Mai mult

Colorează automat un număr mare de poligoane în CartoDB

Colorează automat un număr mare de poligoane în CartoDB


Văd că pot folosi vrăjitorul CartoDB pentru a colora poligoanele pe care le-am bazat pe o valoare a coloanei. Acest lucru funcționează excelent, cu excepția faptului că colorează doar aproximativ 6 poligoane, iar restul sunt aglomerate ca „altele”.

Văd că pot edita CSS și pot adăuga celelalte poligoane pe rând. Harta mea conține aproximativ 250 dintre acestea, deci nu este practic să o faci pe rând. Există o modalitate mai automată de a, să zicem, să atribuiți aleatoriu o culoare din paletă tuturor poligoanelor pe baza unei valori din tabel? Este bine dacă există culori duplicat.


Nu știu dacă există o modalitate elegantă de a face asta, dar există o soluție pentru aceasta folosind SQL și CartoCSS:

1) aplicați o interogare de genul

selectați *, cartodb_id% PALETTE_COLOR_NUMER ca prieten din tabelul dvs.

2) aplicați un cartocss ca acesta:

#layer {... [pal = 0] {polygon-fill: color1; } [pal = 1] {polygon-fill: color2; } [pal = 2] {polygon-fill: color3; } [pal = 3] {polygon-fill: color4; } [pal = 4] {polygon-fill: color5; } ...}

Am scris un mic script pentru acest lucru care rezolvă problema generând toate proprietățile CSS pe care le puteți tăia și lipi în CartDB:

for (rep = 1; rep <= 800; rep ++) {var color = Math.floor (Math.random () * 16777215) .toString (16); if (rep <10) {document.write ('# mydiv [Territory = "T00' + rep + '"] {
umplere poligon: # '+ culoare +';
}
'); } if (rep> = 10 && rep <100) {document.write ('# mydiv [Territory = "T0' + rep + '"] {
umplere poligon: # '+ culoare +';
}
'); } if (rep> = 100) {document.write ('# mydiv [Territory = "T' + rep + '"] {
umplere poligon: # '+ culoare +';
}
'); } }

Declarațiile suplimentare dacă erau necesare în cazul meu, deoarece aveam teritorii formatate astfel "T001" și "T099".


Evidențierea sau colorarea automată a unor termeni specifici

Folosesc Mathematica pentru a efectua cvasi-liniarizarea Newton a termenilor neliniari în timpul discretizării PDE-urilor pentru soluție numerică. Aceste expresii pot implica zeci de termeni (în funcție de sistemul PDE), pe care apoi trebuie să-i traduc cu atenție în cod. Mă va ajuta dacă, într-o expresie mare, pot evidenția automat sau colora termeni care conțin o anumită variabilă. De exemplu, dacă expresia mea este stocată în „SEupwind” și colectez termenii de mai jos

există o modalitate de a evidenția sau colora automat termenii care conțin variabilele mele colectate?

Iată un exemplu simplu de caz. Să spunem că am două funcții definite ca

Apoi definesc o expresie

Apoi vreau să colectez coeficienții variabilei „x_k”

Aș dori să evidențiez sau să colorez coeficienții de „x_k” pe care i-am colectat (primul termen) și să-i afișez în formă tradițională. Pentru expresii complexe, acest lucru va fi destul de util în timpul traducerii în cod într-o altă limbă.


Generarea automată de modele de construcții 3D din poligoane de construcții complicate

Un model urban tridimensional (3D) este o infrastructură informațională importantă care poate fi utilizată în mai multe domenii, cum ar fi planificarea urbană și industriile jocurilor. Cu toate acestea, trebuie să cheltuiți timp și eforturi enorme pentru a crea modele urbane 3D folosind software-ul de modelare 3D. Această lucrare folosește generarea automată de modele de construcții 3D prin integrarea sistemelor de informații geografice (GIS) și a graficii computerizate. Este propus un sistem integrat pentru crearea automată a modelelor de clădire 3D din clădirea poligoanelor (amprentele clădirii) pe o hartă digitală. Deoarece marginile majorității poligoanelor de construcție se întâlnesc la un unghi drept (poligon ortogonal), sistemul integrat împarte poligoanele de construcție ortogonale într-un set de dreptunghiuri și așează acoperișuri dreptunghiulare și corpuri de construcție în formă de cutie pe aceste dreptunghiuri. În această cercetare, este propusă o nouă schemă de partiționare a poligoanelor de construcție ortogonale complicate. Cu toate acestea, pe harta digitală nu toate poligoanele clădirii sunt ortogonale. Pentru a plasa în mod corespunzător părți ale unei clădiri, fie în poligoane ortogonale, fie neortogonale, sistemul propus plasează părți ale unei clădiri, cum ar fi ferestrele de-a lungul conturului interior, care este întors din poligonul clădirii inițial prin calculul scheletului drept. Pentru un poligon cu delimitare multiplă (un poligon de clădire delimitat de poligoane exterioare), este prezentată și o nouă schemă pentru crearea unui model complicat în formă de clădire sau a unei clădiri multistrat.


Sintaxă

Caracteristicile punctului de intrare din care vor fi generate poligoanele Thiessen.

Clasa de caracteristici de ieșire care conține poligoanele Thiessen generate de caracteristicile de intrare punctuală.

Determină ce câmpuri din caracteristicile de intrare vor fi transferate în clasa de caracteristici de ieșire.

  • ONLY_FID — Numai câmpul FID din caracteristicile de intrare va fi transferat la clasa de caracteristici de ieșire. Aceasta este valoarea implicită.
  • TOATE — Toate câmpurile din caracteristicile de intrare vor fi transferate în clasa de caracteristici de ieșire.

