arrays - Julia 在Gadfly中绘制未知数量的图层

我正在尝试在Julia中创建一个情节(当前使用Gadfly，但我愿意使用其他软件包)。我有一个多维数组。对于固定尺寸(例如4875x3x3)，适当的图应为:

p=Gadfly.plot(
   layer(y=sim1.value[:,1,1],x=[sim1.range],Geom.line, Theme(default_color=color("red"))),
   layer(y=sim1.value[:,1,2],x=[sim1.range],Geom.line, Theme(default_color=color("blue"))),
   layer(y=sim1.value[:,1,3],x=[sim1.range],Geom.line, Theme(default_color=color("green")))
)

但总的来说，我希望能够在不知道sim1.value数组的第三维的地方编写一个plot语句。我该如何写这样的声明？

也许像这样:

p=Gadfly.plot([layer(y=sim1.value[:,1,i],x=[sim1.range], Geom.line, Theme(default_color=color("red"))) for i in 1:size(sim1)[3]])

但这是行不通的。

通过将数组重塑为数据框并添加一列以指示第三个维度，我能够解决此问题，但是我想知道是否有一种方法可以在不创建数据框的情况下进行操作。

数据看起来像这样:

julia> sim1.value
4875x3x3 Array{Float64,3}:
[:, :, 1] =
  0.201974   0.881742  0.497407
  0.0751914  0.921308  0.732588
 -0.109084   1.06304   1.15962
 -0.0149133  0.896267  1.22897
  0.717094   0.72558   0.456043
  0.971697   0.792255  0.40328
  0.971697   0.792255  0.227884
 -0.600564   1.23815   0.499631
 -0.881391   1.07994   0.59905
 -0.530923   1.00278   0.447363
  ⋮
  0.866138   0.657875  0.280823
  1.00881    0.594015  0.894645
  0.470741   0.859117  1.09108
  0.919887   0.540488  1.01126
  2.22095    0.194968  0.954895
  2.5013     0.202698  2.05665
  1.94958    0.257192  2.01836
  2.24015    0.209885  1.67657
  0.76246    0.739945  2.2389
  0.673887   0.640661  2.15134

[:, :, 2] =
  1.28742   0.760712  1.61112
  2.21436   0.229947  1.87528
 -1.66456   1.46374   1.94794
 -2.4864    1.84093   2.34668
 -2.79278   1.61191   2.22896
 -1.46289   1.21712   1.96906
 -0.580682  1.3222    1.45223
  0.17112   1.20572   0.74517
  0.734113  0.629927  1.43462
  1.29676   0.266065  1.52497
  ⋮
  1.2871    0.595874  0.195617
  1.84438   0.383567  1.15537
  2.12446   0.520074  0.957211
  2.36307   0.222486  0.402168
  2.43727   0.19843   0.636037
  2.33525   0.302378  0.811371
  1.09497   0.605816  0.297978
  1.366     0.56246   0.343701
  1.366     0.56246   0.219561
  1.35889   0.630971  0.281955

[:, :, 3] =
  0.649675  0.899028  0.628103
  0.718837  0.665043  0.153844
  0.914646  0.807048  0.207743
  0.612839  0.790611  0.293676
  0.759457  0.758115  0.280334
  0.77993   0.774677  0.396879
 -1.63825   1.38275   0.85772
 -1.43517   1.45871   0.835853
 -1.15413   1.35757   1.05071
 -1.10967   1.37525   0.685986
  ⋮
  1.15299   0.561492  0.680718
  1.14853   0.629728  0.294947
  1.65147   0.517422  0.22285
  1.65147   0.517422  0.517451
  1.78835   0.719658  0.745866
  2.36554   0.426616  1.49432
  0.855502  0.739237  1.24224
 -0.175234  0.701025  1.07798
 -0.221313  0.939255  1.3463
  1.58094   0.368615  1.63817

最佳答案

显然，“splating”(如果正确的话)在这里有效。尝试:

p=Gadfly.plot([layer(y=sim1.value[:,1,i],x=[sim1.range], Geom.line, Theme(default_color=color("red"))) for i in 1:size(sim1)[3]]...)

对于不同的图层颜色，这只是一个猜测/破解(可以自由编辑以确保正确性)。

p=Gadfly.plot([layer(y=sim1.value[:,1,i],x=[sim1.range], Geom.line, Theme(default_color=color(["red" "blue" "green" "cyan" "magenta" "yellow"][i%6+1]))) for i in 1:size(sim1)[3]]...)

Gadfly的Scale颜色参数之一可能会在这里有所帮助。

附录:

有关颜色选择方法，请参见下面的第一条评论。