我正在做一个小项目。我有一个x,y数组,我想用一个对应于它的权重的数字连接所有的xy对(比如热图或其他东西)。位置列表是X,y对,而权重列表是数字列表。我的代码如下所示: def plot_data(layer_num):
t = list_of_postitions[layer_num]
c = list_of_weights[layer_num]
# we create matrix of x,y positions of spots
r = np.reshape(t,(-1,2))
print(np.shape(r))
x, y = r.
在将热图添加到folium地图所需的表单中,我有纬度和经度坐标。我希望在不同的地图实例上制作两个热图(表示交通密度),并比较颜色来判断点的相对拥堵程度。然而,两个热图的着色方案没有明显的区别--越“拥挤”的热图看起来并不比拥堵较少的热图看起来更红或更暗。 我尝试分别传递每个点的半径,以实现此效果,方法如下: radii = len(heatmap_list_)*[7] # for testing - make a list of radii.
for point, radius in zip(heatmap_list_, radii):
HeatMap([point], radi
我正在为我最后一年的设计做一个项目。 我有一个我设法收集的数据集,我想将其绘制为图像上的热图。 到目前为止,我所做的是通过this图像显示的。我用来制作这个图像的代码是 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gaussian_kde
# Generate fake data
x = dd['B']
y = dd['C']
# Calculate the point density
xy = np.vstack([x,y])
z = gaussia
我有一个距离函数,如下所示
sed <- function(x, y){
x <- x / sum(x)
y <- y / sum(y)
x <- x[y > 0]
y <- y[y > 0]
y <- y[x > 0]
x <- x[x > 0]
xy <- x + y
a <- x / xy
b <- y / xy
w <- xy / 2
2 * prod(a^(a*w) * b^(b*w)) - 1
}
我有一些看起来像这样的数据:
> head(x)
x
我想创建一个热图,比方说,中国的省份人口,我发现在这里也有类似的问题。
我可以通读示例代码,尽管我必须承认我并没有完全理解它们。然而,当我试图通过使用中国的shapefile来模仿这个例子时,代码运行正常,直到如下所示
df_map = pd.DataFrame({
'poly': [Polygon(xy) for xy in m.china],
'ward_name': [ward['NAME'] for ward in m.china_info]})
它会生成一个错误,说明
ValueError: A LinearRing m
我有一个包含三个组的表达式矩阵。我需要绘制或分割带有特定范围的列的热图。
Total number of colums: 151 where 1st column is gene ids
Group1: 2:40
Group2: 41:80
Group3: 81:151
我搜索了一下热图,得到了一些像这样的点击。但它们是基于特定的集群。我需要给我的范围作为(2:40, 41:80, 81:151)来分割或为热图做边界。
sI正在向API发送超过25,000个数据点,并对它们进行聚类。也许并不令人惊讶的是,加载时间变得非常慢。代码片段如下:
var l = huge_array_of_data.length;
for ( i = 0; i < l; i++) {
var strain_latlng = new google.maps.LatLng(data[i]['lat'], data[i]['lng']);
var marker = new google.maps.Marker({