Record publicat 2014-12-11
Înregistrați ultima modificare 2021-06-25
Starea resurselor În curs de desfășurare

Descrierea obiectului

Numele obiectului: WHSE_HUMAN_CULTURAL_ECONOMIC.RST_SECTION_58_ORDERS_POLY

Nume scurt: SEC58_O_PL
Comentarii: SECȚIUNEA 58 COMANDĂ POLITICĂ. Acest set de date oferă locații de infrastructură care ajută zonele și traseele din secțiunea 58 pentru recreere. Ordinele din secțiunea 58 sunt utilizate în scopul protejării și gestionării resurselor și utilizărilor de recreere publice care intră sub incidența mandatelor pentru site-uri și trasee de recreere (RST). Ele pot restricționa sau interzice utilizările non-recreative și recreative pe terenurile coroanei. Scopul acestui strat este de a oferi o viziune provincială atât utilizatorilor interni, cât și utilizatorilor externi. Informațiile vor fi furnizate atât publicului, cât și ofițerilor de aplicare a legii. De asemenea, va fi ușor disponibil pentru a furniza informații exacte pentru anchetele privind starea terenului.


Record publicat 2020-12-07
Înregistrați ultima modificare 2021-05-27
Starea resurselor În curs de desfășurare
Informație spatialaSDO_GEOMETRY

Descrierea obiectului

Nume obiect: WHSE_CADASTRE.PMBC_PARCEL_POLY

Nume scurt: PMBCPCLPOL
Comentarii: Acest set de date conține toate parcelele active intitulate și parcelele provinciale de teren ale Coroanei inspectate în BC, inclusiv pachete de straturi de construcție, dar excluzând pachetele care se află în pachetul de straturi de clădire. Acest set de date este poligonal.


Colorează automat un număr mare de poligoane în CartoDB - Sisteme de informații geografice

Biologie - Program de informatică biologică - Program de caracterizare a vegetației

USGS: Biologie Programul de informatică biologică Programul de caracterizare a vegetației Parcul Național Arches Metadate de date despre vegetația spațială

Metadate de date despre vegetația spațială

Metadate:

Informațiile conținute în aceste date sunt dinamice și se pot modifica în timp. Datele nu sunt mai bune decât sursele originale din care au fost derivate. Este responsabilitatea utilizatorului de date să utilizeze datele în mod corespunzător și consecvent în limitele datelor geospațiale în general și ale acestor date în special. Orice grafică asociată (dacă este disponibilă) este destinată să ajute utilizatorul de date să dobândească date relevante, nu este recomandabil să utilizeze grafica asociată ca date.

Departamentul de Interne al SUA | Studiul Geologic SUA
URL: biology.usgs.gov/npsveg/arch/metaarchspatial.html
Informații de contact ale paginii: [email protected]
Ultima modificare a paginii: sâmbătă, 24 iulie 2010 23:13:43 MDT

Colorează automat un număr mare de poligoane în CartoDB - Sisteme de informații geografice

MapSuite: un pachet R pentru hărți tematice

MapSuite este un pachet R care eficientizează procesul de realizare a hărților de date punct, poligon și raster folosind fundamentul bibliotecii grafice ggplot2. Această lucrare descrie o serie de funcții concepute pentru a facilita maparea datelor spațiale, de la reprezentări simple ale geometriilor până la vizualizarea unei variabile pe o serie, cum ar fi timpul sau subgrupul de date. De asemenea, este descris modul în care ieșirile acestor funcții pot fi utilizate pentru stivuirea straturilor de date geospațiale, generând hărți sofisticate în R, care anterior erau relegate la cod lung sau software de cartografiere desktop.

Capacitatea oamenilor de știință, studenților și cetățenilor de a vizualiza și analiza cu ușurință datele spațiale este mai importantă ca niciodată. Pe măsură ce cantitatea de date georeferențiate disponibile în mod liber continuă să crească, o comunitate în continuă creștere descoperă și utilizează informații spațiale [1]. Există o serie de software comercial și open source cu interfețe point-and-click pentru analiza spațială și vizualizare - de la suita software ESRI la QGIS, Google Maps și alte opțiuni online [2]. Pentru cei care doresc să treacă dincolo de interfața grafică a utilizatorului, limbajele open-source, cum ar fi R și Python, nu mai sunt limitate la cele cu medii academice sau de informatică. Cursuri deschise online masive, o comunitate extinsă de bloguri și forumuri online precum StackExchange oferă instrucțiuni și ajutor pentru depanarea problemelor din orice colț al lumii. Barierele în calea unei comunități cu adevărat participative în domeniul științei informației geografice (GIS) sunt reduse. Această explozie de resurse gratuite împuternicește oamenii de știință cetățeni, organizațiile de bază și instituțiile din medii cu resurse reduse să profite de biblioteca din ce în ce mai mare de seturi de instrumente open-source pentru știința datelor. R, ca limbaj de programare open-source utilizat pe scară largă pentru analiza datelor și statistici, are o varietate de instrumente concepute pentru analiza spațială și vizualizare [3] [4].

Lucrul cu date spațiale nu este totuși simplu. Plin de idiosincrazii, cum ar fi diferite tipuri de date, proiecții și amenințarea geometriilor nevalide, există o cheltuială suplimentară pentru lucrul cu date spațiale. Acest lucru reprezintă o provocare: cum pot fi aduși în discuție utilizatorii cu mai puțină experiență în programare și GIS? Capacitatea de a prezenta și vizualiza rezultatele din orice analiză este esențială, iar realizarea hărților s-a dovedit a fi un instrument cheie. Comunitățile abilitate au capacitatea de a prezenta hărți factorilor de decizie, ducând la schimbări de politici [5].

