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Python奇淫技巧，5个数据可视化工具

请记住指定模式标记，否则您将获得一些线条。 ? 请注意，随着数据的增加，plotly会开始卡滞。所以，只有当数据点的小于500K时，我才会使用plotly。 ?...这种组合非常惊人，结合了Pandas的灵活性，比Plotly更有效，语法甚至比plotly简单。...你还可以选择不同的地图投影。有许多投影可供选择。 让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。

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    Python奇淫技巧，5个数据可视化工具

    请记住指定模式标记，否则您将获得一些线条。 ? 请注意，随着数据的增加，plotly会开始卡滞。所以，只有当数据点的小于500K时，我才会使用plotly。 ?...这种组合非常惊人，结合了Pandas的灵活性，比Plotly更有效，语法甚至比plotly简单。...你还可以选择不同的地图投影。有许多投影可供选择。 让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。

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    Python奇淫技巧，5个数据可视化工具

    请记住指定模式标记，否则您将获得一些线条。 请注意，随着数据的增加，plotly会开始卡滞。所以，只有当数据点的小于500K时，我才会使用plotly。...这种组合非常惊人，结合了Pandas的灵活性，比Plotly更有效，语法甚至比plotly简单。...你还可以选择不同的地图投影。有许多投影可供选择。 让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...可以是下面的leaflet和folium生成的地图 Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。

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    Python奇淫技巧，5个炫酷的数据可视化工具

    请记住指定模式标记，否则您将获得一些线条。 ? 请注意，随着数据的增加，plotly会开始卡滞。所以，只有当数据点的小于500K时，我才会使用plotly。 ?...这种组合非常惊人，结合了Pandas的灵活性，比Plotly更有效，语法甚至比plotly简单。...你还可以选择不同的地图投影。有许多投影可供选择。 让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。

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    如何1人5天开发完3D数据可视化大屏,超炫酷 【二】

    对应关系为投影作为经纬度与xy坐标中间的纽带：经纬度 自然地球投影 xy坐标。 *注：错误的投影可能会导致格陵兰岛与非洲大小相似。...第一个材质将用于其表面；第二个材质则将用于其挤压出的侧面。...MultiPolygon 在geojson中，type为MultiPolygon的数据，对应的coordinates也会有多个（Polygon数据的coordinates只有1个子数据），常见的多为存在岛屿或飞地的国家...但对大屏来讲，摄像机通常都是静止不动的，只有部分业务场景需要人机交互。 5. 总结 写在文章的最后。 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。...开发者们还是要多去实践，在实践中验证理论知识是最有效的提升能力的方式。

    1.8K10

    干货 | 10 行 Python 代码创建可视化地图

    我想有更简单一些的工具,能依靠Vega的力量并且允许简单的语法点到geoJSON文件,详细描述一个投影和大小/比列,最后输出地图....例如, 将地图数据分层来建立更复杂的地图: 加之,等值线地图需绑定Pandas数据,需要数据列直接映射到地图要素.假设有一个从geoJSON到列数据的1:1映射,它的语法是非常简单的: 我们的数据并非没有争议无需改造...——用户需要确保 geoJSON 键与熊猫数据框架之间具有1:1的映射。...下面就是之前实例所需的简明的数据框架映射：我们的国家信息是一个列有FIPS 码、国家名称、以及经济信息（列名省略）的 CSV 文件： 在 geoJSON 中，我们的国家形状是以 FIPS 码为id 的（...为了简便，实际形状已经做了简略，在示例数据可以找到完整的数据集： 我们需要匹配 FIPS 码，确保匹配正确，否则 Vega 无法正确的压缩数据： 现在，我们可以快速生成不同的等值线： 这只能告诉我们 LA

