**radarChart.init(jsDomElement, options)**方法接受两个参数,分别是:
上篇文章写了如何使用matplotlib绘制一些基本的图表, 这篇写一下如何使用cutecharts来绘制图表以及绘制图表时支持的参数。 cutecharts是一个简单而强大的Python库,它可以轻松创建各种类型的图表,包括折线图、饼图、柱状图、散点图和雷达图。它与matplotlib不同的是, 可以生成手绘样式的图表,可以让你的PPT或分析更生动,看起来不那么干巴。可以直接导出html分享给别人
① 如果文件中的根元素 带有明确的 height 和 width 属性,则它们会被用作文件的固有尺寸; ② 如果只指定 height 或者 width ,并且 带有 viewBox 属性,那么将用 viewBox 计算宽高比,图像会被缩放已匹配指定的尺寸; ③ 如果 带有 viewBox 属性而没有尺寸,则 viewBox 的 height 和 width 将被视为像素长度。 ④ 没有如何尺寸,浏览器应该为嵌入内容应用默认 HTML 尺寸,通常是 150 像素高,300 像素宽。
① 如果文件中的根元素 <svg> 带有明确的 height 和 width 属性,则它们会被用作文件的固有尺寸; ② 如果只指定 height 或者 width ,并且 <svg> 带有 viewBox 属性,那么将用 viewBox 计算宽高比,图像会被缩放已匹配指定的尺寸; ③ 如果<svg> 带有 viewBox 属性而没有尺寸,则 viewBox 的 height 和 width 将被视为像素长度。 ④ 没有如何尺寸,浏览器应该为嵌入内容应用默认 HTML 尺寸,通常是 150 像素高,300 像素宽。
技术雷达是由 ThoughtWorks 技术战略委员会(TAB)经由多番正式讨论给出的最新技术趋势报告,它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议,为从程序员到CTO的利益相关者提供参
图表库千万个今天 HelloGitHub 给大家推荐个很有“特色”的图表库:一个手绘风格的 JS 图表库 —— Chart.xkcd,快收起你紧绷、严肃的面容让我们一起看看用手绘风格展示数据的效果。
let option = { /* 标题 / title: { text: '自定义雷达图' }, / 说明图 / legend: { data: ['图一','图二', '张三', '李四'] }, radar: [ { / 边角label / indicator: [ { text: '指标一' }, { text: '指标二' }, { text: '指标三' }, { text: '指标四' }, { text: '指标五' } ], / 边角label展示名称
或者下载此CSS文件后放置于../volantis/source/css文件夹中,然后在../volantis/layout/_partial/head.ejs中引入css文件,在标记下方添加一行
技术雷达是ThoughtWorks每半年发布一期的技术趋势报告,它不仅是一份持续的技术成熟度评估,其产生还源于ThoughtWorks另一个更大宏大的使命—IT革命。我们一直深信,IT行业从定位、价值、实践和技术都会发生巨大的变革。然而任何宏观的变革,都会有一些微小的信号,我们需要持续关注这些微小的改变,这也就是技术雷达的由来。
0xd4d/dnSpy: .NET debugger and assembly editor
最近事情比较多,今晚难得有空,就抽空完成了一个使用Threejs实现地图雷达扫描效果的程序,下面说下代码实现的原理及核心代码,老规矩,先看下效果图
DataGear 是一款开源免费的数据可视化分析平台,自由制作任何您想要的数据看板,支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源。
回到家里,我就收到订阅的 ThoughtWorks 技术雷达邮件:《2017年最新版技术雷达发布》,过了一下简介: ThoughtWorks技术雷达来源自ThoughtWorks和一些世界领先公司在合作中所获得的洞见。 我们对技术的看法 - 从你今天应该采纳什么,到你应该考虑逐步淘汰什么。 在这一卷雷达中,我们推出以下五个主题: 会话式用户界面(Conversational UI)和自然语言处理 智能即服务 开发者体验成为新的差异化竞争优势 平台的崛起 盛行的 Python 再看了看里面的内容,发现新的技
在一些杀毒或文件扫描类的软件上,我们可能会看到一些雷达扫描的UI样式,例如下图所示
Canvas 的默认宽高为 300*150 px,这里是物理像素宽高。如果我们想设置画布宽高需要使用:
ThoughtWorks每年都会出品两期技术雷达,这是一份关于技术趋势的报告,比那些我们能在市面上见到的其他技术行情和预测报告更加具体、更具可操作性,因为它不仅涉及到新技术大趋势,更有细致到类库和工具的推荐和评论,因此更容易落地。
ThoughtWorks每年都会出品两期技术雷达,这是一份关于技术趋势的报告,由 ThoughtWorks 技术战略委员会(TAB)经由多番正式讨论给出,它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议,为从程序员到CTO的利益相关者提供参考。
最近在梳理团队项目依赖和各个项目技术栈的时候,发现使用技术雷达的形式来进行呈现和管理是个不错的点子。但是没找到维护简单,界面又清爽好看的 UI。
之前讲了用python如何爬取网页数据,仅简单的爬取了纯文本网页,不涉及模拟登录等操作。因此实现起来比较简单。
强对流天气尺度小,突发性强,天气剧烈,破坏性强(图1),是我国春夏季常常发生的“作妖”天气,而南方甚至全年都可能出现,其“作妖”的方式主要有:雷暴大风、冰雹、暴雨、龙卷风。
文章:A decentralized framework for simultaneous calibration, localization and mapping with multiple LiDARs
文章:RadarSLAM: Radar based Large-Scale SLAM in All Weathers
标题:3D Vehicle Detection Using Camera and Low-Resolution LiDAR Zhang, Rui Huang, Le Cui, Siyu Zhu, and Ping Tan
标题:Depth Estimation from Monocular Images and Sparse Radar Data
雷达图也被称为网络图,蜘蛛图,星图,蜘蛛网图,是一个不规则的多边形。雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标,应用场景非常多。
文章:Towards High-Performance Solid-State-LiDAR-Inertial Odometry and Mapping
最近雨一直下,江淮地区“梅超疯”肆虐,6月2日以来,中央气象台更是连续发布暴雨预警,多地因暴雨灾害损失严重,安徽黄山歙县高考因暴雨受严重影响,各地防汛形势严峻。
我有朋友问我,他准备买车,预算20-25万,他在考虑几个车,说现在很难做出决定,让我帮他参谋参谋,该买哪个?
