Anforderungen  |   Konzepte  |   Entwurf  |   Entwicklung  |   Qualitätssicherung  |   Lebenszyklus  |   Steuerung
 
 
 
 


Quelle  ch3lowlevelapi.gd   Sprache: unbekannt

 
#! @Chapter Using the low-level API
#! @ChapterLabel low
#!
#! @Section The <Code>CreateVisualization</Code> function
#!
#! The low-level API is accessed through just one function,
#! <Ref Func="CreateVisualization"/>.  You can view its complete
#! documentation in the function reference in Chapter
#! <Ref Chap="Chapter_funcref"/>, but examples are given in this chapter.
#!
#! Nearly all visualizations in this package are created by passing to
#! the <Ref Func="CreateVisualization"/> function records describing
#! what to draw.  Even visualizations created by the high-level API
#! documented in Chapter <Ref Chap="Chapter_high"/> call the
#! <Ref Func="CreateVisualization"/> function under the hood.
#! Those records are converted into
#! <URL Text="JSON">http://www.json.org/</URL> form by the
#! <Package>json</Package> package, and handed to whichever JavaScript
#! toolkit you have chosen to use for creating the visualization (or the
#! default tool if you use a high-level function and do not specify).
#!
#! The sections below describe how to communicate with each of the
#! visualization tools this package makes available, using
#! <Ref Func="CreateVisualization"/>.
#!
#! @Section Looking beneath the high-level API
#!
#! There are a few techniques for taking a call to the high-level API
#! (either to <Ref Func="Plot"/> or <Ref Func="PlotGraph"/>) and computing
#! what data it eventally passes to <Ref Func="CreateVisualization"/>.  This
#! is a great starting point for learning the data formats that
#! <Ref Func="CreateVisualization"/> expects, in preparation for either
#! tweaking them or creating them from scratch.  We cover two examples here.
#!
#! @Subsection Looking beneath <Code>Plot</Code>
#!
#! Assume that you have a plot that you're creating with the high-level
#! API, like the following example.
#!
#! @BeginLog
#! Plot( x -> x^0.5, rec( tool := "canvasjs" ) );
#! @EndLog
#!
#! You can find out what kind of data is being passed, under the hood, to
#! <Ref Func="CreateVisualization"/> by running the following code.
#!
#! @BeginLog
#! dataSeries := JUPVIZMakePlotDataSeries( x -> x^0.5 );;
#! big := ConvertDataSeriesForTool.canvasjs( [ dataSeries ] );
#! # The result is the following GAP record:
#! # rec(
#! #     animationEnabled := true,
#! #     data := [
#! #         rec(
#! #             dataPoints := [
#! #                 rec( x := 1, y := 1 ),
#! #                 rec( x := 2, y := 1.4142135623730951 ),
#! #                 rec( x := 3, y := 1.7320508075688772 ),
#! #                 rec( x := 4, y := 2. ),
#! #                 rec( x := 5, y := 2.2360679774997898 )
#! #             ],
#! #             type := "line"
#! #         )
#! #     ],
#! #     height := 400
#! # )
#! @EndLog
#!
#! That record is passed to <Ref Func="CreateVisualization"/> with a call
#! like the following.
#!
#! @BeginLog
#! CreateVisualization( rec( tool := "canvasjs", data := big ) );
#! @EndLog
#!
#! If you wanted to change any of the internal options, such as the
#! default <Code>animationEnabled := true</Code> or the default
#! <Code>height := 400</Code>, you could alter the record yourself before
#! passing it on to <Ref Func="CreateVisualization"/>.
#!
#! Such options may be specific to the tool you've chosen, and are
#! not guaranteed to work with other tools.  For example, you can't
#! change <Code>"canvasjs"</Code> to <Code>"anychart"</Code> and expect the
#! <Code>animationEnabled</Code> setting to work, because it is specific
#! to CanvasJS.  See Section <Ref Sect="Section_tooldocs"/> for links to
#! each tool's documentation, which give detailed data formats.
#!
#! If you had researched other options about CanvasJS and wanted to
#! include those, you could do so as well, as shown below.
#!
#! @BeginLog
#! big.animationEnabled := false;;     # changing an option
#! big.height := 500;;                 # changing an option
#! big.backgroundColor := "#F5DEB3";;  # adding an option
