Я считаю, что лучшим ответом, который я видел, был @MD_Sayem_Ahmed.
Ваш вопрос: «Как я могу разобрать Json с C #», но похоже, что вы хотите декодировать Json. Если вы хотите его декодировать, ответ Ахмеда хорош.
Если вы пытаетесь выполнить это в ASP.NET Web Api, самый простой способ - создать объект передачи данных, который содержит нужные вам данные для назначения:
public class MyDto{
public string Name{get; set;}
public string Value{get; set;}
}
Вы просто добавили заголовок приложения / json к вашему запросу (например, если вы используете Fiddler). Затем вы использовали бы это в ASP.NET Web API следующим образом:
//controller method -- assuming you want to post and return data
public MyDto Post([FromBody] MyDto myDto){
MyDto someDto = myDto;
/*ASP.NET automatically converts the data for you into this object
if you post a json object as follows:
{
"Name": "SomeName",
"Value": "SomeValue"
}
*/
//do some stuff
}
Это очень помогло мне, когда я работал в своем веб-Api и сделал мою жизнь очень легкой.
scale_fill () и geom_tile () не применяют статистические данные или лучше применяют stat_identity () - к вашему значению fill = rf / 300. Он просто вычисляет, сколько цветов вы используете, а затем генерирует цвета с помощью функции munsell «mnsl ()». Если вы хотите применить некоторую статистику только к отображаемым цветам, вы должны использовать:
scale_colour_gradient(trans = "log")
или
scale_colour_gradient(trans = "sqrt")
Изменение цветов среди плиток не могло быть лучшей идеей, поскольку графики должны быть сопоставимы, и вы сравниваете значения по их цветам. Надеюсь, это поможет
Он использует stat_identity
, как видно из документации. Вы можете легко проверить это:
DF <- data.frame(x=c(rep(1:2, 2), 1),
y=c(rep(1:2, each=2), 1),
fill=1:5)
# x y fill
#1 1 1 1
#2 2 1 2
#3 1 2 3
#4 2 2 4
#5 1 1 5
p <- ggplot(data=DF) +
geom_tile(aes(x=x, y=y, fill=fill))
print(p)
[/g0]
Как вы видите, значение заполнения для комбинации 1/1 равно 5. Если вы используете факторы, это еще более ясно, что происходит:
p <- ggplot(data=DF) +
geom_tile(aes(x=x, y=y, fill=factor(fill)))
print(p)
[/g1]
Если вы хотите изобразить средства, я бы предложил рассчитать их вне ggplot2:
library(plyr)
DF1 <- ddply(DF, .(x, y), summarize, fill=mean(fill))
p <- ggplot(data=DF1) +
geom_tile(aes(x=x, y=y, fill=fill))
print(p)
[/g2]
Это проще, чем пытаться выяснить, может ли stat_summary
играть с geom_tile
каким-то образом (я сомневаюсь).