MapSuite package se alătură unei comunități de muncă anterioară privind cartografierea în R. În plus față de sp pachetul [4], care conține atât tipuri de date spațiale, cât și funcții simple de trasare, o varietate de pachete se concentrează pe vizualizarea datelor spațiale. Utilizarea graficelor personalizate fin de mai multe tipuri este posibilă ggplot2[6], care oferă o serie de funcții de trasare bazate pe date. Maparea pachetelor specifice, cum ar fi ggmap[7] , ggspatial[8] , rCarto[9] și coroplethR[10], fiecare prezintă modalități prin care utilizatorii R pot vizualiza date spațiale. Cu toate acestea, niciunul dintre pachetele existente în prezent nu subliniază (i) capacitatea de a mapa rapid și ușor în timp sau subgrup, sau (ii) capacitatea de a acoperi hărți complexe pentru a crea o ieșire cartografică mai sofisticată. Popularitatea crescândă a instrumentelor interactive, cum ar fi Pliant [11] și Lucios[12], au schimbat peisajul a ceea ce înseamnă vizualizarea datelor multidimensionale. Cu toate acestea, generarea de imagini și PDF-uri de rezultate este încă o modalitate cheie de a partaja și prezenta rezultatele.

Multe dintre pachetele grafice statice, cum ar fi ggplot și ggmap, utilizați o paradigmă stabilită în R de Hadley Wickham numită „gramatica graficii” [13]. În cadrul „gramaticii graficelor”, un grafic este construit în straturi, unde datele formează baza graficului, iar diferite ieșiri geometrice (puncte, căi / linii și poligoane) pot fi stratificate și manipulate pentru a genera o diagramă. Această abordare a codului are multe avantaje - sintaxa este extrem de flexibilă și bine adaptată tipurilor de date utilizate și produse din analize statistice. Există, de asemenea, o documentație extinsă despre modul de utilizare ggplot2, și cum să obțineți o varietate de efecte folosind acest pachet flexibil.

Pachetul MapSuite utilizează ggplot2 bibliotecă ca punct de lansare pentru realizarea hărților, folosind trei funcții principale (PolygonMap, PointMap și RasterMap) ca un wrapper pentru ggplot2geometriile geom_polygon, geom_point și geom_raster. Spre deosebire de construirea unui teren de la zero ggplot2, aceste funcții necesită relativ puține intrări pentru a crea o hartă plăcută a choropletului. Setările implicite ale MapSuite sunt concepute pentru a urma un set de îndrumări grafice stabilite de E.R. Tufte [14].

Maximizarea raportului date-cerneală

Edward Tufte era binecunoscut pentru filosofia conform căreia grafica eficientă maximizează transferul de informații minimizând în același timp distracțiile. Potrivit lui Tufte, în cartea sa Afișarea vizuală a informațiilor cantitative, principiile excelenței grafice sunt următoarele:

  • Afișați datele
  • Induceți privitorul să se gândească mai degrabă la substanță decât la metodologie, design grafic, tehnologia producției grafice sau altceva
  • Evitați distorsionarea a ceea ce au de spus datele
  • Prezentați multe numere într-un spațiu mic
  • Faceți coerente seturile de date mari
  • Încurajați ochiul să compare diferite date
  • Dezvăluie datele la mai multe niveluri de detaliu, de la o vizualizare largă la structura fină
  • Servește un scop rezonabil de clar: descriere, explorare, intabulare sau decorare
  • Fiți strâns integrat cu descrierile statistice și verbale ale unui set de date

Hărțile produse de MapSuite setările implicite ale pachetelor sunt concepute pentru a urma aceste instrucțiuni, reducând în același timp sarcina utilizatorilor R, astfel încât să poată fi petrecut timp pentru date și analize, nu pentru codul de reprezentare. Secțiunile care urmează vor introduce funcții disponibile în MapSuite pachetul și discutați despre modul în care setările implicite pentru aceste funcții sunt concepute pentru a urma instrucțiunile Tufte. În primul rând, exemplele de hărți de bază ale obiectelor punct, raster și poligon vor oferi o orientare către parametrii solicitați de MapSuite funcții. În continuare, va fi prezentată maparea variabilelor categorice și numerice. O explorare a provocărilor de fuzionare a datelor spațiale și a cadrelor de date în R va oferi contextul de ce MapSuite funcțiile iau seturi de date externe ca parametru opțional. După discutarea rolului culorii în cartografie și prezentarea unui nou set de rampe de culoare ușor accesibile, lucrarea va introduce o funcție care generează histograme urmând aceeași schemă de culori ca și harta pentru a înțelege proprietățile de distribuție non-spațiale ale datelor. În cele din urmă, MapSuite vor fi dezvăluite funcții care facilitează maparea pe mai multe dimensiuni (cum ar fi subgrupul sau timpul) și stratificarea și stivuirea straturilor de hartă.

În scopul acestei introduceri a pachetului MapSuite, vor fi utilizate următoarele seturi de date:

  • județ_poligoane
    • A SpatialPolygonsDataFrame a granițelor județelor
    • Un tabel de date cu coordonate pentru centroidele județene
    • Un tabel de date cu coordonate pe o grilă obișnuită
    • Un tabel de date cu date simulate la nivel de județ

    Fiecare dintre poligoane, centroizi și obiecte pixeli conține coloane cu un identificator unic („cnty”) și coloane pentru numele de stat („nume_stat”) și cota medie a județului („cota”). Datele și obiectele spațiale pot fi subsetate după numele statului, permițând grafică care se concentrează pe o anumită zonă (statele Washington și Colorado sunt subliniate în aceste exemple). De asemenea, sunt utilizate subseturi ale acestor seturi de date pentru stări individuale.

