一般而言,任意数据集中的值不可能刚好与图表中的像素尺度一一对应。而D3中,比例尺要做的就是将数据值映射为可视图形中的可替代值得手段。
前面已经说过D3的功能十分强大,但是往往实际使用时只需要用到一部分内容,在这里,就只用到了 比例尺 和 布局 两部分,外加 核心 的请求部分(请求数据),分别用来绘制Graph的显示坐标轴和图的顶点及边;
地图比例尺是地图上的线段长度与实地相应线段经水平投影的长度之比。它表示地图图形的缩小程度,又称缩尺。
例如[0, 1]对应到[0, 300],当输入0.5时,输出150。或者将[0, 1, 2]对应到["red", "green", "blue"],当输入2时,输出blue。
数据总是在变化的,那么我们要如何将变化的数据反映到图表上呢? 在D3中,这些变化通过更新进行处理。而过渡通过使用动画用于处理视觉上的展示。
根据武汉大学《摄影测量学》中的定义:航摄比例尺是航摄影像上一线段l与相应地面线段L的水平距离之比:
比例尺在D3中是一个非常实用的工具,可以这样理解比例尺:\color{red}{一种一一映射}的关系,从domain映射到range。因为在建立比例尺的过程中会经常使用到两个函数:domain()和range()。本文中介绍两种常用的比例尺
比例尺在地图中是一个非常重要的概念,有着辅助读图的作用。本文在ol框架下,实现webgis中的比例尺功能。
地图切片很多做GIS的筒子都不陌生,但是其中的原理一直是马马虎虎,在此,就地图切片中的几个重要的概念做一个介绍,一则自己做个总结,二则希望能够帮助到有此困惑的战友们!
所谓已知长度参照物,比如在图中放把尺子📏,又或者给盆栽🪴拍照的时候,已知盆栽的直径等等,不管是拍照前就知道参照物的长度,还是拍照后再去测量参照物的长度,都满足要求。
D3近年来一直是 JavaScript最重要的数据可视化库之一,在创建者 MikeBostock的维护下,前景依然无量,至少现在没有能打的:
GIS的开发中,什么时候都少不了地图操作。ArcGIS for Android中,地图组件就是MapView,MapView是基于Android中ViewGroup的一个类(参考),也是ArcGIS Runtime SDK for Android中的地图容器,与很多ArcGIS API中的Map、MapControl类的作用是一样的。 地图常见的操作有缩放、旋转、平移、获取范围、比例尺、分辨率等信息,以及常用的手势操作,其中,经常使用到的功能和常见问题有以下几个: 1)将地图缩放到指定的比例尺/分
data()的工作过程: data()能将数组各项分别绑定到选择集的各元素上,并且能指定绑定的规则。当数组长度与元素数量不一致时,data()也能够处理。当数组长度大于元素数量时,为多余数据预留元素位置,以便将来插入新元素;当数组长度小于元素数量时,能够获取多余元素的位置,以便将来删除。 在D3中,根据数组长度和元素数量的关系,分别把各种情况归纳如下:
SVG,指可缩放矢量图形(Scalable Vector Graphics),是用于描述二维矢量图形的一种图形格式,是由万维网联盟制定的开放标准。 SVG 使用 XML 格式来定义图形,除了 IE8 之前的版本外,绝大部分浏览器都支持 SVG,可将 SVG 文本直接嵌入 HTML 中显示。
请注意,本文编写于 866 天前,最后修改于 866 天前,其中某些信息可能已经过时。
上周五我再团队里完成了前端qiankun微服务架构单镜像部署方案的分享,这件事终于告一段落了,这件事本身是一件很有价值的事情,能够较低很大的部署,运维成本。但由于研究期间本职的工作内容排的很满,而且中间又经历了曲折的绩效考核。所以一拖再拖。终于告一断落了。
ArcGIS的地图打印是在布局视图中完成的,所以地图打印前一定要切换到布局视图,切换方法,点击左下角的按钮。
D3的数轴实际商是由程序员自己来定义参数的函数。调用数轴函数,会生成数轴相关的可见元素,包括轴线、标签和刻度 。
过去的地图更多是一张薄薄的平面纸张,纸张上记录了粗略的位置和道路。比例尺的大小几乎决定地图的信息含量。但当我们有了数字地图,摆脱了比例尺与方位的认知之后,我们能够做些什么呢?今天小编为大家整理了码云上
一个完整的柱状图应该是包含坐标轴、文字、矩形和标题等。在本篇文章中将从数据定义、定义画布和边框、坐标轴和比例尺的定义、矩形元素的属性设置、字体的大小等各个方面进行讲解。
(3)先点击New,然后将单位修改为与图片中一致(此处为μm),然后点击Image。一定注意顺序要对。
添加一个经度值到经度数组中,并且添加一列值到数据数组中。当数据覆盖全部经度时,非常有利于添加缺省值。