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    GeoJson格式标准规范

    3 GeoJson 对象GeoJson 对象表示一个几何对象、特征或特征集合。一个 GeoJSON 对象是一个JSON 对象。一个 GeoJSON 对象有一个名为“ type”的成员。...第一个和最后一个位置是相同的，它们必须包含相同的值; 它们的表示也应该相同。线性环是曲面的边界或曲面上孔的边界。线性环必须遵循右手法则，也就是说，外环为逆时针方向，孔为顺时针方向。...3.2 特征对象一个特征对象表示一个空间上有界的对象。 每个特征对象都是一个 GeoJSON 对象，不管它出现在 GeoJSON 文本的哪个位置。...数据提供者也应当认识到位置模糊的有效性受到若干因素的限制，不太可能成为抵御攻击的有效防御。...几何对象实例下面的每个示例都表示一个有效且完整的 GeoJSON 对象A.1 Points点坐标按x、 y 顺序排列(向东、向北为投影坐标，经度和纬度为地理坐标) :{ "type": "Point"

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    常见地图白化方法（一）

    前言 地图白化是一种绘制地图的技术，它可以实现对感兴趣区域以外的数据进行遮盖或填充白色的效果，从而突出显示目标区域的特征。...地图白化的原理是利用 shapefile 文件中的多边形坐标来创建一个剪切路径，然后将这个路径应用到 matplotlib 的绘图对象上，使得只有路径内的数据可见，路径外的数据被隐藏或覆盖。...，并在其中添加一个路径（path）作为剪裁（clip）区域，只显示路径内部的部分。...='GeoJSON') # 读取中国省份地图数据 js_path = '/home/mw/project/gd.geojson' gpdjs = gpd.read_file(js_path) #...设置数据投影 data.rio.write_crs("epsg:4326", inplace=True) # 进行裁剪并绘图 cliped = data.rio.clip(gpdjs.geometry.apply

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    Python+OpenCV实现增强现实（第1部分）

    这意味着这两个特征相互匹配。一旦两个方向的匹配完成，我们只接受满足先前条件的有效匹配。图4显示了使用该方法找到15个最佳匹配项。...如果是，那么匹配被认为是有效的。 ? 图4：参考面和场景之间找到最接近的15个暴力匹配 最后，在找到匹配之后，我们应该定义一些标准来决定对象是否被找到。为此，我定义了应该找到的最小匹配数的阈值。...否则，我们认为没有足够的证据表明识别是成功的。 使用OpenCV ，所有这些识别过程都可以用几行代码完成： ?...最后要说明的是，在进入这个过程的下一步之前，我必须指出，因为我们想要一个实时的应用程序，所以最好是实现一个跟踪技术，而不仅仅是简单的识别。...运行上述算法的一个可能的结果可以在图15中看到。注意，该算法的前3个步骤只显示第一次迭代（由右下角的数字表示），并且只显示评分步骤。 ? 图15：使用RANSAC将一条线代入一组点。来源：F.

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    Python+OpenCV实现增强现实（第1部分）

    这意味着这两个特征相互匹配。一旦两个方向的匹配完成，我们只接受满足先前条件的有效匹配。图4显示了使用该方法找到15个最佳匹配项。...如果是，那么匹配被认为是有效的。 图4：参考面和场景之间找到最接近的15个暴力匹配 最后，在找到匹配之后，我们应该定义一些标准来决定对象是否被找到。为此，我定义了应该找到的最小匹配数的阈值。...否则，我们认为没有足够的证据表明识别是成功的。...使用OpenCV ，所有这些识别过程都可以用几行代码完成： 最后要说明的是，在进入这个过程的下一步之前，我必须指出，因为我们想要一个实时的应用程序，所以最好是实现一个跟踪技术，而不仅仅是简单的识别。...运行上述算法的一个可能的结果可以在图15中看到。注意，该算法的前3个步骤只显示第一次迭代（由右下角的数字表示），并且只显示评分步骤。 图15：使用RANSAC将一条线代入一组点。来源：F.

