核密度怎么按地级市显示

2024-11-02

【ArcGIS教程】专题图制作-人口密度分布图——人口密度分析

本篇以湖北省为例,制作人口密度分布图:这里所使用的为湖北省的省.市.县三个级别的行政区划矢量数据,以及居民点数据,进而进行密度分析. 示例数据来源于地理遥感生态网,网站地址www.gisrs.cn,该网站更新了很多有关地理的数据,30米土地利用二级分类数据.DEM高程.乡镇边界.气象数据.径流量数据等. 示例数据下载链接:数据下载链接第一步准备数据如下为湖北省各级别行政区划与居民点数据编辑第二步符号化显示将湖北的市级行政区划矢量数据进行简单的符号化,观察一下所加载的数据,如

ArcGIS温泉数据聚类分析、核密度分析

这期博主给大家介绍下ArcGIS中的Riple's K 函数.与Kernel核密度分析. 首先从百度获取了湖南省的温泉数据.如图: 湖南省温泉数据 1.数据处理 (1)复制粘贴x.y坐标. (2)用快捷键Ctrl+E进行智能提取智能提取结果 (3)[文件][另存为],格式选择".xls". 2.加载数据打开ArcMap,加载湖南省.高速公路等数据加载数据结果图 3.温泉数据可视化 (1)加载温泉点表格 (2)[显示xy数据] 显示xy数据参数设置温泉点可视化结果 (3)[数据]

Matplotlib学习---用seaborn画直方图，核密度图（histogram, kdeplot）

由于直方图受组距(bin size)影响很大,设置不同的组距可能会产生完全不同的可视化结果.因此我们可以用密度平滑估计来更好地反映数据的真实特征.具体可参见这篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499. 还是用我们自己创建的一组符合正态分布的数据来画图. 准备工作:先导入matplotlib,seaborn和numpy,然后创建一个图像和一个坐标轴 import numpy as np from matplotlib im

中国省会地级市经纬度 city array

<?php $city_arr = array ( '北京' => array ( 'gis_lng' => '116.405285', 'gis_lat' => '39.904989', ), '上海' => array ( 'gis_lng' => '121.472644', 'gis_lat' => '31.231706', ), '天津' => array ( 'gis_lng' => '117.190182', 'gis_lat' =>

Axure 地区选择（选择省份之后可以选择对应的地级市）

百度网盘:http://pan.baidu.com/s/1c1ZjUPq

java解析中国行政区域并在页面显示实现动态逐级筛选

一.实现目标首先会有一个存放中国行政区域数据的一个txt文件,用java读取并解析出来,并在页面上通过下拉框的形式展示出来.实现效果如下图,当选择完省份后,在选择该省份下的城市,然后在选择该城市下的县区这样逐级显示: 二.代码实现: 1. 先创建一个javaBean,用来存放基本数据: public class Area { private String code ;//行政编码 private String name;//名称 private int level;//行政级别 0:省/直辖市

Matplotlib学习---用matplotlib画直方图/密度图（histogram, density plot）

直方图用于展示数据的分布情况,x轴是一个连续变量,y轴是该变量的频次. 下面利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv 以下是这个数据文件的前5行: state murder forcible_rape robbery aggravated_assault \ 0 United States 5.6 31.7 140.7 291

[seaborn] seaborn学习笔记4-核密度图DENSITYPLOT

文章目录 4 核密度图Densityplot 1. 基础核密度图绘制 Basic density plot 2. 核密度图的区间控制 Control bandwidth of density plot 3. 多个变量的核密度图绘制 Density plot of several variables 4. 边际核密度图 Marginal Density plot 4 核密度图Densityplot (代码下载) 核密度图显示数值变量的分布.它只需要一组数值作为输入.它非常类似于直方图.在seabo

非参数估计：核密度估计KDE

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53635895 核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)概述密度估计的问题由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一.解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计. 参数估计参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析.在参数回归分析中,人们假定数据分布符合某种特定的性态,如线性.可化线性或指数性态等,然后在目标函数族中寻找特定的解,即确定回

