scverse / scverse/spatialdata-plot

Vega-like viewconfigurations

Đang mở
#388 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
86
Fork
21
Merge trung bình
14 giờ 50 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
3

Mô tả

During the hackathon in Basel we have brainstormed on the specification that would allow for viewing data across the spatialdata visualization ecosystem with one viewconfig. This issue describes the current ideas of this viewconfiguration.

Data

The first field in the view configuration is related to the data and specifies the zarr store and the particular elements that we want to visualize. It also includes a filtering step. For example:

"schema": "https://spatialdata-plot.github.io/schema/viewconfig/v1.json"
"height": 15 # This is in inches
"width": 14
"data": [
        {
            "name": "{UUID1}",
            "url": "blobs.zarr"
            "format": "spatialdata",
            "version": "0.2.0"
        },
        {
          "name": "{UUID2}",
          "format": "spatialdata_image",
          "version": "0.1.0",
          "source": "UUID1",
          "transform": [
            {
              "type": "filter",
              "expr": "datum['images/blobs_image']"
            }
          ]
        },
  ]      

Here the first block contains the location of the zarr store. We specify the particular format of the zarr store and the version. The name is serving as a UUID in the document so that other blocks in the configuration can refer to a particular block. Typically, on the data a transform is applied. In most cases for SpatialData this would be a filter transform initially to get the particular element that we require. The height and width is the overall size in inches of the plot.

Scales

Scales provide a mapping of a series of values to a different series of values, whether that is axes limits and ticks
or a mapping of values to color.

"scales": [
        { <!-- Example of scale for continuous variable-->
          "name": "color_0", <!-- can chain render_... calls that would use different normalize objects-->
          "type": "linear",
          "zero": true, <!-- Whether to include 0 value in the color mapping, useful for labels-->
          "domain": [0, 1],  <!-- this is the vmin vmax-->
          "clamp": true,  <!-- This is the clip of the normalize object in matplotlib-->
          "range": {"scheme": "gray"}
        },
        { <!-- Example of scale for categorical variable-->
      "name": "color",
      "type": "ordinal",
      "domain": {"data": "UUID of spatial element", "field": "category"}, <!-- category here is column-->
      "range": {"scheme": "category20"} <!--This is only required if there are no hex strings specified before, in some cases a user can already have the hexstrings representing color. In this case the color encoding in marks must be used.-->
        },
        {
              "name": "X_SCALE",
              "type": "linear",
              "zero": true,
              "domain": [-180, 180], <!-- This is the extent of the axes after having applied the transform to coordinate system-->
              "range": "width" <!-- refers to plot width-->
            },
            {
              "name": "Y_SCALE",
              "type": "linear",
              "zero": true,
              "domain": [-81, 87],
              "range": "height" <!-- refers to plot height-->
            }
    ],

Marks

Marks define the actual plots of the particular elements.

"marks": [
        {
          "type": "raster", <!-- type of element -->
          "from": {"data": "UUID3"},
          "zindex": 0,
          "encode": {
              <!-- "channel": {"value": 0}, // with "data": "UUID2" -->
              "opacity": {"value": 1}, <!-- sdata-plot "alpha". Also, it was fillOpacity -->
              "color": {"scale": "normalize", "field": "channel_zero_name"}
              <!--"zindex": {"field": "point_importance"}-->
          }
        },
        {
          "type": "shape", <!-- type of element -->
          "from": {"data": "UUID5"},
          "zindex": 1,
          "encode": {
              <!-- "channel": {"value": 0},
              "opacity": {"value": 1}, <!-- sdata-plot "alpha". Also, it was fillOpacity -->
              "color": {hexstrings} <!-- in case of predetermined hexstrings --> 
              <!--"zindex": {"field": "point_importance"}-->
          }
        }
      ],

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng việc xem xét các phần cấu hình view được đề xuất cho dữ liệu, tỷ lệ và mark, bao gồm các tham chiếu SpatialData và các phép biến đổi của chúng. Được xem là hoàn tất khi đặc tả cấu hình view đã được giải quyết và thống nhất trong toàn bộ hệ sinh thái trực quan hóa spatialdata; issue không nêu tên các tệp triển khai hoặc các bài kiểm thử.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
python
Lĩnh vực
data-visualization
Loại issue
Tính năng
Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức phù hợp với người mới
20/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.