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我听过开发人员对Visualization ToolKit(VTK)的一些好评.但究竟有多强大呢？例如,它能处理具有数十亿个网格点的整个油藏(在模拟器中)的可视化吗？大多数工业油藏模拟器在并行处理器上运行.我知道VTK支持并行处理,但是在运行像水库模拟这样的东西时,它又能如何稳定地利用并行处理器？有没有人在如此大规模的项目中使用过VTK？

Mathematica支持一些简单的油藏模拟,但我认为它使用Java Swing库.那么,有没有人知道VTK被用于3DSplice以外的强大可视化？此外,任何人都可以说使用VTK的开发时间吗？

在下面的示例中,如何为每个方面设置单独的ylim？

qplot(x, value,  data=df, geom=c("smooth")) + facet_grid(variable ~ ., scale="free_y")

在每个方面中,y轴采用不同的值范围,并且我希望每个方面具有不同的ylim.

对于我想看到的趋势,默认值ylims太长.

我喜欢混蛋给我展示提交各种分支机构如何流动的可视化树的能力,但有很多的提交您可在细节淹没.

我想知道我怎么可以只得到分支结构的基本轮廓没有所有的个人承诺,但与分支名称放在正确的位置呢.

很像,gitk --all .但后来缩小了一点.

建议？

编辑:2013-03-16 - 我还没有找到一个很好的解决方案.然而,我发现Git Extensions中的历史视图由于某种原因提供了比Eclipse中的历史视图更好的信息.

R:使用Lattice与ggplot2有什么优缺点？

如何创建一个Mathematica图形来复制sage 中complex_plot的行为？即

...获取一个变量的复杂函数,并在指定的xrange和yrange上绘制函数的输出,如下所示.输出的大小由亮度表示(零为黑色,无穷大为白色),而参数由色调表示(红色为正实,红色增加,黄色,......随着参数增加) .

这是zeta函数的一个例子(从中性漂移的M.Hilton那里偷来的),其覆盖的绝对值轮廓:

在数学文档页面功能复杂的变量,它说,你可以使用可视化复杂的功能ContourPlot和DensityPlot"潜在的阶段着色".但问题在于两种类型的图,ColorFunction只需要一个等于该点的轮廓或密度的变量 - 所以在绘制绝对值时,似乎不可能使相位/参数着色.请注意,这不是传递Plot3D所有3个参数的问题.(x,y,z)ColorFunction

我知道还有其他方法来可视化复杂的功能 - 例如Plot3D文档中的"简洁示例" ,但这不是我想要的.

此外,我确实有一个解决方案(实际上已经用于生成维基百科中使用的一些图形),但它定义了一个相当低级别的功能,我认为应该可以使用像ContourPlot或的高级函数DensityPlot.并不是说这应该阻止你提供你最喜欢的方法,使用较低级别的结构!

编辑: Michael Trott在Mathematica杂志上发表了一些很好的文章:
可视化代数函数的黎曼曲面,IIa,IIb,IIc,IId.
可视化黎曼曲面演示.
黎曼曲面的返回(Mma v6的更新)

当然,Michael Trott编写了Mathematica指南书,其中包含许多漂亮的图形,但似乎已经落后于加速的Mathematica发布时间表!

我正在使用一个数据集,其中包含图像,其中每个像素是一个16位无符号int,以mm为单位存储该像素的深度值.我试图通过执行以下操作将其可视化为灰度深度图像:

cv::Mat depthImage; 
depthImage = cv::imread("coffee_mug_1_1_1_depthcrop.png", CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR ); // Read the file 
depthImage.convertTo(depthImage, CV_32F); // convert the image data to float type   
namedWindow("window");
float max = 0;
for(int i = 0; i < depthImage.rows; i++){
    for(int j = 0; j < depthImage.cols; j++){
        if(depthImage.at<float>(i,j) > max){
            max = depthImage.at<float>(i,j);
        }
    }   
}
cout << max << endl;


float divisor = max / 255.0;
cout << divisor << endl;
for(int i = 0; i < depthImage.rows; i++){
    for(int j …

我有一个包含690,024个节点和7,398,042个边的图,并且想要将其可视化.我使用了graphviz的dot和gephi,但由于内存不足而终止.有什么方法可以解决这个问题吗？

我必须在matplotlib的散点图中表示大约30,000个点.这些点属于两个不同的类,所以我想用不同的颜色描绘它们.

我成功了,但是有一个问题.这些点在许多地区重叠,我最后描绘的类将在另一个上面可视化,隐藏它.此外,散点图无法显示每个区域中有多少点.我还试图用histogram2d和imshow制作一个二维直方图,但很难以清晰的方式显示属于这两个类的点.

你能否提出一种方法来明确课程的分布和分数的集中？

编辑:更清楚,这是我的数据文件的 链接,格式为"x,y,class"

我有以下数据框:

test2 <- data.frame(groups = c(rep("group1",4), rep("group2",4)), 
    X2 = c(rnorm(4), rnorm(4)) , 
    label = c(rep(1,2),rep(2,2),rep(1,2),rep(2,2)))

我正在使用以下方法绘制每组每个标签的条形图:

ggplot(test2, aes(label, X2, fill=as.factor(groups))) + 
    geom_bar(position="dodge", stat="identity")

但是,我似乎无法找到一个stat="mean"所以我可以在每个条形图而不是身份上绘制手段.

谢谢你的帮助.

我们有一个度量标准,每当用户在我们的网站上执行某个操作时,我们就会递增,但这些图表似乎并不准确.

为了摆脱这种预感,我们投入了updated.log的碳,并发现今天的动作发生了超过4千次(使用grep和wc),但根据图的积分结果,它只返回220ish.

可能是什么原因造成的？正在使用statsd php库向statsd报告数据,并且statsd::increment('metric');如上所述,该日志确认此密钥今天发生了4,000多次更新.

我们正在使用:

石墨0.9.6,带有statsD(etsy)