ResamplingMode

Auto

public const ResamplingMode Auto

value = ResamplingMode.Auto

Автоматическое определение наиболее подходящего алгоритма повторной выборки (самого быстрого и самого точного) для типа добавляемых данных.

Cluster2D

public const ResamplingMode Cluster2D

value = ResamplingMode.Cluster2D

Группы закрывают точки в 2D-пространстве.

Max

public const ResamplingMode Max

value = ResamplingMode.Max

Предполагается, что данные равномерно распределены (TimeSeries). Произведите повторную выборку, взяв максимальную точку передискретизированных данных.

Mid

public const ResamplingMode Mid

value = ResamplingMode.Mid

Предполагается, что данные равномерно распределены (TimeSeries). Произведите повторную выборку, взяв медианную точку данных с передискретизацией.

Min

public const ResamplingMode Min

value = ResamplingMode.Min

Предполагается, что данные равномерно распределены (TimeSeries). Произведите повторную выборку, взяв минимальную точку передискретизированных данных.

MinMax

public const ResamplingMode MinMax

value = ResamplingMode.MinMax

Предполагается, что данные равномерно распределены (TimeSeries). Произведите повторную выборку, взяв минимальное и максимальное значение передискретизированных данных. Это приводит к наиболее визуально точной повторной выборке и наиболее производительному рендерингу.

MinMaxWithUnevenSpacing

public const ResamplingMode MinMaxWithUnevenSpacing

value = ResamplingMode.MinMaxWithUnevenSpacing

Не предполагает равномерное расположение данных (TimeSeries). Произведите повторную выборку, взяв минимальное и максимальное значение передискретизированных данных. Это приводит к наиболее визуально точной повторной выборке и наиболее производительному рендерингу.

None

public const ResamplingMode None

value = ResamplingMode.None

Не используйте повторную выборку при перерисовке серии

Nyquist

public const ResamplingMode Nyquist

value = ResamplingMode.Nyquist

Предполагается, что данные равномерно распределены (TimeSeries). Выполните повторную выборку, взяв минимальный набор данных для точного представления исходных точек без искажений или других артефактов.