下面的一些代碼可能至少需要 JMP 15 來支持 XML 導入。 它還使用了對未來需要調整的顯示框樹的深刻理解。
@datanaut問計算輪廓內的區域. 我走了三條路試圖弄清楚這一點。 一、設置代碼：
dt = Open( "$sample_data/big class.jmp", invisible );
magenta = RGB Color( 1, 0, 1 );// pure magenta
cp = dt << Contour Plot(
X( :weight, :height ),
Y( :age ),
Show Boundary( 0 ),
Show Data Points( 0 ),
Fill Areas( 1 ),
Label Contours( 0 ),
Transform( "Range Normalized" ),
Color Theme( "White to Black" ),
Show Boundary( 0 ),
Specify Contours( Min( 12.5 ), Max( 16.5 ), N( 9 ) ),
SendToReport( Dispatch( {}, "Contour Plot Graph", FrameBox, {Frame Size( 623, 512 ), Background Color( magenta )} ) )
);
ymin = (Report( cp )[axisbox( 1 )] << getscript)["Min"];
ymax = (Report( cp )[axisbox( 1 )] << getscript)["Max"];
xmin = (Report( cp )[axisbox( 2 )] << getscript)["Min"];
xmax = (Report( cp )[axisbox( 2 )] << getscript)["Max"];
Show( xmin, xmax, ymin, ymax );
cp << minimizewindow( 1 );
Gray contours on magenta background.洋紅色背景上的灰色輪廓。
路徑一很短。 我發現等高線圖有一條消息到 <
路徑二是計算像素，可能類似於@gzmorgan0方法。 它可以工作，但有一些缺陷，您可以在上圖中看到這些缺陷。 我特意製作了醜陋的洋紅色背景，這樣我就可以輕鬆地尋找灰色像素。 但如果你仔細觀察，你會看到一些洋紅色從區域之間滲出。 無賴！ 工作中的抗鋸齒！ 通常，在白色背景上，您幾乎不會注意到，但顏色之間的灰度過渡仍然存在。
Zoomed in, the darker regions are still anti-aliased against white.放大後，較暗的區域仍然對白色進行抗鋸齒處理。
無論如何，下面的代碼嘗試將洋紅色像素放置到附近的灰色區域中。 也許它可以平衡地向任何一方犯錯。 沒有洋紅色，一切都是灰色陰影，代碼將無法看到需要做出決定。 （這似乎在 JMP 14 和 15 上運行。）
pixels = (Report( cp )[framebox( 1 )] << getimage) << getpixels;
// trim non magenta edges. not sure why there are extra pixels...
For( ileft = 1, ileft < N Cols( pixels ), iLeft += 1,
If( pixels[N Rows( pixels ) / 2, ileft] == magenta,
Break()
)
);
For( iright = N Cols( pixels ), iright > ileft, iright -= 1,
If( pixels[N Rows( pixels ) / 2, iright] == magenta,
Break()
)
);
For( itop = 1, itop < N Rows( pixels ), itop += 1,
If( pixels[itop, N Cols( pixels ) / 2] == magenta,
Break()
)
);
For( ibottom = N Rows( pixels ), ibottom > itop, ibottom -= 1,
If( pixels[ibottom, N Cols( pixels ) / 2] == magenta,
Break()
)
);
If( ileft > 10 | itop > 10 | iright < N Cols( pixels ) - 10 | ibottom < N Rows( pixels ) - 10,
Throw( "trimming error" )
);
pixels = pixels[itop :: ibottom, ileft :: iright];
colorCounts = [=> 0];
spiral = [-1 -1, -1 0, -1 1, 0 1, 1 1, 1 0, 1 -1, 0 -1, -2 -2, -2 -1, -2 0, -2 1, -2 2, -1 2, 0 2, 1 2, 2 2, 2 1, 2 0, 2 -1, 2 -2, 1 -2, 0 -2, -1 -2];
grays = [=> ];
For( i = 0, i <= 255, i += 1,
grays[RGB Color( i / 255, i / 255, i / 255 )] = i
);
temp = pixels;
For( i = 1, i <= N Items( pixels ), i += 1,
// pixels that are not magenta and not gray, but are antialiased values...
