在上一篇介绍完Bokeh精美可视化作品之后,有小伙伴咨询我能不能稍系统的介绍下如何在地图上添加如柱形图等其他元素的绘制方法? 这就让我想到一个优秀的地图绘制可视化包-R-cartography,虽然之前也有简单介绍过,本期就具体分享下该包绘制的地图可视化作品(我们大部分绘图所使用的数据都是基于该包自带)。主要内容涉及以下两个部分:
做了这么多数据地图,是时候该总结一些心得和理念了,今天这篇讨论ggplot2所支持的数据地图素材格式。 library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("ggplot2") library("ggthemes") library("geojsonio") options(stringsAsFactors=FALSE,warn=FALSE,encoding="UTF-8") 今
这是一篇关于关于空间地理信息数据可视化与simple feature 模型应用的笔记小结。
当HWComposer接收到Vsync信号时,唤醒DisSync线程,在其中唤醒EventThread线程,调用DisplayEventReceiver的sendObjects像BitTub发送消息,由于在SurfaceFlinger的init过程中创建了EventThread线程,并添加到MQ中进行创建Connection并监听对应的BitTube信息,因此最后会在MQ中接收到通知调用Handler的发送消息到SF的主线程中,SF的handlerMessage方法去处理该消息并执行对应的绘制流程。
leaflet可以实现交互式地图,这里直接一中国为例,展示不同省份的population以及mapview上的实现。 leaflet基础篇可以去官网;
当我们有一个图层文件时候,然后再放些采样点在该图层上,发现,某些采样点落在地图的外面,如下图所示。如果用Arcgis操作,很容易把外围的点抹去,保留图层内的点,那么如果在R里面,实现该操作呢。
lottie为全局变量,主要有一个loadAnimation的方法,来加载和解析json,播放动画。
本文作者:ivweb caorich data.json 文件格式 以下的内容当设计接口的详细说明时,请移步bodymovin的官方文档。文档的是用JSON Schema编写的,这玩意儿就是一个词汇表
最近学习地理信息可视化总是遇到投影的麻烦,包括前段时间输出两篇关于simple features的分享中,其中没有特别处理投影的问题,老司机一看就能看出其中存在的投影问题。
今天给大家推荐一个非常好用的大小地图绘制工具-ggmapinset,让大家以后可以快速的绘制子地图。
上一次介绍了Python绘制svg的优秀可视化库Pygal,今天我们介绍一下一个优秀的R地图可视化绘制包-linemap包,顾名思义,该包是是为了绘制由线组成的地图,其官网如下:https://github.com/rCarto/linemap。该包主要拥有两个绘图函数:linemap()和 getgrid(),其中:linemap()使用网格数据的数据框显示由线组成的地图。getgrid()将一组多边形(sf对象)转换为绘制linemap()的合适数据框(data.frame)。
使用训练好的模型进行图像分类 我这里训练的模型是对细胞显微图像进行分类,包括BYST,GRAN,HYAL,MUCS,RBC,WBC,WBCC七种细胞。
绘制 2001 年的每幅图像以从Terraclimate 数据集中提取月降水量 (Pr)
最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
在探索性数据分析(EDA),也就是数据科学生命周期的第三步中,我们总结,展示和转换数据,以便更深入地理解它。 特别是,通过 EDA,我们发现数据中的潜在问题,并发现可用于进一步分析的趋势。
楼主按:在今年的Esri中国用户大会上,我听了几场关于ArcGIS用于制图方面的讲座,也在体验区与Esri中国的技术老师有一些交流。一直觉得ArcGIS在空间数据管理和分析方面很强大,而在制图方面却表现得不怎么样。我看到在国内很多人制图用的是CorelDraw、AI(可能不仅仅是国内,国外的专业制图也是),诚然这些软件作为专门的图形软件,在很多方面有不可比拟的优势,但是对于地理信息制图来说,图形不能和地理信息相关联却是这些软件最大的软肋。而ArcGIS越来越注重在制图方面的发展与应用,每年举办的制图大赛就是推广之一。
除了我们上期介绍过的CellTrek算法【整合单细胞和空转数据多种方法之CellTrek】,还有非常多的算法用于整合单细胞和空转数据,如何快速系统的了解更多的主流整合算法呢?这么多种算法我们又应该选择哪种呢?答案是查阅综述+大量实践!
