标签: visualization

假设我有常规的笛卡尔坐标系 $(x,y)$ 并且我考虑一个矩形网格区域 $D$ （分成小方块）。我想看看域 D 如何在 Python 中的坐标变换 T:(x,y) -> (u(x,y) ,v(x,y) ) 下映射？

我正在寻找这样的东西：

看这里。

可以建议我如何做到这一点吗？我是 python 和编程的初学者。

我是 Python 新手，想要执行一项相当简单的任务。我有一个二维点集，它作为二进制数据（即(x, y)坐标）存储在文件中，我想将其可视化。输出应如下图所示。

然而，我对这个主题的谷歌结果的数量感到不知所措。其中许多似乎用于三维点云可视化和/或大量数据点。因此，如果有人能为我的问题指出一个合适的解决方案，我将非常感激。

编辑：点集包含在格式如下的文件中：

0.000000000000000   0.000000000000000
1.000000000000000   1.000000000000000
1
0.020375738732779   0.026169010160356
0.050815740313746   0.023209931647163
0.072530406907906   0.023975230642589

第一个数据向量是单个“1”下方行中的数据向量；IE (0.020375738732779, 0.026169010160356)。如何将其读入 python 中的向量？我可以使用打开该文件f = open("pointset file")

我正在尝试使用 绘制如下所示的分箱散点图ggplot2。

library(ggplot2)
bks = seq(from = 0, to = 10000, by = 1000)
d <- ggplot(diamonds, aes(carat, price)) + theme_bw()
d + geom_point(alpha = 0.01)

当我使用 时geom_hexbin，箱中的计数未准确映射到梯度比例。

d + geom_hex(aes(fill = after_stat(count)), bins = 30, colour = "white") + 
  scale_fill_distiller(palette = "Spectral", breaks = bks) +
  geom_text(data = diamonds, aes(x = carat, y = price, label = after_stat(count)),
          stat="binhex", bins=30, show.legend=FALSE,
          colour="black", size=2.5)

例如，计数为 5809 和 5556 的容器仍显示为蓝色。

然而，使用geom_bin_2d，映射似乎是准确的

d + geom_bin_2d(aes(fill = …

我有一个由给定函数着色的曲面图。为了清楚起见，颜色图不包含函数的所有值，因此颜色图在末端被“裁剪”。
我想向查看者表明颜色图在颜色条本身和绘图上都不完整（“裁剪”）。

例如，以这个例子（MATLAB）：

clearvars; clc;

x = linspace(-2,2,100);
y = linspace(-2,2,100);
[X,Y] = meshgrid(x,y);
Z = exp(-X.^2 - Y.^2);
C = (X+0.5).^2 + Y.^2;

fig = figure(1);
ax = subplot(1,1,1);
s = surf(X,Y,Z,C,'EdgeAlpha',0.2);

colorbar(ax);
ax.CLim = [0, 1];

在这种情况下，我想表明大黄色区域不是恒定的 1，而是大于 1，而不会丢失通过限制色标获得的蓝色区域的颜色分辨率。

我没有尝试任何具体的事情，因为我不知道如何解决这个问题。这不仅是一个编码问题（“如何编码？”），而且也是一个关于裁剪颜色图的一般问题（“我到底应该做什么？”）。

多谢！

我想创建一个工作相似性可视化，看起来与此处找到的类似： https: //www.irecsolarcareermap.org/。

最初，我尝试使用力网络，但我注意到此函数不提供分类 X 轴和 Y 轴。

这次，我尝试使用 ggplot。基本的可视化看起来不错，但我想在单击代表职位的圆圈时添加指向类似职位的链接。

“data.csv”文件包含 Occ1、Occ2、完全可转移性（相似性级别）和职业（用于合并）等列。它有超过 10,000 行，我需要将每个 Occ1 到 Occ2 进行匹配。

职位：汽车工程技术员应具有电子/电气装配工和电子装配工的线路（链接）

此外，“experience.csv”文件包含“Occupation”和“Strata.Level”列，共 126 行。“jobType”文件包含 Occupation 和 Job_type 列，共 176 行。

如果一份工作不属于经验和工作类型，我想将其删除。

我尝试过的是：

library(ggplot2)
library(plotly)

# Read the data
data <- read.csv("data.csv")
experience <- read.csv("experience.csv")
jobType <- read.csv("JobType.csv")

# Filter the data based on Full Transferability
filtered_data <- subset(data, Full.Transferability >= 0.9)

# Get all unique occupations from filtered data, jobType, and experience
all_occupations <- unique(c(filtered_data$Occ1, filtered_data$Occ2, jobType$Occupation, experience$Occupation))

# Create nodes …

我是WPF的新手,正在寻找下面描述的问题的简单解决方案.我试图让它尽可能短.

我试图想象一个建模的"世界":

• 地图图像,具有以米为单位的已知原点(例如,左上角为14,27),以cm /像素为单位的分辨率.地图每隔几秒就会增长.地图很小,因此不需要分页/平铺.
• 真实世界的元素和兴趣点.每个元素在地图区域内具有以米为单位的2D位置.此外,每个元素都可能会移动.

关于模型方面,我有一个WorldState类来保存地图和元素:

interface IWorldState
{
    IEnumerable<IWorldElement> Elements { get; }
    IMapData CurrentMap { get; }
}

interface IWorldElement
{
    WorldLocation { get; }
    event EventHandler LocationChanged;
}

interface IMapData
{
    string FilePath { get; }
    WorldLocation TopLeft { get; }
    Size MapSize { get; }
}

现在关于可视化,我选择了Canvas类来绘制地图和元素.应该以不同方式绘制每种类型的元素(继承自IWorldElement).可能有多个地图画布,其中包含元素的子集.

<Canvas x:Name="mapCanvas">
    <Image x:Name="mapImage" />
</Canvas>

在代码中,我需要在更改时设置地图图像文件:

void MapChanged(IWorldState worldState)
{
    mapImage.Source = worldState.CurrentMap.FilePath;
}

要绘制元素,我有一个方法将WorldLocation转换为(Canvas.Left,Canvas.Top):

Point WorldToScreen(WorldLocation worldLocation, IWorldState worldState)
{
    var topLeft = worldState.CurrentMap.TopLeft;
    var size = …

我有一个3D浮点矩阵,在最坏的情况下,大小可能是(200000x1000000x100),我想使用Qt/OpenGL可视化这个矩阵.

由于元素的数量非常多,我想以这样的方式渲染它们:当相机远离矩阵时,我只是展示了一些有趣的点,它们给出了矩阵的近似.当相机靠近时,我想获得更多细节,因此计算出更多元素.

我想知道是否有技术可以处理这种可视化.

我的应用程序使用各种图表类型来可视化数据。饼图可视化的某些数据包括负值。饼图并非旨在显示负数。

还有其他解决方案吗？你是怎么做到的？

我有一个三角形多面体(不一定是凸面)和以下信息:

每个顶点的位置列表.定义每个面的顶点三元组列表.顶点法线列表(这里顶点法线是来自每个顶点的向量,通过对每个顶点周围的面法线(见下文)求平算).

我想计算面法线列表(垂直于每个面的平面,向外指向的标准化矢量).

我正在可视化带有graphviz的sddp的图形。但是边缘覆盖了该节点，这很烦人。我将此属性[outputorder = edgesfirst]添加到了图形中，但它似乎不起作用。

输出：

资源：

digraph G {
graph [overlap=false][outputorder=edgesfirst];
0;
1;
2;
3;

.....

330;
331;
0->18 [color=red];
0->325 [style=invis];
2->3 [dir=none];

.....

331->330 [color=red];
}