标签: visualize

我正在使用Paul Bleicher的日历热图来随着时间的推移可视化一些事件,我有兴趣添加 黑白填充图案而不是(或在颜色编码之上)以增加日历热图的可读性.黑白打印.

以下是Calendar Heatmap颜色的示例,

这是黑白相间的样子,

很难区分黑人和白人的各个级别.

是否有一种简单的方法可以让R为6级而不是颜色添加某种模式？

用于以彩色重现Calendar Heatmap的代码.

source("http://blog.revolution-computing.com/downloads/calendarHeat.R")

stock <- "MSFT"
start.date <- "2012-01-12"
end.date <- Sys.Date()

quote <- paste("http://ichart.finance.yahoo.com/table.csv?s=", stock, "&a=", substr(start.date,6,7), "&b=", substr(start.date, 9, 10), "&c=", substr(start.date, 1,4), "&d=", substr(end.date,6,7), "&e=", substr(end.date, 9, 10), "&f=", substr(end.date, 1,4), "&g=d&ignore=.csv", sep="")
stock.data <- read.csv(quote, as.is=TRUE)

# convert the continuous var to a categorical var 
stock.data$by <- cut(stock.data$Adj.Close, b = 6, labels = F)

calendarHeat(stock.data$Date, stock.data$by, varname="MSFT Adjusted Close")

更新02-13-2013 03:52:11Z,添加图案是什么意思, …

我有我的图形数据库,填充了节点,关系,属性等.我希望看到整个数据库如何连接,每个节点的每个关系,节点的属性等的概述.

我并不是指查看每个单独的节点,而是来自关系数据库的ERD,类似这样的节点标签.这可能吗？

我有一组100个相同大小的2-D图像切片.我使用MATLAB来堆叠它们来创建体积数据.虽然2-D切片的尺寸是480x488像素,但是图像堆叠的方向不够宽以在投影时可视化不同方向的体积.我需要沿着切片进行插值以增加可视化的大小.

有人可以给我一个关于如何做的想法或提示吗？

编辑:旋转投影显微镜图像

图1是投影体积的俯视图.

图2是投影体积的侧视图.

当我改变旋转角度并尝试以不同方向可视化体积时,例如侧视图(图2),就像我在图2中看到的那样.

我想通过沿图像切片插值来扩展侧视图.

我必须编写一个分类器(高斯混合模型)来用于人类动作识别.我有4个视频数据集,每个数据包含12个我想要识别的动作.我选择其中3个作为训练集,其中1个作为测试集.对于每个帧,我提取了907个我观察到的特征.在我在训练集上应用GM模型之前,我在其上运行PCA.所以我只考虑50个组件.

我构建了GM模型,每个动作都有一个集群.

gm = gmdistribution.fit(data, cluster_num, 'Options', options, 'CovType','diagonal','Regularize', 1e-10, 'SharedCov', true);

现在我希望有一个视觉反馈,以了解群集是否运行良好或数据是否被错误分类.

有可能有这样的事吗？

我正在开发一个蓝牙灯应用程序。

我想通过音乐节拍改变灯光颜色。我有一系列颜色，例如 10 种颜色。并根据音乐节拍选择颜色。

我不得不这样做：

    mVisualizer = new Visualizer(0);
    mVisualizer.setCaptureSize(Visualizer.getCaptureSizeRange()[0]);

    Visualizer.OnDataCaptureListener captureListener = new Visualizer.OnDataCaptureListener() {
        @Override
        public void onWaveFormDataCapture(Visualizer visualizer,
                                          byte[] bytes, int samplingRate) {
            //how I can do
        }

        @Override
        public void onFftDataCapture(Visualizer visualizer, byte[] bytes,
                                     int samplingRate) {
            //how I can do
        }
    };

    mVisualizer.setDataCaptureListener(captureListener,
            Visualizer.getMaxCaptureRate() / 8, true, true);
    mVisualizer.setEnabled(true);

现在的问题是：如何分析字节数据以获得速率（可能是整数？）并选择颜色。

感谢您的回复。

我将使用PCL 1.6可视化GreedyProjectionTriangulation生成的网格。

我发现我必须使用

pcl::visualization::PCLVisualizer.addPolygonMesh()

但是我的问题是如何使用PCLVisualizer而不是

pcl::visualization::CloudViewer

获得流媒体。

我尝试了这个：

http://www.pcl-users.org/Simple-Kinect-viewer-that-writes-a-PCD-tp3883792p3940787.html

以及解决的建议

http://www.pcl-users.org/Simple-Kinect-viewer-that-writes-a-PCD-tp3883792p3954525.html

将参数添加到函数openNIGrabber。无论如何，对于编译器来说还可以，但是当我运行它时，它会中止。我正在使用VS2010 64位

有人可以建议我另一种解决方案吗？

我想知道这里是否有人尝试过在 numpy.xml 中可视化多维张量。如果是这样，你能和我分享一下我如何去做吗？我正在考虑将其简化为 2D 可视化。

我已经包含了一些示例输出。它的结构很奇怪，有省略号“...”，它有一个 4D 张量布局 [[[[这里的内容]]]]

样本数据：

[[[[ -9.37186633e-05  -9.89684777e-05  -8.97786958e-05 ...,
     -1.08984910e-04  -1.07056971e-04  -8.68257193e-05]
  [[ -9.61350961e-05  -8.75062251e-05  -9.39425736e-05 ...,
     -1.17737654e-04  -9.66376538e-05  -8.78447026e-05]
   [ -1.06558400e-04  -9.04031331e-05  -1.04479543e-04 ...,
     -1.02786013e-04  -1.07974607e-04  -1.07524407e-04]]
 [[[ -1.09648725e-04  -1.01073667e-04  -9.39013553e-05 ...,
     -8.94383265e-05  -9.06078858e-05  -9.83356076e-05]
   [ -9.76310257e-05  -1.04029998e-04  -1.01905476e-04 ...,
     -9.50643880e-05  -8.29156561e-05  -9.75912480e-05]]]
   [ -1.12038200e-04  -1.00154917e-04  -9.00980813e-05 ...,
     -1.10244124e-04  -1.16597665e-04  -1.10604939e-04]]]]

我有一个使用Visualize.js的网站，该网站具有简单的登录/注销功能。每次登录时，我都会调用该authenicateUser()函数并注销destroySession()。当我尝试登录然后注销然后再次登录时，当我尝试呈现现有报告时，出现此抛出的错误：

HTTP Status 401 - Full authentication is required to access this resource

功能authenicateUser()和destroySession()如下所示：

function authenticateUser () {
    var myConfig = {
        auth : {
            name     : "superuser",
            password : "superuser"
        }
    };
    visualize.config( myConfig );
}

function destroySession() {
    visualize( function ( v ) {
        // Logout form JRS and finish the session.
        v.logout().done( function () {
        } );
    } )
}

我想指出的是，当我第一次登录我的帐户时，不会引发此错误，并且可以完美呈现报告。

为什么注销后又再次登录会发生这种情况？

所以我在这里有这个矩阵,它的大小是13 x 8198.(我称它为'blah').

这是一个稀疏矩阵,其中大多数条目为0.当我执行imagesc(blah)时,我得到以下图像:

显然,这是毫无价值的,因为我无法清楚地看到非零元素.我试过玩颜色缩放,但无济于事.

无论如何,我想知道是否有更好的方法能够以某种方式在MATLAB中可视化这个矩阵？我正在设计一个算法,并希望能够在矩阵中看到某些东西.

谢谢!