// force them to the gray of a near pixel
If( pixels[i] != magenta,
{r, g, b} = Color To RGB( pixels[i] );
If( (r != g & r == b),
rowidx = Floor( (i - 1) / N Cols( pixels ) ) + 1; // nc is the number of columns in the 2D pixmat
colidx = Mod( (i - 1), N Cols( pixels ) ) + 1; // rowlocs and collocs are 2D indexes (1-based)
For( j = 1, j <= N Rows( spiral ), j += 1,
// if this has an array out of bounds, make sure there is magenta pad all around
color = pixels[rowidx + spiral[j, 1], colidx + spiral[j, 2]];
If( grays << Contains( color ),
temp[i] = color;
Break();
);
);
);
);
colorCounts[temp[i]] += 1;
);
pixels = temp;
totalpixels = Sum( colorCounts << getvalues );
If( totalpixels != N Rows( pixels ) * N Cols( pixels ),
Throw( "error counting pixels" )
);
areaPerPixel = 1;//((ymax - ymin) * (xmax - xmin)) / totalpixels;
New Window( "Check polygons are inside the magenta area", New Image( pixels ) );
pixelcount = 0;
For( ii = 0, ii <= 255, ii += 1,
i = ii / 255;
If( colorcounts[RGB Color( i, i, i )] > 0,
thisarea = colorcounts[RGB Color( i, i, i )] * areaPerPixel;
Write( "\!ngray=", If( i == 0, "black", i == 1, "white", Char( i, 7, 3 ) ), " \!tarea=", Char( thisarea, 5 ) );
pixelcount += colorcounts[RGB Color( i, i, i )];
pixels[Loc( pixels == RGB Color( i, i, i ) )] = RGB Color( 0, 1, 0 );
);
);
thisarea = colorcounts[magenta] * areaPerPixel;
Write( "\!nmagenta \!tarea=", Char( thisarea, 7, 3 ) );
pixelcount += colorcounts[magenta];
pixels[Loc( pixels == magenta )] = RGB Color( 0, 1, 0 );
New Window( "Check polygons are inside the magenta area", New Image( pixels ) );
Write( "\!nidentified \!tarea=", Char( pixelcount * areaPerPixel, 7, 3 ) );
Write( "\!nall graph \!tarea=", Char( totalpixels * areaPerPixel, 7, 3 ) );
Write( "\!noverlooked \!tarea=", Char( (totalpixels - pixelcount) * areaPerPixel, 7, 3 ) );這是清理後的圖像
The interior magenta pixels are converted to a nearby gray.內部洋紅色像素被轉換為附近的灰色。
仍然有些粗糙，但可能會在其他地方得到平衡：
Those pixels will be counted wrong.這些像素將被計算錯誤。
結果是日誌窗口中的一個表。
灰色=黑色區域=2598
灰色=0.098 面積=2973
灰色=0.200 面積=3781
灰色=0.302 面積=5003
灰色=0.400 面積=8528
灰色=0.502 面積=12535
灰色=0.600 面積=11081
灰色=0.702 面積=8382
灰色=0.800 面積=12718
灰色=0.902 面積=13074
洋紅色區域=238302
識別區域=318975
所有圖形區域=318976
忽略面積=1.000
被忽略的像素是右上角的近乎純品紅色像素。 沒有試圖進一步追踪它。
如果你能讓它發揮作用，路徑三可能是最好的；它依賴於 JMP 以相同的方式編寫 SVG 文件，並且可能也依賴於這個特定的示例。 答案與第二次嘗試非常相似，應該更正確。 （這取決於 JMP 15 中的特性。）理解 SVG 路徑的關鍵：矩陣的第 3 列對於段的結尾是負數；開始/結束數組定位路徑矩陣中的段。
(Report( cp )[framebox( 1 )]) << savepicture( "$temp/deletemeGraph.svg" );
(Report( cp )[framebox( 2 )]) << savepicture( "$temp/deletemeLegend.svg" );
Rename File( "$temp/deletemeGraph.svg", "deletemeGraph.xml" );
Rename File( "$temp/deletemeLegend.svg", "deletemeLegend.xml" );
dtSVGGraph = Open(
"C:\Users\v1\AppData\Local\Temp\deletemeGraph.xml",
XML Settings( Stack( 1 ), Row( "/svg/g/g/g/g/g/path/@d" ), Row( "/svg/g/g/g/g/path/@d" ),
Col( "/svg/g/g/g/g/g/@fill", Column Name( "color" ), Fill( "Use Once" ), Type( "Character" ), Format( {"Best", 15} ), Modeling Type( "Continuous" ) ),