美国地质调查局地形图的历史可追溯到 19 世纪末,当时美国地质调查局开始着手绘制整个美国的详细地图。1:24,000 比例尺,也称为 7.5 分钟四边形地图,成为最广泛使用的比例尺之一。每张地图覆盖 7.5 分经纬度的区域,从而详细呈现了约 64 平方英里(166 平方公里)的面积。前言 – 人工智能教程
题外话:在百度搜索键入:iOS地图找房。你会发现搜索到很多关于这方面的帖子,但是几乎都是询问如何实现的,找不到一个可以研究借鉴的博客。于是我决定补上这个空缺,写的可能不全面,大家体谅。 更新PS:原本
摘要:本文主要讲述了在MATLAB中标明矢量图中矢量大小的方法,其中最主要的方法是绘制箭头比例尺。作为运算速度非常快的软件,MATLAB的一个缺点为缺乏在图窗外面绘制箭头比例尺的函数,且m_quiver函数绘制的箭头长度也会受到地图放大系数的影响,而m_vec函数绘制的箭头长度仅与矢量大小本身有关。因而,本人基于m_vec绘制结果,开发了一个可以在Figure内任意位置为指定的矢量图绘制箭头比例尺的函数——m_arrow_scale2,本文已包含该函数的代码,该函数考虑了方方面面,如文本标注、位置、字体等参数,且预设了很多参数供使用者选择,选择的余地非常多,使用起来非常方便,功能也较为强大。此外,想要标明矢量大小的另一个方法是绘制风矢杆图,采用m_windbarb函数。本文详细介绍了上述各种函数,并设置了例题、练习题,含有详细的解析,在讲授知识的同时,又本着“授人以渔”的原则,倾注了作者本人迄今为止对MATLAB近乎所有的深刻理解,也为读者传授MATLAB的核心使用方法,是本人的心血之作。如果读者能够仔细研读此文,对MATLAB编程能力的提升将会是一个质的飞跃。
本文是《数据可视化实战:使用D3设计交互式图表》[1]的简要版读书笔记,通过约4000字概览如何用D3做可视化、实践从数据到图形的过程。D3是一个根据数据操纵文档的JavaScript库[2],其全称Data-Driven Documents强调了这一点。D3的功能不止于做可视化,Documents代表可以在浏览器中展现的一切,包括HTML、SVG,根据数据操纵DOM(Document Object Model)可实现非常多的效果,但通常大家通常用D3来将数据映射为可视图形。
继上次使用tmap包制作含有指北针(compass)和比例尺(scale bar)以及南海小地图的添加,详细内容分别见如下两篇文章:R-tmap 绘制带指北针和比例尺的空间地图和 R-tmap+grid 实现南海小地图的添加,得到了很多小伙伴的喜欢。虽然tmap包有着类似于ggplot2绘图语法,但对习惯使用ggplot2绘图的小伙伴怎不怎么友好。那么今天本期推文就使用 ggspatial 包实现指北针和比例尺的添加。主要涉及的知识点如下:
散点图(Scatter Chart),通常是一横一竖两个坐标轴,数据时一组二维坐标,分别对应两个坐标轴,与坐标轴对应的地方打上点。 一、圆点 圆心数据: var dataset = [[0.5, 0.5],[0.7, 0.8],[0.4, 0.9], [0.11, 0.32],[0.88, 0.25],[0.75, 0.12], [0.5, 0.1],[0.2, 0.3],[0.4, 0.1]]; 定义一个SVG,表示绘制区域: var width = 400; // 可视区域
近年来,可视化越来越流行,许多报刊杂志、门户网站、新闻媒体都大量使用可视化技术,使得复杂的数据和文字变得十分容易理解,有一句谚语“一张图片价值于一千个字”。D3 正是数据可视化工具中的佼佼者,基于 JavaScript 开发,项目托管于 GitHub。从 D3诞生以来,不断受到好评,在 GitHub 上的项目仓库排行榜也不断上升。可视化越来越流行,许多报刊杂志、门户网站、新闻、媒体都大量使用可视化技术,使得复杂的数据和文字变得十分容易理解,有一句谚语“一张图片价值于一千个字”,的确是名副其实。各种数据可视化工具也如井喷式地发展,D3 正是其中的佼佼者。D3 的全称是(Data-Driven Documents),顾名思义可以知道是一个被数据驱动的文档。听名字有点抽象,说简单一点,其实就是一个 JavaScript 的函数库,主要是用来做数据可视化。
注意:当一个面层有重叠面时,数据时按记录先后顺序显示的。当有一大一小的面重叠时,如果大面在后,小面在前,两个面都会显示正确,但是当大面在前,小面在后时,小面就会被大面遮挡,这是需要利用工具箱中的【排序】工具,更具面的大小关系进行排序,已达到正确的显示目的。
南海诸岛子图绘制cartopy比较简单,然而目前基本是用Basemap和geopandas做的。把cartopy加上南海诸岛子图基本上是与BUG斗争,遂放弃。于是直接使用偷懒做法,把南海诸岛加到图中。