    Afișarea datelor: trasarea geometriilor și variabilelor de bază

    Înainte de cartografierea unei variabile, uneori este util să vizualizați singuri obiectele spațiale.

    Intrările necesare pentru fiecare dintre funcțiile principale (PolygonMap, PointMap și Rastermap) sunt minime și sunt după cum urmează:

    Intrări necesare

    • PolygonMap
      • map = a SpatialPolygonsDataFrame cu un câmp în slotul @data care poate servi drept identificator unic
      • id = numele câmpului ID unic din slotul @data
      • coords = a data.frame sau data.table cu un câmp care poate servi drept identificator unic și o coloană pentru latitudinea și longitudinea punctelor
      • id = numele câmpului ID unic din coords
      • xcol = numele coloanei din obiectul de date coords care reprezintă x sau longitudine
      • ycol = numele coloanei din obiectul de date coords care reprezintă y sau latitudine

      În mod implicit, funcțiile vor crea hărți cu forme gri, așa cum ar putea fi utilizate pentru o hartă de fundal sau explorarea preliminară a datelor.

      Punct de cartografiere, poligon și date raster

      Prin adăugarea de parametri opționali, pot fi modificate diferite estetici ale hărții. Culorile hărții (umplere și contur în cazul poligoanelor, umplere singură în cazul punctelor și rasterilor) pot fi modificate. Un strat contur (din clasa SpatialPolygons) care se află deasupra hărții dvs. principale pentru context poate fi adăugat și formatat.

      Schimbarea esteticii de bază a hărții și adăugarea de poligoane de contur

      Pentru a obține un efect de bază mai puternic în care o anumită zonă este accentuată vizual, adăugarea unui contur cu o formă și culoare diferită poate fi utilizată prin trecerea unui SpatialPolygonsDataFrame diferit la parametrul contur sau prin trecerea doar a unui subset al SpatialPolygonsDataFrame utilizat pentru harta principală la parametrul contur.

      Fig 3: Utilizarea schițelor pentru a adăuga accent

      Cartarea unei variabile în atributele de date ale obiectului spațial (în cadrul data.frame care servește drept coordonate pentru funcțiile Point și Raster sau în slotul @data al SpatialPolygonsDataFrame în funcția PolygonMap) este posibilă prin adăugarea unei „variabile” parametru. Această variabilă poate fi de natură numerică sau categorică.

      Cartarea datelor blocate și categorice

      Deși nu este necesară furnizarea unei game de culori (o schemă de culori implicită va descrie datele), este ușor de schimbat. De asemenea, este posibil să etichetați puncte de tăiere specifice legendei cu valori de interes și să modificați proprietățile fontului și legendei.

      Schimbarea schemelor de culori și a proprietăților legendei

      Pentru datele punctelor, o variabilă separată poate fi definită ca fiind variabila care descrie dimensiunea punctelor.

      Modificarea dimensiunii punctului pe baza unei alte variabile

      Permiteți programatorului să se gândească mai degrabă la substanță decât la metodologie

      Ce se întâmplă dacă variabila pe care doriți să o trasați nu se află deja în același obiect de date ca obiectul pe care îl utilizați pentru a trasa coordonatele sau limitele geometriei (fie un data.frame sau SpatialPolygonsDataFrame)? Deși o soluție aparent inofensivă este folosirea uneia dintre funcțiile de bază ale lui R, cum ar fi merge () pentru a uni datele spațiale cu alte atribute, aceasta se poate dovedi a fi problematică.

      O caracteristică subapreciată a tipului de date SpatialPolygonsDataFrame este că slotul de geometrie (@polygons) este legat de atribute (@data) printr-o comandă partajată, unde primul element din slotul @polygons are atributele primului element din slotul @data. Dacă un utilizator R dorește să mapeze o variabilă care nu este încă în slotul @data, tentația este de a utiliza funcția merge () pentru a uni cele două seturi de date și a continua cu reprezentarea datelor spațiale. Cu toate acestea, această abordare este periculoasă - fără să știe mulți, funcția merge () reordonează cadrul de date rezultat de câmpurile ID utilizate pentru a uni cele două seturi de date. Acest lucru poate duce la hărți care par plauzibile (există valori de date și atribute pentru fiecare poligon), dar ordonarea slotului @data nu mai se potrivește cu @polygons, ducând la o hartă în care atributele sunt nepotrivite cu geometriile lor.

      Pentru a preveni acest lucru, funcțiile MapPolygons, MapPoints și MapRaster iau seturi de date externe ca parametri, care pot fi uniți pe datele spațiale utilizând un câmp specific prezent atât în ​​datele spațiale, cât și în cele tabulare. Combinarea datelor externe și a obiectelor spațiale în cadrul funcției PolygonMap sunt asigurate pentru a păstra relațiile dintre poligon și atribut. Obiectul poligon este „fortificat” (convertit dintr-un obiect SpatialPolygonsDataFrame într-un cadru data.frame cu locații coordonate pentru reprezentare) în cadrul funcției, iar setul de date suplimentare este fuzionat pe. Această sintaxă facilitează comutarea între diferite variabile care există într-un set de date extern.