#! CreateVisualization( rec( tool := "canvasjs", data := big ) );
#! @EndLog
#! <Alt Only="LaTeX">
#!     \begin{center}
#!         \includegraphics[height=2in]{05createplot.png}
#!     \end{center}
#! </Alt>
#! <Alt Only="HTML"><![CDATA[<img height="240" src="05createplot.png"/>]]></Alt>
#! <Alt Not="LaTeX HTML">Resulting image not shown here.</Alt>
#!
#! @Subsection Looking beneath <Code>PlotGraph</Code>
#!
#! In the previous section, we saw how you could take a call to
#! <Ref Func="Plot"/> and find out what data that call would pass to
#! <Ref Func="CreateVisualization"/>.  You can do the same with
#! <Ref Func="PlotGraph"/>, but it takes a few more steps.
#!
#! First, we you must have a list of your graph's vertices.  Here we will
#! assume it is in a variable called <Code>vertices</Code>.  Second, you
#! must have a list of your graph's edges.  Similarly, we will assume it is
#! in a variable called <Code>edges</Code>.
#!
#! @BeginLog
#! vertices := [ 1, 2, 3, 4 ];
#! edges := [ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 2, 4 ] ];
#! @EndLog
#!
#! You can then convert your graph into the format passed to
#! <Ref Func="CreateVisualization"/> as follows.  Note that at the time of
#! this writing, there is only one graph visualization tool, cytoscape,
#! so we use that one directly.
#!
#! @BeginLog
#! big := ConvertGraphForTool.cytoscape( rec(
#!     vertices := vertices,
#!     edges := edges,
#!     options := rec() # or any options you like here
#! ) );
#! # The result is the following GAP record:
#! # rec(
#! #     elements := [
#! #         rec( data := rec( id := "1" ) ),
#! #         rec( data := rec( id := "2" ) ),
#! #         rec( data := rec( id := "3" ) ),
#! #         rec( data := rec( id := "4" ) ),
#! #         rec( data := rec( source := "1", target := "2" ) ),
#! #         rec( data := rec( source := "2", target := "3" ) ),
#! #         rec( data := rec( source := "2", target := "4" ) )
#! #     ],
#! #     layout := rec( name := "cose" ),
#! #     style := [
#! #         rec(
#! #             selector := "node",
#! #             style := rec( content := "data(id)" )
#! #         )
#! #     ]
#! # )
#! @EndLog
#!
#! That record is passed to <Ref Func="CreateVisualization"/> with a call
#! like the following.  Note the inclusion of a default height, if you
#! don't provide one.
#!
#! @BeginLog
#! CreateVisualization( rec(
#!     tool := "cytoscape", data := big, height := 400
#! ) );
#! @EndLog
#!
#! If you wanted to change any of the internal options, including
#! creating elements not supported by the simple high-level API,
#! you could alter or recreate the contents of the <Code>big</Code> record.
#! We do so here, using features we could learn from the cytoscape JSON
#! format reference, linked to in Section <Ref Sect="Section_tooldocs"/>.
#!
#! @BeginLog
#! CreateVisualization( rec(
#!     tool := "cytoscape",
#!     height := 400,
#!     data := rec(
#!         elements := [
#!             rec( # node 1
#!                 group := "nodes",
#!                 data := rec( id := "Child1", parent := "Parent" ),
#!                 position := rec( x := 100, y := 100 ),
#!                 selected := false,
#!                 selectable := true,
#!                 locked := false,
#!                 grabbable := true
#!             ),
#!             rec( # node 2
#!                 data := rec( id := "Friend" ),
#!                 renderedPosition := rec( x := 200, y := 200 )
#!             ),
#!             rec( # node 3
#!                 data := rec( id := "Child2", parent := "Parent" ),
#!                 position := rec( x := 123, y := 234 )
#!             ),
#!             rec( # node parent
#!                 data := rec(
#!                     id := "Parent",
#!                     position := rec( x := 200, y := 100 )
#!                 )
#!             ),
#!             rec( # edge 1
#!                 data := rec(
#!                     id := "Edge1",
#!                     source := "Child1",
#!                     target := "Friend"
#!                 )
#!             )
#!         ],
#!         layout := rec( name := "preset" ),