以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来,不够优雅,这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因,ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹,所以ggplot2成了可视化的巨无霸,成了可视化界的微信,不仅自身生态日趋完善,而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包(你可以理解为依附于微信的小程序)。 最近偶然在学习Python可视化的过程中,了解到了geopandas,确实第一眼看着很眼熟,或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。的确,它跟
自我在内网发布了一篇关于 Lottie 的重点原理分析的文章之后,就不断有同事来找我询问关于 Lottie 的各种东西,最近又有同事来问,就想着可能对大家也会有所帮助,就稍作处理后分享出来。
您可以使用MapaddLayer()可视化图像。如果在没有任何附加参数的情况下向地图添加图层,默认情况下rgee将前三个波段分别分配给红色、绿色和蓝色。默认拉伸基于带中数据的类型(例如,浮点数在 [0,1] 中拉伸,16 位数据被拉伸到可能值的完整范围),这可能适合也可能不适合。为了达到理想的可视化效果,您可以为MapaddLayer()提供可视化参数。具体来说,参数是:
今天我们再给大家介绍一个优秀的地图可视化绘制包-R-tanaka包(用于绘制具有3d阴影效果的地图可视化作品),主要涉及的内容如下:
导语:Lottie动画是Airbnb开源的一个支持 Android、iOS 以及 ReactNative。通过AE导出的JSON文件+Lottie库可快速实现动画绘制。本文主要讲述从AE的bodymovin插件导出的JSON文件到OC的数据模型,再将数据模型拆解成独立图层,并为图层添加动画的过程。 Lottie动画原理概述 上图是Lottie动画库从AE导出动画到绘制到客户端屏幕的过程,第一阶段是JSON到Model(OC数据模型)的转换过程,主要是将JSON转成OC语言可以识别的数据模型Model,
当我们说卷积神经网络(CNN)时,通常是指用于图像分类的2维CNN。但是,现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络,即1维CNN和3维CNN。在本指南中,我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。
摘要 Simple features是一种在计算机中编码矢量空间数据(点、线、面等)的标准化方法。sf包在R语言中引入了simple features对象,它基本具备和sp、rgeos、rgdal一样的矢量空间数据处理能力。本文主要描述此包的基本功能,其在R语言诸多扩展生态系统中的地位,以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。
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卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法。它以图像为输入,提取和学习图像的特征,并根据学习到的特征进行分类。
两者都是从SF获取一块内存,绘制都是在APP端,绘制好后都是通知SF去进行合成图层
本文介绍了在Android开发中,使用Lottie动画库实现更高效、更简洁的动画效果,同时避免了XML布局的繁琐和冗余。通过实例展示了如何在Android应用中使用Lottie动画,并总结了一些关于Lottie动画在实际应用中的使用经验和技巧。
本文介绍了如何利用TensorFlow搭建一个简单的CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字。首先,介绍了CNN模型的基本原理和TensorFlow中的Keras API。然后,使用MNIST数据集训练了一个具有卷积层和全连接层的CNN模型。最后,通过在测试集上评估模型的性能,得到了97.3%的准确率。
SP将地理数据分割为两大块:描述层和映射层,可以使用rgdal包的readOGR()函数读取数据。
这里我们利用ndvi进行荒漠化处理,我们这里将ndvi小于0.1的地方进行淹没掉,将剩余部分作为作为荒漠化的区域。这里选择时间的筛选我们将4月到10月的的时间作为研究时间。这里我们有几个函数需要需要先了解一下,首先是我们了解画polygon的函数,另外就是image的掩膜,另外一个就是像素统计函数
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈,今天这篇是理论篇,没有多少案例,而且还很长,所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着,时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛,大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息,而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外,很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下,并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
在这篇文章中,将重新创建在纸上,列出的风格迁移法影像式转换使用卷积神经网络,在PyTorch。
公交、地铁线路数据,可以用于交通运输、公共服务水平分析等各个领域,是规划相关工作中较为常用的数据。
底图切换,这么简单的功能还要写一篇文章?值得的,为什么这么说呢?因为mapboxGL的矢量底图有上百个,不同的底图用的样式、图层的名称、图层的内容、字体库、图标库都不一样,尤其是当地图上已经叠加了很多的图层之后。这时候你就会说它不是提供了map.setStyle的方法吗,是提供了,但你设置一下试试,一下让你回到解放前。好了,屁话说的有点多,本文就带你看看mapboxGL中矢量底图和栅格底图怎么实现切换。
Scrapy,Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpider、sitemap爬虫等,最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。
我们都看过3D电影,他们看起来都很酷,这给了我们一个想法,使用一些工具通过改变看图像视角,模拟观众的头部移动。
这是与我们工作有关的一系列技术职务中的第一个。在iki项目中,涵盖了一些机器学习的应用案例和用于解决各种自然问题的深度学习技术的语言处理和理解问题。
本次博客主要讲述如何使用R-INLA软件进行空间分析,通过随机嵌套偏微分方程方法和集成的嵌套Laplace渐进法可为潜在高斯随机场模型中的边际分布提供准确而有效的估计。近年来已经广泛应用于空间流行病学领域。
目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。
ArcGIS Pro 近期更新了三个非常好的教程,每个都展示了 ArcGIS Pro 强大的地理信息系统(GIS)功能。下面是这些教程的介绍,它们不仅各具特色,还非常实用。
Mapx中基本的图层操作还是比较简单的,集中在对Layers和Layer的处理上,对别的没有太多要求。 在MapXtreme中,要完成类似功能,发生了一点变化,如下: 1、图层的显示 在MapXtreme中,图层的显示控制发生了奇怪的变化,有一个IsVisible属性,但它是只读的,不能通过它来改变图层的显示。要控制图层的显示与隐藏,可以通过设置Layer.Enable来控制。 2、图层的动态添加 代码如下: Catalog _catalog=MapInfo.Engin
这是从l零开始实现YOLOv3目标检测教程的第2部分。在上一部分中,解释了YOLO的工作原理,在这一部分中,我们将在PyTorch中实现YOLO所使用的层。换句话说,这是我们创建模型构建模块的部分。
这是我们在iki项目工作中的一系列技术文章中的第一篇,内容涵盖用机器学习和深度学习技术来解决自然语言处理与理解问题的一些应用案例。
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