      Cartografierea a două variabile diferite dintr-un cadru de date extern

      Evitând distorsionarea a ceea ce au de spus datele

      Nuanța (pigmentul), saturația (intensitatea) și valoarea (întunericul) alese pentru a înfățișa datele le pot schimba dramatic percepția [15]. Culoarea este o considerație importantă pentru orice grafic - cu toate acestea, este deosebit de important să se ia în considerare atunci când se realizează hărți datorită încrederii acordate cartografilor de către public. După cum a observat Judith Tyner în 1982, „utilizatorii hărților, în special cei care examinează hărțile rareori, tind să plaseze o credință excesivă în hărți și să le accepte ca reprezentări adevărate și complete” [16].

      Cercetările privind alegerile de culori care stau la baza hărților și graficelor lizibile au oferit o perspectivă nuanțată asupra tipului de palete de culori care sunt cele mai eficiente pentru reprezentarea datelor numerice sau secvențiale. În linii mari, există trei categorii principale de scări de culoare: secvențial, divergent și categoric. Paletele secvențiale trec prin cel puțin două culori, trecând adesea de la lumină la întuneric (sau invers). O schemă divergentă trece prin cel puțin trei culori, întrucât două culori „diverg” de la un punct de mijloc comun. Schemele de culori categorice nu au nicio traiectorie - și sunt deseori alese pentru a fi diferite între ele, astfel încât cititorul să poată face ușor diferența dintre două categorii. În linii mari, schemele de culori secvențiale sunt utilizate atunci când întreaga gamă de date este importantă, dar nu există o valoare centrală cu semnificație specială care să servească drept cadru de referință. În schimb, schemele de culori divergente sunt recomandate atunci când datele au o valoare centrală semnificativă care poate fi utilizată ca cadru de referință. Aceasta poate fi fie o limită specifică bazată pe cunoașterea valorilor relevante (cum ar fi valorile peste și sub 0 sau un anumit prag), fie bazată pe un parametru al datelor (de exemplu, maparea scorurilor Z care diferă de la 0). Un caz special al schemei de culori divergente este „schema spectrală”, alternativ cunoscută sub numele de „schema curcubeului”, care a trecut prin spațiul complet de culoare (sau modificat) al roșu-portocaliu-galben-verde-albastru-indigo-violet. Deși unii cercetători susțin această schemă de culori curcubeu [17], alții au susținut utilizarea acesteia în scenarii specifice, cum ar fi cartarea ratelor de mortalitate, unde cititorii de hărți ar putea diferenția cu ușurință valorile scăzute colorate în albastru și valorile superioare codificate în roșu [18].

      Proiectul „ColorBrewer” al Cynthia Brewer, disponibil în R prin pachet RColorBrewer[19] conține o varietate de scheme de culori utilizate în mod regulat în comunitatea de cartografiere. Cu toate acestea, paletele secvențiale prezentate în RColorBrewer nu conțin adesea mai mult de două sau trei culori, limitând diferențierea posibilă între valorile datelor. Un membru al comunității de astronomie, Dave Green, a dezvoltat algoritmul „cubehelix” pentru a diferenția valorile strălucirii stelelor de observațiile cerului nocturn. „Cubehelix” este un tirbușon virtual care se deplasează printr-un cub de spațiu de culoare roșu-verde-albastru pe o traiectorie de la întuneric la lumină [20]. Această funcție a fost adaptată pentru R în rje pachetul [21], unde utilizatorii pot defini următoarele variabile pentru a produce o varietate de palete de culori diferite care se deplasează de la întuneric la lumină: (i) numărul de rotații, (ii) cât de mare este raza tirbușonului și ( iii) saturația. Permutările pentru paletele de culori care pot fi create cu această funcție sunt aproape nelimitate.

      În cadrul MapSuite biblioteca, o serie de palete secvențiale și divergente curate derivate din algoritmul cubehelix sunt conținute în funcția wpal. MapSuite„Paletele Woodson” sunt liste de valori ale culorilor care pot fi apelate atât de funcțiile principale de mapare, cât și de orice altă funcție care acceptă o listă de culori în R. Folosind funcția wpal a MapSuite, utilizatorii pot specifica un număr de culori care vor fi să fie interpolați, precum și dacă va fi inclus negru (dacă există în paleta de culori). Dacă doriți să explorați sau să vizualizați culorile implicite ale unei anumite palete Woodson, funcția ViewPal va trasa rampa de culoare dorită. Funcția PlotColors permite trasarea oricărei liste de culori, inclusiv a unei palete Woodson modificate.

      Pentru a utiliza o paletă Woodson în sens invers (reordonată întuneric-luminos), funcția rev () poate fi utilizată sortând paleta de culori în ordine inversă.

      Instinctul nostru de a atribui judecăți de valoare („roșu este rău, albastru este bun”) scalelor de culoare este simultan ceea ce le face eficiente și invers problematice. În timp ce există unele variabile care pot fi deslușite în mod clar drept favorabile și nefavorabile (cum ar fi ratele mortalității), vizualizarea unor cantități precum proporția persoanelor care aparțin unui grup rasial minoritar pe o scară de culoare similară este departe de a fi adecvată. Atunci când vizualizați o cantitate mare de date, unde diferențele spațiale subtile ar trebui să fie clare pentru vizualizator, o paletă de culori divergentă care se deplasează prin trei culori tinde să adauge mai multă claritate și precizie vizuală decât o paletă secvențială care se deplasează doar prin două. Ca atare, există tentația de a utiliza culori divergente, cum ar fi schema de culori spectrale, pentru a reprezenta date care pot să nu aibă o valoare centrală semnificativă și să nu aibă o conotație clară „bună” și „proastă”. Din acest motiv, realizarea de palete de culori bazate pe o schemă de culori cubehelix care se deplasează de la lumină la întuneric, mai degrabă decât de la o culoare "bună" la o culoare "proastă", ar putea servi unui scop important în vizualizarea datelor în științele sociale. Schema de culori implicită (numită „pământ”), se mișcă într-o succesiune (galben, albastru, verde, maro, violet, apoi negru) concepută pentru a oferi diferențierea valorii fără o judecată morală sau emoțională a valorii. Aceste scale, trecând de la lumină la întuneric, vor păstra, de asemenea, relațiile dintre valorile datelor și valoarea pigmentului, chiar și atunci când sunt tipărite în alb și negru și când sunt văzute de daltonist.