文章:Do we need scan-matching in radar odometry?
我们在做员工的胜任力力模型的时候,在最后的环节都会出一个胜任力的报告,在胜任力的报告里我们会对员工的胜任力做一个量化的评估,同时对量化的评估分数和标准的评估分值进行可视化的对比,我们用雷达图进行可视化的数据呈现,我们今天来分享下胜任力的雷达图如何进行设计
作者:Yukai Ma , Xiangrui Zhao , Han Li , Yaqing Gu , Xiaolei Lang ,Yong Liu
文章:Maximum Likelihood Remission Calibration for Groups of Heterogeneous Laser Scanners
雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。
文章:Lidar with Velocity: Motion Distortion Correction of Point Clouds from Oscillating Scanning Lidars
参考链接: Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制雷达图
将激光雷达与基于相机的同步定位和建图(SLAM)相结合是提高整体精度的有效方法,尤其是在大规模室外场景下.低成本激光雷达(如Livox激光雷达)的最新发展使我们能够以更低的预算和更高的性能探索这种SLAM系统.在本文中,我们通过探索Livox激光雷达的独特特征,将Livox激光雷达应用到视觉SLAM(ORBSLAM2)中,提出了CamVox.基于Livox激光雷达的非重复特性,我们提出了一种适用于非受控场景的激光雷达-相机自动标定方法.更长的深度探测范围也有利于更有效的建图.我们在同一个数据集上评估了CamVox与VINS-mono和Loam的比较,以展示其性能.
最近又接触到雷达数据,而且需要根据雷达体扫数据绘制任意剖面图。虽然有些雷达软件可以实现,但是定制性不强,而且出的图是位图,无法满足要求。本来询问了软件开发者,结果是有偿指导。那只能自食其力了。
来自商用惯性、视觉和激光雷达传感器的多模态测量的多传感器融合提供了鲁棒和精确的6自由度姿态估计,在机器人学和其他领域具有巨大的潜力.在本文中,基于我们以前的工作(即LIC-Fusion),我们开发了一个基于滑动窗口滤波器的激光雷达惯性相机里程计,具有在线时空校准(即LIC-Fusion2.0),它引入了一个新的滑动窗口平面特征跟踪,以有效地处理三维激光雷达点云.特别地,在通过利用惯性测量单元数据对激光雷达点进行运动补偿之后,低曲率平面点被提取并在滑动窗口中被跟踪.在高质量数据关联的平面特征跟踪中,提出了一种新的孤立点剔除准则.只有被跟踪的属于同一平面的平面点才会被用于平面初始化,这使得平面提取高效且鲁棒.此外,我们对激光雷达-惯性测量单元子系统进行了可观测性分析,并报告了利用平面特征进行时空校准的退化情况.在蒙特卡洛模拟中验证了估计一致性和识别的退化运动的同时,还进行了不同的真实世界实验,以表明所提出的LIC-Fusion2.0优于其前身和其他最先进的方法.
雷达图是通过多个离散属性比较对象的最直观工具,掌握绘制雷达图的方法将会为生活和工作带来乐趣。本例数据来源于网络,某大学本科一年级不同分院学生在五种核心通识能力方面的数据,使用多个工具来绘制多级雷达图,即在一组同心圆上填充不规则五边形,其每个顶点到圆心的距离代表分院学生的某种能力。
文章:K-Radar: 4D Radar Object Detection for Autonomous Driving in Various Weather Conditions
文章:TJ4DRadSet: A 4D Radar Dataset for Autonomous Driving
在自动驾驶中,卷积神经网络是用于各种感知任务的必备工具。尽管CNN擅长从摄像机图像(或视频剪辑形式的序列)中提取信息,但我们毕竟不断遇到各种不适合卷积神经网络的元数据。
【新智元导读】作为自动驾驶汽车的核心部件之一,激光雷达传感器以昂贵出名,此前的价格高达70万美元,远超普通汽车。自动驾驶研究专家黄武陵在本文中介绍了激光雷达传感器的关键作用和激光雷达传感器在环境感知中
文章:LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping
导读:Tableau是商业智能软件届的翘楚,对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图,包括凹凸图、弧线图和雷达图等。
与三维激光雷达相比,四维雷达的点云噪声更大、更稀疏,因此提取几何特征(边缘和平面)更具挑战性。作者提出了一套完整的4D雷达SLAM系统,所提出的系统在电脑仿真上实现了2.05%的相对误差 (RE)、0.0052deg/m和2.35m的绝对轨迹误差 (ATE),并具有实时性能。
▽▼▽ 既然是创意雷达图,肯定是有难度的啦,单纯的雷达图太没有挑战了! 首先看成品,怎么样,还不错吧,想不想自己也做一个,如果感兴趣的话,继续往下看! 大家都看到了以上图表其实是一个包含三个序列数据
文章:Curved-Voxel Clustering for Accurate Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds with Real-Time Performance
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