    2.5K70

    python与地理空间分析（一）

    在气象数据分析中，地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项，也是重要的影响因素。...数据分析中，地理空间分析往往能提供有效的信息，辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展，积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。...矢量数据目前是最常用的地理空间格式，因为它是存储空间信息最有效的一种方式。矢量数据只存储几何图元，包括点、线和多边形。...Shapefile文件是一个整体，重命名文件和编辑文件时，需要相关文件保持一致，否则很容易导致数据错误无效。..."[ { "type":"Point", "coordinates":[-89.33,30.0] } ] } 这就定义了一个包含一个点的GeoJSON文件，可以直接赋值给python

    8K52

    python与地理空间分析（3）shp文件操作

    Shapefile文件介绍 地理空间分析中有多种矢量数据，大家最常见的是Shapefile（.shp）文件和GeoJSON文件（常用于前端网站发布使用的地理数据格式），GeoJSON文件几乎和python...shp文件如果需要投影，必备 .sbn 空间bin文件，Shapefile的索引文件 包含一个特征的边框 .sbx .sbn文件的索引记录文件 常用的空间索引的有序记录索引 .cpg .dbf的代码文件...此外，空间参考及其投影转换使用开源库 PROJ.4进行。...•Spatial Reference：类OGRSpatialReference封装了投影和基准面的定义。...ring.AddPoint(0,0) ring.AddPoint(100,0) ring.AddPoint(100,100) ring.AddPoint(0,100) #结束的时候，用CloseRings关闭ring，或者将最后一个点的坐标设定为与第一个点相同

    14.8K71

    人脸识别算法演化史

    下图是一个典型的人脸图像对齐过程： 人脸特征表征 第三个模块是本文重点要讲的人脸识别算法，它接受的输入是标准化的人脸图像，通过特征建模得到向量化的人脸特征，最后通过分类器判别得到识别的结果...子空间算法将人脸图像当成一个高维的向量，将向量投影到低维空间中，投影之后得到的低维向量达到对不同的人具有良好的区分度。...LDA的核心思想是最大化类间差异，最小化类内差异，即保证同一个人的不同人脸图像在投影之后聚集在一起，不同人的人脸图像在投影之后被用一个大的间距分开。...它们中的典型代表是LBP（局部二值模式）特征[9]，这种特征简单却有效。LBP特征计算起来非常简单，部分解决了光照敏感问题，但还是存在姿态和表情的问题。...Identity Features，是学习到的人脸特征表示，并使用Multi-patch分别训练模型最后组合成高维特征，人脸验证阶段使用联合贝叶斯的方法；通过学习一个多类（10000类，每个类大约有20

    1.8K31

    如何处理地图投影转换

    但是有一点需要注意，使用sf模型需要我们熟悉一点关于投影相关的知识，需要能够自由灵活的转换各种投影，否则你很难做出来完美的图。...因为地图是一个不规则的椭球体，所以地理坐标系会应为观察地球的视角不同的多种多样，首先一个规范的地理坐标系是定义在一个特征椭球模型上的经纬度点，不同视角的椭球模型构成不同的地理坐标系，即在不同的视角地理坐标系下...一个地理坐标系想要展现在平面坐标系上，需要通过特征投影算法进行投影变化，地理坐标系通过投影算法变换后即构成投影坐标系。...如果你拿到的地图素材本身结构很完整，那么投影问题本身问题不大，万一原始素材中缺少投影信息（如shp文件中缺少.prj文件），要么需要构建一个投影文件，要么需要手动为其制定一个合适的投影坐标系。...关于地理坐标系（GCS）投影坐标系（PCS）和坐标参考系统（CRS）以及EPSG、WKID、SRID这些概念简称，都应该有一个大概了解（知道是指代的什么），否则即便在stockoverflow找到帖子也是一脸懵逼

    1.8K30

    线性判别分析LDA（Linear Discriminant Analysis）

    现在我们觉得原始特征数太多，想将d维特征降到只有一维，而又要保证类别能够“清晰”地反映在低维数据上，也就是这一维就能决定每个样例的类别。...首先我们寻找每类样例的均值（中心点），这里i只有两个 ? 由于x到w投影后的样本点均值为 ? 由此可知，投影后的的均值也就是样本中心点的投影。 什么是最佳的直线（w）呢？...然而，最后的J(w)的形式是 ? 由于我们得到的分子分母都是散列矩阵，要将矩阵变成实数，需要取行列式。又因为行列式的值实际上是矩阵特征值的积，一个特征值可以表示在该特征向量上的发散程度。...后，最后一个 ? 可以有前面的 ? 来线性表示，因此 ? 的秩至多为C-1。那么K最大为C-1，即特征向量最多有C-1个。特征值大的对应的特征向量分割性能最好。 由于 ?...LDA不能够进行有效分类，因为LDA过度依靠均值信息。 4、 LDA可能过度拟合数据。 6.

