Собрали тут давеча в ходе очередного тулкитосрача свежую статистику. Ну и покуда вбрасывали подобное ранее — решили собрать старые срезы и построить график ;)
Исходные данные (первый срез не Наш, но тоже учли ;))
С Python+Matplotlib много лишнего пердолинга, с TeX+TikZ и подавно, с табличными процессорами и вовсе связываться лишний раз не хотим — решили в этот раз попробовать R.
(ожидания не очень оправдало, но в основном потому, что данные очень sparse, а так выглядит довольно заточенным под задачу ;))
pdf(file="guitoolkits_timeline.pdf")
dates <- c(as.Date('2008-02-28'), as.Date('2014-08-25'), as.Date('2017-08-10'), as.Date('2019-01-22'), as.Date('2020-09-08'))
gtk2 <- c(1466, 1289, 2373, 1455, 588)
gtk2_dates <- dates[1:5]
gtk3 <- c(525, 1017)
gtk3_dates <- dates[c(2, 5)]
qt4 <- c(1374)
qt4_dates <- dates[c(2)]
qt5 <- c(185, 1851)
qt5_dates <- dates[c(2, 5)]
plot(dates, gtk2, type="o", pch="o", lty=1, ylim=c(0, 3000), ylab="dependants")
points(gtk3_dates, gtk3, pch="*")
lines(gtk3_dates, gtk3)
points(qt4_dates, qt4, pch="+")
lines(qt4_dates, qt4)
points(qt5_dates, qt5, pch="#")
lines(qt5_dates, qt5)
legend(as.Date('2008-01-01'), 3000, legend=c("GTK+2", "GTK+3", "Qt4", "Qt5"), pch=c("o", "*", "+", "#"), lty=1, ncol=1)
cast 
wandrien
