ループごとにadd_traceadを実行しようとしていますが、複数の線が重なり合ったプロットが1つしかありません。
mean <- -0.0007200342
sd <- 0.3403711
N=10
T=1
Delta = T/N
W = c(0,cumsum( sqrt(Delta) * rnorm(N, mean=mean, sd=sd)))
t <- seq(0,T, length=N+1)
p<-plot_ly(y=W, x=t)
for(i in 1:5){
W <- c(0,cumsum( sqrt(Delta) * rnorm(N, mean=mean, sd=sd)))
p<-add_trace(p, y=W)
}
print(p)
plot_ly
およびadd_trace
関数にはevaluation = FALSE
オプションをTRUE
に変更できます。これにより、スコープの問題が修正されます。
使用する evaluate = TRUE
in add_trace
。
厄介ですが、機能します:
mean <- -0.0007200342
sd <- 0.3403711
N=10
T=1
Delta = T/N
W = c(0,cumsum( sqrt(Delta) * rnorm(N, mean=mean, sd=sd)))
t <- seq(0,T, length=N+1)
for(i in 1:5){
W <- c(0,cumsum( sqrt(Delta) * rnorm(N, mean=mean, sd=sd)))
assign(paste("W_",i,sep=""),W)
assign(paste("Name_", i, sep=""), paste("Name",i,sep=""))
if(i==1){
pString<-"p<-plot_ly(x = t, y = W_1, name='W1')"
} else {
pString<-paste(pString, " %>% add_trace(x=t, y =", eval(paste("W", i, sep="_")),", name=", eval(paste("Name", i, sep="_")), ")", sep="")
}
}
eval(parse(text=pString))
print(p)
私はこれをこのようにします:
mean <- -0.0007200342
sd <- 0.3403711
N=10
T=1
Delta = T/N
# a list with the trace Y values
Ws <- lapply(
1:15,
function(idx){
c(0,cumsum( sqrt(Delta) * rnorm(N, mean=mean, sd=sd)))
}
)
# this could be a list with the trace X values, but is just a seq
t <- seq(0,T, length=N+1)
# a list with plotly compliant formatted objects
formattedW <- lapply(
seq_along(Ws),
function(idx, datasetY, datasetX){
return(list( x = datasetX, y = datasetY[[idx]], type="scatter", mode = 'lines+markers'))
},
datasetX = t,
datasetY = Ws
)
# Reduce the list of plotly compliant objs, starting with the plot_ly() value and adding the `add_trace` at the following iterations
Reduce(
function(acc, curr){
do.call(add_trace,c(list(p=acc),curr))
},
formattedW,
init=plot_ly()
)