#!         style := [
#!             rec(
#!                 selector := "node",
#!                 style := rec( content := "data(id)" )
#!             )
#!         ]
#!     )
#! ) );
#! @EndLog
#! <Alt Only="LaTeX">
#!     \begin{center}
#!         \includegraphics[height=2in]{09creategraph.png}
#!     \end{center}
#! </Alt>
#! <Alt Only="HTML"><![CDATA[<img height="240" src="09creategraph.png"/>]]></Alt>
#! <Alt Not="LaTeX HTML">Resulting image not shown here.</Alt>
#!
#! @Section Using JSON from a file
#!
#! As the documentation cited in Section <Ref Sect="Section_tooldocs"/>
#! states, all of the underlying visualization tools used by this package
#! accept input in JSON form.  You might have some data in that form
#! generated by another source or downloaded from the web.  For example, in
#! this package's directory, the file
#! <File>example/EV Charge Points.json</File> contains JSON data from one of
#! <URL Text="the Plotly project's blog posts">https://medium.com/@plotlygraphs/leading-the-charge-10-charts-on-electric-vehicles-in-plotly-d951acdc49c1</URL>.
#!
#! You can load it and use it in a visualization as follows.
#!
#! @BeginLog
#! # read file and convert JSON into a GAP record
#! jsonText := ReadAll( InputTextFile( "EV Charge Points.json" ) );;
#! gapRecord := JsonStringToGap( jsonText );;
#!
#! # ensure it's big enough to be visible:
#! if IsBound( gapRecord.layout ) then
#!     gapRecord.layout.height := 500;;
#! else
#!     gapRecord.layout := rec( height := 500 );;
#! fi;
#!
#! # show it
#! CreateVisualization( rec( tool := "plotly", data := gapRecord ) );
#! @EndLog
#! <Alt Only="LaTeX">
#!     \begin{center}
#!         \includegraphics[height=3in]{06loadfromjson.png}
#!     \end{center}
#! </Alt>
#! <Alt Only="HTML"><![CDATA[<img height="350" src="06loadfromjson.png"/>]]></Alt>
#! <Alt Not="LaTeX HTML">Resulting image not shown here.</Alt>
#!
#! @Section Documentation for each visualization tool
#! @SectionLabel tooldocs
#!
#! This section provides links to documentation on the web for each
#! JavaScript visualization tool supported by this package.  When possible,
#! we link directly to that portion of the tool's documentation that
#! covers its JSON data format requirements.
#!
#! @Subsection Charting and plotting tools
#!
#!  * <Code>anychart</Code>'s JSON data format is given here:<P/>
#!        <URL>https://docs.anychart.com/Working_with_Data/Data_From_JSON</URL>
#!  * <Code>canvasjs</Code>'s JSON data format is given here:<P/>
#!    <URL>https://canvasjs.com/docs/charts/chart-types/</URL>
#!  * <Code>chartjs</Code>'s JSON data format is given here:<P/>
#!        <URL>http://www.chartjs.org/docs/latest/getting-started/usage.html</URL>
#!  * <Code>plotly</Code>'s JSON data format is given here:<P/>
#!        <URL>https://plot.ly/javascript/plotlyjs-function-reference/#plotlynewplot</URL>
#!
#! @Subsection Graph drawing tools
#!
#!  * <Code>cytoscape</Code>'s JSON data format is given here:<P/>
#!    <URL>http://js.cytoscape.org/#notation/elements-json</URL>
#!
#! @Subsection General-purpose tools for custom visualizations
#!
#!  * <Code>canvas</Code> is a regular HTML canvas element, on
#!    which you can draw using arbitrary JavaScript included in
#!    the <Arg>code</Arg> parameter
#!  * <Code>d3</Code> is loaded into an SVG element in the
#!    notebook's output cell, and the caller can call any D3 methods on
#!    that element thereafter, using arbitrary JavaScript included in
#!    the <Arg>code</Arg> parameter.  It does not support creating charts
#!    from JSON input only, but its full documentation appears here:
#!    <URL>https://github.com/d3/d3/wiki</URL>
#!  * <Code>html</Code> fills the output element with arbitrary
#!    HTML, which the caller should provide as a string in the
#!    <Code>html</Code> field of <Arg>data</Arg>, as documented below
#!
#! @Section Example uses of the low-level API
#!
#! @Subsection Example: AnyChart
#!
#! Following the conventions in the AnyChart documentation linked to in the
#! previous section, we could give AnyChart the following JSON to produce a
#! pie chart.
#!
#! @BeginLog
#! {