      Este demn de remarcat faptul că aceeași scară de culoare poate arăta destul de diferită pe baza numărului de geometrii sau puncte de date prezente - în timp ce o rampă de culoare care trece prin multe culori pare potrivită cu un număr mare de puncte de date sau geometrii, prea puțini pot crea un aspect „gros” sau categoric. În aceste condiții, alegerea unei palete de culori cu mai puține culori poate oferi o hartă mai plăcută și mai ușor de citit. Pentru a prezenta măsura în care culoarea și binningul (convertirea unei variabile continue într-una categorică) afectează aspectul vizual al datelor, aceleași date vor fi utilizate în figurile 9-12.

      Aceleași date, reprezentate folosind trei scheme de culori diferite

      Pentru a explora aceste culori și modul în care acestea influențează modul în care sunt prezentate datele, vizitați și explorați acest instrument de vizualizare online, care conține o varietate de palete de culori care pot fi testate pe diferite variabile și pentru un număr diferit de puncte de date.

      Utilizarea implicită a scalelor continue de culoare pentru datele numerice este concepută pentru a minimiza prejudecățile vizuale care apar din clasificarea datelor în grupuri discrete, care pot „dezvălui tendințe spațiale semnificative sau promova interpretări înșelătoare” ale datelor [22]. Deși diferite scheme de culori și rampe pot sublinia sau supune modelele din date, o scară continuă de culoare care variază prin valorile minime și maxime este supusă unei surse mai puține de părtinire - alegerea schemei de clasificare de utilizat. Clasificarea sau combinarea datelor prezintă pericolul ca valori similare să apară la distanță una de cealaltă datorită apropierii de valorile pauzelor, iar dimensiunea și diviziunile utilizate pentru a crea categorii de date pot schimba dramatic aspectul vizual al datelor.

      Două metode diferite de binning

      Pentru a defini scara minimă și maximă a culorii separat de minimul și maximul variabilei de date pe care o mapați, un vector cu două elemente (cu minim și maxim) poate fi transmis parametrului map_colors_limits. Pentru cei care doresc să evidențieze sau să sublinieze o parte a datelor fără a utiliza categorii binate, parametrul map_color_breaks le permite utilizatorilor să modifice modul în care rampa de culoare este aplicată intervalului de date. Rețineți că această abordare nu schimbă valorile sau „adevărul” prezentat de hărți - schimbă pur și simplu modul în care culorile sunt întinse de-a lungul minimului și maximului scalei. Cu toate acestea, aceste schimbări pot schimba dramatic aspect a datelor.

      Schimbarea modului în care culorile sunt întinse pe date: (i) În mod uniform de la minim la maxim (stânga sus), (ii) Extinderea artificială a gamei de culori la 0-300, care este mai mare decât gama de date ( dreapta sus) și (iii) Modificarea faptului dacă culorile deschise sau întunecate ocupă mai mult din gama de date prin schimbarea modului în care aceleași culori sunt aplicate datelor ca în stânga sus, sau într-un mod în care mai multe culori întunecate sau deschise acoperă majoritatea din gama (jos)

      Dacă există un punct central semnificativ sau o limită în datele dvs., este posibil să setați valoarea numerică care va servi drept culoare centrală într-o scară divergentă:

      Folosind două valori numerice diferite (20 și 50) pentru a centra schema de culori pe o valoare minunată

      Prezentați multe numere într-un spațiu mic: histograme codate prin culori

      În timp ce o hartă bună poate evidenția modele spațiale, o histogramă a datelor reprezentate pe hartă luminează tendințele non-spațiale în distribuție. După cum a remarcat Mark Monmonier, autorul Cum să minți cu hărțile, un grafic secundar care arată distribuția datelor este un aspect important al dezvăluirii adevărului datelor. El observă că „dacă autorul hărții este preocupat de dezvăluirea completă, o histogramă este o necesitate” [22].

      Cu toate acestea, legarea vizuală a unei histograme la o distribuție spațială bidimensională poate fi dificilă. Pentru a face comparația distribuțiilor și densităților spațiale, funcția HistogramColorStats oferă un context suplimentar prin legarea culorii histogramei la culoarea choropleth. În plus, referințele la proprietățile distribuției pot fi menționate sub formă de linii colorate care evidențiază parametrii datelor. Utilizatorii pot transmite un vector de termeni statistici (în prezent acceptate sunt media, mediana, deviația standard și orice număr de cuantile) funcției, care va oferi și mai multe indicii vizuale pentru a ajuta la înțelegerea modelelor din date.

      Această funcționalitate este integrată în principalele funcții de mapare cu utilizarea unui parametru „histogramă”. Când este setat la TRUE, histograma va fi plasată în partea de jos a hărții, cu aceleași limite și scalare ca și harta. Pentru a modifica histograma sau poziția sa, utilizatorii pot genera histograma separat, utilizând funcția histogram_colorstats (), și pot modifica plasările și formatarea histogramei după cum doresc.

