<div dir="ltr"><div><div>Hi Amy,<br><br></div>The short answer is that the set number of hard-coded sizes (6, although this could be configurable) is being applied to the data's range (which in this case, I'm guessing, is 96-100%). In your case, sizing according to that assignment support might not be the most informative, so it might be better to try sizing with some other metadata.<br><br></div>For the record, here's a bit more nitty-gritty detail about how the sizing works:<br><br>A column is treated as discrete if it is non-numeric (strings). If this is the case, it can be assigned as the size column if the number of unique values is less then the configured number of sizes. There are 6 sizes that right now are hard-coded, but could theoretically
 be configurable if desired. The sizes are: 6, 9, 12, 15, 18, 21.<br><div><div><div><div><br>If a column is numeric, it is treated as continuous. In this case, we first try to bin into quantiles, again using configured number of available sizes. Depending on the distribution, this can fail, and if quantile binning fails, data is binned linearly across the data's range.<br><br></div><div>Hope that helps!<br><br></div><div>Cheers, Julian<br clear="all"></div><div><br>--<br>Julian R. Dupuis, Ph.D.<br>Junior Faculty, University of Hawaii at Manoa<br>and USDA-ARS Daniel K. Inouye US PBARC<br></div></div></div></div></div>