860
Fork
99
Merge medio
22m
PR unite (30g)
1

Descrizione

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.

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia creando un prototipo nell’ambiente di scripting o notebook descritto nell’issue, quindi leggi la Chart API di primo livello e l’esempio di Range chart in src/Plotly.NET/ChartAPI/Chart2D.fs. Esplora l’uso di uno scatterplot con i marker nascosti, mantenendo il preprocessing al di fuori della visualizzazione. Il lavoro sarà completo quando la Chart API potrà creare una nuvola di tag a partire dai dati di occorrenza in una raccolta di stringhe.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
fsharp
Ambito
data-visualization
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
35/100

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Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.