      O hartă cu o histogramă a distribuției datelor

      Încurajați ochiul să compare diferite date: vizualizarea după subgrup sau timp

      Chiar și cantități mari de date (adesea denumite „date mari”) pot fi adesea analizate în subgrupuri mai mici și mai iluminante. Pentru cartografierea aceleiași variabile cu măsurători repetate în diferite puncte de timp, programele software de cartografiere necesită adesea ca aceste date să fie formatate „în larg”, astfel încât fiecare versiune a variabilei respective să se afle în propria coloană separată. Structuri de date mari, multidimensionale (cum ar fi rata mortalității în funcție de vârstă, sex și an) nu se potrivesc bine în această paradigmă. O structură mai sensibilă (adesea utilizată în analiza datelor) este formatul „lung”, unde (i) identificatorii de date sau cheile primare (cum ar fi variabila ID a geometriei, vârsta, sexul și timpul) sunt reprezentate fiecare ca coloane într-un set de date și (ii) există o singură coloană pentru fiecare variabilă de interes (disponibilă în diferite combinații de vârstă, sex și timp).

      Menținerea unei scheme consistente de clasificare a culorilor în aceste subgrupuri este o parte crucială a comparării și contrastării datelor. După cum remarcă Monmonier, „la fel cum punctele de tăiere (schemele de clasificare a datelor) pot fi manipulate. Perechile de hărți coroplet pot intensifica sau suprima intenționat percepțiile asocierii bivariate” [22]. MapSuiteFuncțiile de cartografiere facilitează acest lucru. By defining a column in the external data set as the 'series dimension' of the data, or the dimension of the data (for example, time or age) that you wish to iterate over, the functions will produce a series of maps. These maps will have the same ranges by default (consistent colors applied to each subset of the data based on the minimum and maximum of the observed data across all dimensions). If desired, the ranges used to produce the color scheme can be generated for each subset, by setting the map_colors_limits parameter to "each_dimension". One can restrict the quantity of maps made (if you are only interested in certain sub-groups of the data represented in the external data frame), providing a 'series sequence' that will restrict the loop of maps made to only the specified levels. By default, a subtitle will be generated that is the specific level or dimension of the data that is being mapped. For example, if the variable as the series dimension is 'year', the subtitle for each map would change to represent the specific time period represented in the graphic. When a series dimension is provided, text entered into the 'subtitle' parameter will serve as the prefix for the automatically generated generated subtitle based on the levels of the data that are being mapped.

      Three plots with standardized color schemes output from visualizing a time series. For the purposes of this illustration, these plots have been aligned horizontally, but would usually appear in separate plots.

      If the data contains more than one dimension (such as age, sex, and time), a series of loops can be structured such that the data is subset, and plots can be created. To quickly create a PDF of maps of the variable, designate a PDF path, and a .pdf of the maps will be generated rather than printing the plot results to the screen or other viewport.

      To generate a series of complex plots in which some or all of the variables change over time or another dimension, a loop can be constructed to generate plots based on each subset of the data, combined with other map elements, such as a constant background map.

      A number of packages exist to visualize spatial data in R. The MapSuite package attempts to fill a niche that has the advantages of simplicity of use and graphic design, while remaining highly customizable for the more advanced user. Possible extensions and opportunities for future work on this package are the inclusion of line geometries, and the further development of functions and sensible default settings for legends that allow the stacking of map layers with even lower overhead. Interested users are invited to contribute to this effort on GitHub, where the full source code can be found.

      1 : R. Sieber. Public participation geographic information systems: A literature review and framework. Annals of the Association of American Geographers, 96(3):491-507, 2006. doi: 10.1111/j.1467-8306.2006. 00702.x.

      2 : S. Steiniger and E. Bocher. An overview on current free and open source desktop gis developments.International Journal of Geographical Information Science, 23(10):1345-1370, 2009. doi: 10.1080/13658810802634956.

      3 : R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, 2012. URL http://www.R-project.org/. ISBN 3-900051-07-0.

      4 : R. B. Pebesma, E.J. Classes and methods for spatial data in r, 2005. URL https://cran.r-project.org/doc/Rnews/.

      5 : R. Sieber. Public participation geographic information systems: A literature review and framework. Annals of the Association of American Geographers, 96(3):491-507, 2006. doi: 10.1111/j.1467-8306.2006. 00702.x.

      6 : H. Wickham. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2009. ISBN 978-0-387-98140-6. URL http://ggplot2.org.

      7 : D. Kahle and H. Wickham. ggmap: Spatial visualization with ggplot2. The R Journal, 5(1):144-161, 2013. URL http://journal.r-project.org/archive/2013-1/kahle-wickham.pdf.

      8 : D. Dunnington. ggspatial: Spatial Data Framework for ggplot2, 2017. URL https://CRAN.R-project.org/package=ggspatial. R package version 0.2.1.

      9 : T. G. U. RIATE. rCarto: This package builds maps with a full cartographic layout., 2013. URL https://CRAN.R-project.org/package=rCarto. R package version 0.8.

      10 : A. Lamstein and B. P. Johnson. choroplethr: Simplify the Creation of Choropleth Maps in R, 2017. URL https://CRAN.R-project.org/package=choroplethr. R package version 3.5.3.

      11 : J. Cheng, B. Karambelkar, and Y. Xie. leaflet: Create Interactive Web Maps with the JavaScript 'Leaflet' Library, 2017. URL https://CRAN.R-project.org/package=leaflet. R package version 1.1.0.

      12 : W. Chang, J. Cheng, J. Allaire, Y. Xie, and J. McPherson. shiny: Web Application Framework for R, 2017.URL https://CRAN.R-project.org/package=shiny. R package version 1.0.0.