Col( "/svg/g/g/g/g/g/path/@d", Column Name( "path" ), Fill( "Use Once" ), Type( "Character" ), Format( {"Best", 15} ), Modeling Type( "Continuous" ) ),
Col( "/svg/@width", Column Name( "width" ), Fill( "Use Once" ), Type( "Table Variable" ), Format( {"Best", 15} ), Modeling Type( "Continuous" ) ),
Col( "/svg/@height", Column Name( "height" ), Fill( "Use Once" ), Type( "Table Variable" ), Format( {"Best", 15} ), Modeling Type( "Continuous" ) ),
Col( "/svg/g/@fill", Column Name( "colorAlternate" ), Fill( "-", "/svg/g" ), Type( "Character" ), Format( {"Best"} ), Modeling Type( "Continuous" ) ),
Col( "/svg/g/g/g/g/path/@d", Column Name( "path" ), Fill( "Use Once" ), Type( "Character" ), Format( {"Best"} ), Modeling Type( "Continuous" ) ) ),
XML Wizard( 0 )
);
For( i = 1, i <= N Rows( dtSVGGraph ), i += 1,
If( dtSVGGraph:color[i] == "",
dtSVGGraph:color[i] = dtSVGGraph:colorAlternate[i]
)
);
dtSVGGraph << deletecolumns( {colorAlternate} );
dtSVGLegend = Open(
"C:\Users\v1\AppData\Local\Temp\deletemeLegend.xml",
XML Settings(
Stack( 1 ),
Row( "/svg/g/g/g/g/g/text" ),
Row( "/svg/g/g/g/g/text" ),
Col( "/svg/g/g/g/g/g/@fill", Column Name( "color" ), Fill( "Use Once" ), Type( "Character" ), Format( {"Best", 15} ), Modeling Type( "Continuous" ) ),
Col( "/svg/g/g/g/g/g/text", Column Name( "text" ), Fill( "Use Once" ), Type( "Character" ), Format( {"Best", 15} ), Modeling Type( "Continuous" ) ),
Col( "/svg/g/g/g/g/text", Column Name( "textAlternate" ), Fill( "Use Once" ), Type( "Character" ), Format( {"Best", 15} ), Modeling Type( "Continuous" ) ),
Col( "/svg/g/g/g/g/g/rect/@y", Column Name( "y" ), Fill( "Use Once" ), Type( "Numeric" ), Format( {"Best", 15} ), Modeling Type( "Continuous" ) ),
Col( "/svg/g/g/g/g/rect/@y", Column Name( "y" ), Fill( "Use Once" ), Type( "Numeric" ), Format( {"Best", 15} ), Modeling Type( "Continuous" ) ),
Col( "/svg/g/@fill", Column Name( "colorAlternate" ), Fill( "-", "/svg/g" ), Type( "Character" ), Format( {"Best"} ), Modeling Type( "Continuous" ) ) ),
XML Wizard( 0 )
);
dtSVGLegend << selectwhere( Is Missing( y ) );
dtSVGLegend << deleterows;
For( i = 1, i <= N Rows( dtSVGLegend ), i += 1,
If( dtSVGLegend:color[i] == "",
dtSVGLegend:color[i] = dtSVGLegend:colorAlternate[i]
);
If( dtSVGLegend:text[i] == "",
dtSVGLegend:text[i] = dtSVGLegend:textAlternate[i]
);
);
dtSVGLegend << deletecolumns( {textAlternate, y, colorAlternate} );
//dtSVGGraph<<SORT></SORT>日誌輸出與上次相反...
這些是每種顏色的像素數：
#E6E6E6 < 12.5 13026.06075
#CCCCCC < 13.0 12648.7232
#B3B3B3 < 13.5 8322.47330000002
#999999 < 14.0 10780.35015
#808080 < 14.5 12529.58585
#666666 < 15.0 8507.05305
#4D4D4D < 15.5 4961.26459999998
#333333 < 16.0 3712.89360000002
#191919 < 16.5 2922.03675000001
#000000 >= 16.5 2535.49285
------ 總灰度像素--------
總計 79945.9341
表示圖形框架大小的兩種方法...
幀 318976 像素
這是 x 軸長度 * y 軸長度的乘積：
第 3150 幀數據^2
您可以使用幀的像素與數據^2 的比率來轉換每種顏色的像素數。
像素計數包括小數，因為它們被計算為 SVG 文件用來製作圖形的一堆小多邊形的面積。 由於 SVG 是 XML 的變體，我使用 XML 嚮導生成 XML 設置來讀取兩個 SVG 文件。 其中一個 SVG 文件是從 frame(1)（圖形）保存的，另一個是從 frame(2)（圖例）保存的。 日誌輸出標有從 SVG 文件中提取的圖例文本。 在 JMP 15 中，圖例位於第二幀中。 JMP 16 的情況似乎正在發生變化；如果您仔細刪除與圖例相關的位，它仍然可以工作，沒有標籤。