坐标轴是可视化图表中经常出现的一种图形,由一些刻度和线列段组成。D3中是没有现成的坐标轴,SVG中因而没有现成的图形元素,需要通过D3提供的其他组件来手动添加。下图是添加了坐标轴之后的效果图。
地图是认识和分析研究客观世界的常用手段,尽管地图的表现形式发生了种种变化,但是依然可以认为构成地图的主要因素有三:地图图形、数学要素和辅助要素。
昨天有小伙伴在讨论群里提问"有没有关于绘制带比例尺和指北针的地图可视化教程",我也进行了答复,没想到关注的人比较多,那就安排推文教程(最近在系统整理资料,所以这篇也是计划外的
https://leafletjs.com/examples/zoom-levels/example-setzoom.html
Demo地址 如果有所帮助记得关注,点Star demo中添加了查看路况功能,如果不需要,可以删除。
ggplot画图是画图中的战斗机,但是往往在我们用ggplot2画图时候,需要根据需求更改坐标,图例等,最常见的就是更改x,y坐标系的名称。在ggplot2中,坐标系与比例尺和参考线是自动生成的,并且生成得很好。
但科学家们目前研发出来的微型机器人原型都是刚性的,而且通常很慢,无法即时响应发给它们的无线指令。
首先,我们需要一个HTML文件来引入D3.js库,并准备一个画布来放置我们的图表。
随着科技的发展,GIS(地理信息系统)软件的应用越来越广泛,成为了现代化社会发展的重要工具。而ArcGIS软件是在GIS领域中使用最广泛的软件之一。ArcGIS软件不仅具有强大的地图制作能力,还拥有空间分析、数据管理、三维可视化等众多功能,广泛应用于地理信息、土地利用规划、灾害防治等领域。本文将介绍ArcGIS软件的正确使用方法和注意事项,并提供实际案例进行举例说明,帮助读者更好地掌握该软件的使用技巧。
在左侧数值虽然是分别大8倍,小8倍的差别,但是在数轴上并不对称。但是经过转换后,这两个倍数差异离中心0是等距的,倍数变化就被明显的展示出来了。这可以使正负倍数的变化出现在一个对称的尺度上。
咳咳,进入正题,之前我写过“矢量数据来源”和常见的栅格数据来源的推文(点击图片可直接跳转)
使用 TiDB Ansible 部署 TiDB 集群,会同时部署一套 Grafana + Prometheus 的监控平台,这套监控用来收集和展示 TiDB 集群各个组件和机器的 metric 信息,这些 metric 信息非常丰富,可以帮助使用者分析 TiDB 集群的状态以及 Trouble shooting。随着使用经验的增多,我们积累了一些监控使用上的技巧,在这里分享给大家。
之前研究了 GIS,接触到了很多 GIS 的概念。因此找了《 ArcGIS 地理信息系统教程(第 4 版)》来看。书的版本比较老了,不过一些基本概念还是想通的,因为我重点在于 GIS 概念整理,而不是 ArcGIS。
打开qgis,加载数据,在这其中geo4-2l表示的是广义地质文件,flt4_2l表示的是
这里的编辑只针对点线面或注记也就是ArcGIS要素类,在编辑的过程中无法增加新的字段,编辑结束后要记得保存。
R语言可以进行数据分析,也可以进行地图绘制,而且非常简洁,快速。 虽然Arcgis基于桌面可视化操作,能够进行空间分析,但是唯一不足的就是操作步骤繁琐而且一不小心,就要从头再来,可重复性较低。
第一一四期瞎想我们曾讲了同步电机的功率圆图,既然同步电机有个“圆图”,那么异步电机有没有呢?有!本期我们就说说异步电机的电流圆图。对于异步电机,特别是大中型异步电机,往往在做试验时很难测到电机的最大转矩以及各种负载状态下的运行参数,于是国家标准GB/T1032《三相异步电动机试验方法》里也规定了一种“圆图法”求解各项运行参数的试验方法。但该国家标准中并未说明所谓的“圆图”是个什么“圆”的“图”,也没有在标准中看到一个“圆图”,更没有说明这个“圆图”的画法和利用“圆图”求解各种运行参数的原理,搞得大家云里雾里,即使用圆图法解出了一些运行参数也是知其然不知其所以然。本期老师就给BOSS们解一下此惑,从异步电机哪来的“圆图”开始,详细说说这个“圆图”的画法、“圆图”上能够反映哪些运行参数信息、如何在这个“圆图”上求解各种运行参数等等,相信BOSS们看完本文,会茅塞顿开、豁然开朗,以后只要把一台异步电机的“圆图”一画,就会轻松看出这台电机在各种负载工况下的各种性能参数,一目了然! 1 “圆图”从何而来 说到“圆图”,必然要有个“圆”,这个“圆”是什么“圆”呢?我们先从一个最简单的交流电路说起,如图1(a)所示,为一个简单的R、L串联电路,其中电源电压U为恒定值,感抗X固定不变,而电阻R则在零到无穷大的范围内变化。由欧姆定律可知,电路中的电流: I=U/Z=(U/X)•(X/Z)
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