    1.7K40

    AI综述专栏 | 步态识别的深度学习综述

    .对于同一个人在不同视角下的步态序列, 如何通过有效的算法判断其是否具有相同的身份是当前步态识别领域研究的一个热点问题.现阶段常用的数据集采用将多个相机固定在不同位置的方式进行数据采集, 因此数据集会提供同一个人在多个固定视角下的步态序列...卷积网络进行识别.与Wolf等[42]相同的是, 该方法也将一个步态序列切分成固定长的短序列.在测试阶段, 可以得到对应每个短序列的身份估计, 最后以多数表决的方式判断原始步态序列的身份. 4.1.4...其中:δ i, j为指示函数, 表示训练集中第i个和第j个样本是否具有相同的身份, 如果相同值为1, 否则为0; di, j为特征之间的欧氏距离.该损失函数对于相同身份的样本最小化特征之间的距离, 对于不同身份的样本...计算2个特征图的绝对差后再进行卷积操作, 得到一个相似向量表示, 最后通过全连接层计算相似度. 4.2 生成式方法 步态识别的生成式方法将某种状态下输入的步态特征变换到另一种状态下再进行匹配或特征抽取....以跨视角场景下的步态识别为例, 生成式方法首先将各种不同视角下的步态特征通过编码器进行编码, 然后通过一个特征变换网络将编码后的特征变换到一个典型视角或某个验证集视角, 最后通过解码器对变换后的特征进行重构

    3.6K23

    Python地信专题 | 基于geopandas的空间数据分析-文件IO篇

    下面分为不同情况来介绍： 完整的shapefile 如图2，这是一个完整的shapefile： 图2 使用geopandas来读取这种形式的shapefile很简单： import geopandas...geometry/china_provinces/china_provinces.shp') print(data.crs) # 查看数据对应的crs data.head() # 查看前5行 图3 缺少投影的...作为web地图中最常使用的矢量数据格式，GeoJSON几乎被所有在线地图框架作为数据源格式，在geopandas中读取GeoJSON非常简单，只需要传入文件路径名称即可。...不像geopandas.read_file()可以根据传入的文件名称信息自动推断类型，我们在写出矢量数据时就需要使用driver参数来声明文件类型： ESRI Shapefile 我们将上文最后一次读入的...，因此可以无视上述错误： 图22 GeoJSON 写出为GeoJSON非常容易，只需要设置driver='GeoJSON'即可： 图23 以上就是本文的全部内容，如有笔误望指出！

    2.3K20

    【翻译】GeoJSON格式规范-RFC7946

    Polygon 去指定一个多边形的约束规范，引入线性环的概念是有用的： 一个线性环是一个有四个或更多position的闭合线段； 第一个和最后一个position是相同的，他们必须包含相同的值，他们的表示应该也是相同的...在表示跨越反子午线的特征中，可以通过修改它们的几何形状来提高互操作性。任何跨越反子午线的几何形状都应该被切割成两个都不会跨越反子午线的几何形状。...数据的提供者应该意识到这种无意识的标识一个个体风险当匿名数据集中的位置信息没有被偏斜或没有被充分的模糊处理的话，并且应该认识到位置遮蔽的有效性受到许多因素的限制，不可能完全有效的抵御那些坚决的攻击。...Points 点坐标是x, y 的顺序（东距，北距用于投影坐标， 经度，纬度用于地理坐标）： { "type": "Point", "coordinates": [100.0, 0.0]...然而，某些情况下，应用须要表示一个这些对象的集合或是序列，以有效地“流动”大量的Feature对象。这种集合和序列的定义超出了本规范的范围。

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