#!     "chart" : {
#!         "type" : "pie",
#!         "data" : [
#!             { "x" : "Subgroups of order 6", "value" : 1 },
#!             { "x" : "Subgroups of order 3", "value" : 1 },
#!             { "x" : "Subgroups of order 2", "value" : 3 },
#!             { "x" : "Subgroups of order 1", "value" : 1 }
#!         ]
#!     }
#! }
#! @EndLog
#!
#! In &GAP;, the same data would be represented with a record, as follows.
#!
#! @BeginLog
#! myChartData := rec(
#!     chart := rec(
#!         type := "pie",
#!         data := [
#!             rec( x := "Subgroups of order 6", value := 1 ),
#!             rec( x := "Subgroups of order 3", value := 1 ),
#!             rec( x := "Subgroups of order 2", value := 3 ),
#!             rec( x := "Subgroups of order 1", value := 1 )
#!         ]
#!     )
#! );
#! @EndLog
#!
#! We can pass that data directly to <Ref Func="CreateVisualization"/>.
#! We wrap it in a record that specifies the tool to use and
#! optionally other details not used in this example.
#!
#! @BeginLog
#! CreateVisualization( rec( tool := "anychart", data := myChartData ) );
#! @EndLog
#!
#! <Alt Only="LaTeX">
#!     \begin{center}
#!         \includegraphics[width=2.5in]{anychart-example.png}
#!     \end{center}
#! </Alt>
#! <Alt Only="HTML"><![CDATA[<img width="350" src="anychart-example.png"/>]]></Alt>
#! <Alt Not="LaTeX HTML">Resulting image not shown here.</Alt>
#!
#! @Subsection Example: Cytoscape
#!
#! Unlike AnyChart, which is for charts and plots, Cytoscape is for graph
#! drawing.  A tiny Cytoscape graph (just $A\to B$) is represented by the
#! following JSON.
#!
#! @BeginLog
#! {
#!     elements : [
#!         { data : { id : "A" } },
#!         { data : { id : "B" } },
#!         { data : { id : "edge", source : "A", target : "B" } }
#!     ],
#!     layout : { name : "grid", rows : 1 }
#! }
#! @EndLog
#!
#! Cytoscape graphs can also have style attributes not shown here.
#! Refer to its documentation, linked to in the previous section.
#!
#! Rather than copy this data directly into &GAP;, let's generate graph
#! data in the same format using &GAP; code.  Here we make a graph of the
#! first 50 positive integers, with $n\to m$ iff $n\mid m$ (ordinary integer
#! divisibility).
#!
#! @BeginLog
#! N := 50;
#! elements := [ ];
#! for i in [2..N] do
#!     Add( elements, rec( data := rec( id := String( i ) ) ) );
#!     for j in [2..i-1] do
#!         if i mod j = 0 then
#!             Add( elements, rec( data := rec(
#!                 source := String( j ),
#!                 target := String( i ) ) ) );
#!         fi;
#!     od;
#! od;
#! @EndLog
#!
#! We then need to choose a layout algorithm.  The Cytoscape documentation
#! suggests that the "cose" layout works well as a force-directed layout.
#! Here, we do choose a height (in pixels) for the result, because
#! Cytoscape does not automaticlly resize visualizations to fit their
#! containing HTML element.  We also set the style for each node to display
#! its ID (which is the integer associated with it).
#!
#! @BeginLog
#! CreateVisualization( rec(
#!     tool := "cytoscape",
#!     height := 600,
#!     data := rec(
#!         elements := elements, # computed in the code above
#!         layout := rec( name := "cose" ),
#!         style := [
#!             rec( selector := "node", style := rec( content := "data(id)" ) )
#!         ]
#!     )
#! ) );
#! @EndLog
#!
#! <Alt Only="LaTeX">
#!     \begin{center}
#!         \includegraphics[width=2.5in]{cytoscape-example.png}
#!     \end{center}
#! </Alt>
#! <Alt Only="HTML"><![CDATA[<img width="350" src="cytoscape-example.png"/>]]></Alt>
#! <Alt Not="LaTeX HTML">Resulting image not shown here.</Alt>
#!

[ Dauer der Verarbeitung: 0.20 Sekunden  (vorverarbeitet)  ]

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     


Neuigkeiten

     Aktuelles
     Motto des Tages

Software

     Produkte
     Quellcodebibliothek

Aktivitäten

     Artikel über Sicherheit
     Anleitung zur Aktivierung von SSL

Muße

     Gedichte
     Musik
     Bilder

Jenseits des Üblichen ....

Besucherstatistik

Besucherstatistik

Monitoring

Montastic status badge