Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

как установить цвета столбцов в googleCharts?

  gvisColumnChart(df,options = list(gvis.editor="Edit this chart!",width=500,height=500,colors=df$Color))

Как мне поместить вектор, чтобы указать, какие цвета я хочу для столбцов на моей диаграмме?

r google-visualization shiny
28.01.2016

  • что в df, ваш вопрос не воспроизводится, также это может помочь: stackoverflow.com/a/30508890/4964651 28.01.2016
  • df$color имеет следующие данные: NA #AE6B14 NA #D5663D NA 28.01.2016

Ответы:


1

Пройдите по этой ссылке

chart.draw(data, {
  width: 400,
  height: 240,
  title: 'Toppings I Like On My Pizza',
  colors: ['#e0440e', '#e6693e', '#ec8f6e', '#f3b49f', '#f6c7b6'],
  is3D: true
});

https://developers.google.com/chart/interactive/docs/customizing_charts

28.01.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..