      13 : H.Wickham. A layered grammar of graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics, 19(1):3-28, 2010. doi: 10.1198/jcgs.2009.07098.

      14 : E. R. Tufte. The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press, 2 edition, 2001.

      15 : J. Tyner. Principles of map design. Guilford, 2014.

      16 : J. A. Tyner. Persuasive cartography. Journal of Geography, 81(4):140-144, 1982. doi: 10.1080/00221348208980868.

      17 : A. Light and P. J. Bartlein. The end of the rainbow? color schemes for improved data graphics, Jun 2011.

      18 : C. A. Brewer, A. M. Maceachren, L. W. Pickle, and D. Herrmann. Mapping mortality: Evaluating color schemes for choropleth maps. Annals of the Association of American Geographers, 87(3):411-438, 1997. doi: 10.1111/1467-8306.00061.

      19 : E. Neuwirth. RColorBrewer: ColorBrewer Palettes, 2014. URL https://CRAN.R-project.org/package=RColorBrewer. R package version 1.1-2.

      20 : D. A. Green. A colour scheme for the display of astronomical intensity images. Bulletin of the Astromical Society of India, 39:289-295, Jun 2011.

      21 : R. Evans. rje: Miscellaneous useful functions, 2014. URL https://CRAN.R-project.org/package=rje. R package version 1.9.

      22 : M. Monmonier. Lying with maps. Statistical Science, 20(3):215-222, 2005. doi: 10.1214/088342305000000241.


      Automatically detouring rendered items?

      First of all, I hope this is the right place to post the question I'm about to ask.

      A little background about my problem : I am a data scientist / machine learning engineer / you name it (phd in applied neural network). One big problem about machine learning is to get a dataset large enough to correctly train your model to do the task you want it to do. This problem is especially frequent in image detection / classification. I recently found a paper about some people training neural networks with 3D rendered images so I wanted to try it out.

      I'm totally new to bender (5 days of tutorial following at most) but I am kind of getting the scenes I want with eevee. The reason I'm posting here is I didn't find a plug-in/add-on able to automatically detour specific visible rendered items (otherwise I'll have to do it myself on several hundred images).

      I tested the picture on a panoptic neural network (detectron 2) and it seems to work. Generating whole datasets of images train-ready would be really huge.

      Is there a way to automatically do it (or to get a tiny button somewhere dumping coordinates of the detouring polygon in a file ?) ? Is it possible to create an add-on doing it (I code ML models in python so I should be ok) ?

      EDIT : About detouring - With 3D rendered scene I can have enough data to train a model. However, I still have to manually create the polygon containing the object I want to detect (so the model knows what I'm looking for during training) and doing it on hundreds or thousands of images could take ages. I can use coordinates of the angle points of the corresponding polygon, or I can manage to extract it if the corresponding mask is also generated (like of the following picture ).

      The whole point of this is to :

      1. Create a scene and place my camera
      2. Take a screenshot / get a render picture
      3. Get the mask / coordinates /. of the item I'm interested in the screenshot / render
      4. Move the camera / tweak the scene, and go back to step 2

      Note : The steps 2 and 3 should be as fast as possible, given that I'll have to do it hundreds of time (or maybe it is possible to automate that too ? this is beyond my current comprehension of blender)


      Chautauqua County Surficial Geology

      In no event will the State of Kansas Geographic Information Systems Policy Board or its representatives be liable for any direct, indirect, special, incidental or consequential damages resulting from and defect in the State of Kansas Geographic Information Systems Core Database`s digital data or in their documentation.

      This disclaimer of warranty is exclusive and in lieu of all others, oral or written, express or implied. No agent or employee is authorized to make any modification, extension, or addition to this warranty. Standard_Order_Process: Formular_digital: Informații_Transfer_Digital: Format_Name: ARCE Transfer_Size: 1.754 Digital_Transfer_Option: Online_Option: Informații_Contact_Computer: Adresă de rețea: Network_Resource_Name: <http://gisdasc.kgs.ku.edu/> Access_Instructions: The State of Kansas Geology databases are stored in ESRI's Arc/Info Interchange Format and can be downloaded from the DASC home page or by connecting directly to the DASC anonymous FTP server at gisdasc.kgs.ku.edu. To connect to the FTP server use the login name of anonymous and your E­mail address as the password. Offline_Option: Offline_Media: CD-ROM, Iomega ZIP Disk, 3.5 inch floppy disk, 4 mm cartridge tape, or 8 mm cartridge tape Recording_Format: ISO 9660 Taxe: Under the Kansas Public Records Law, DASC will attempt only to recover the costs related to the processing and distribution of core database requests. The following is a description of our Basic and Supplemental Conversion Services, as well as costs associated with the distribution of digital data:

      Basic Conversion Services--DASC will provide coversion services to all Federal/State/municipal tax-supported agencies/entities for the cost of media and shipping and handling. Basic conversion services shall include the exportation of the Core Database in their native projection and tiling scheme into DASC supported spatial data exchange formats and technical support for the loading and importation of the data. Basic conversion services are provided to other than tax-supported organizations on a fee-for-service basis.

      Supplemental Conversion Services--DASC will provide supplemental conversion services to all organizations on a fee-for-service basis. Secondary services shall include the alteration of a Core Database's native projection, tiling scheme, or topological structure. Supplemental services also includes custom map production.

      Where applicable, recoverable cost include:
      1. Labor to process the request
      2. Computer processing time to extract/convert database
      3. Magnetic media to distribute the data
      4. Shipping and handling charges
      5. Tax


      Priveste filmarea: GeoGebra lectia 2. Inserare figuri de baza: punct, dreapta, segment, triunghi, poligon regulat.