Python图表数据可视化Seaborn：1. 风格| 分布数据可视化-直方图| 密度图| 散点图

conda install seaborn 是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma

一个用于提取简体中文字符串中省，市和区并能够进行映射，检验和简单绘图的python模块

简介一个用于提取简体中文字符串中省,市和区并能够进行映射,检验和简单绘图的python模块. 举个例子: ["徐汇区虹漕路461号58号楼5楼", "泉州市洛江区万安塘西工业区"] ↓ 转换 |省 |市 |区 |地址 | |上海市|上海市|徐汇区|虹漕路461号58号楼5楼 | |福建省|泉州市|洛江区|万安塘西工业区 | 注:“地址”列代表去除了省市区之后的具体地址安装说明代码目前仅仅支持python3 pip install cpca 注:cpca是chi

核密度估计 Kernel Density Estimation (KDE) MATLAB

对于已经得到的样本集,核密度估计是一种可以求得样本的分布的概率密度函数的方法: 通过选取核函数和合适的带宽,可以得到样本的distribution probability,在这里核函数选取标准正态分布函数,bandwidth通过AMISE规则选取具体原理及定义:传送门 https://en.wikipedia.org/wiki/Density_estimation MATLAB 代码实现如下: % Kernel Density Estimation % 只能处理正半轴密度 function [

javascript 省、市、地县三级联动

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN"><HTML><HEAD><TITLE> New Document </TITLE><META NAME="Generator" CONTENT="EditPlus"><META NAME="Author" CONTENT=&qu

R语言与非参数统计（核密度估计）

R语言与非参数统计(核密度估计) 核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzen window). 假设我们有n个数X1-Xn,我们要计算某一个数X的概率密度有多大.核密度估计的方法是这样的: 其中K为核密度函数,h为设定的窗宽. 核密度估计的原理其实是很简单的.在我们对某一事物的概率分布的情况下.如果某一个数在观察中出现了,我们可以认为这个数的概率密度很大

NB-iot 和 emtc两种技术区别

此前有报道称,工信部正在拟定推动窄频物联网(NB-IoT)标准化,并对NB-IoT模块外形.封装以及针脚定义等提出新规范.业内人士认为,标准出台后将促进物联网规模化商用全面提速,迎来行业成长爆发期. 工信部物联网标准形成,将改变物联网当前碎片化的现状.在电信运营商.芯片厂商的支持下,NB-IoT的商用条件日趋成熟. 权威机构预测,截至2020年,全球将有400-800亿的设备接入物联网,与政府管理相关的设备有70多亿,其中绝大部分需求来自智慧城市的连接需求.可以预见,随着物联网产业布局日趋完善,

GIS基础软件及操作(十二)

原文 GIS基础软件及操作(十二) 练习十二. ArcMap制图-地图版面设计设置地图符号-各种渲染方式的使用使用ArcMap Layout(布局)界面制作专题地图将各种地图元素添加到地图版面中提示:在以下练习过程中,请时常注意保存地图文档渲染图层要素-唯一值符号在ArcMap中新建地图文档,加载 [空间分析] 扩展模块及[空间分析工具栏] 加载图层:[省会城市.地级市驻地.主要公路.国界线.省级行政区.Hillshade_10k],将地图文档保存到Ex12下,名称为:ChinaMa

基于sklearn的集成学习实战

集成学习投票法与bagging 投票法 sklearn提供了VotingRegressor和VotingClassifier两个投票方法.使用模型需要提供一个模型的列表,列表中每个模型采用tuple的结构表示,第一个元素代表名称,第二个元素代表模型,需要保证每个模型拥有唯一的名称.看下面的例子: from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble

iOS开发之"省市"二级联动的数据组织(PHP版)以及PickerView的实现与封装

之所以要发表这篇博客,还源于最近的开发工作所实现的一个小的Demo, 当然这个Demo不会涉及工作中App的一些内容,下方要实现的Demo是通用的.因为项目需求的迭代,要求在银行卡绑定中添加支行所在的省市信息.在iOS中选择这种省市信息的一个比较不错的方式当时是使用UIPickerView进行显示了.当然在PickerView上的省市信息是联动显示的,我们在此因为需求定的是让用户选择省市信息,所以我们进行二级联动,当然多级联动的原理也是一样的.由于之前的老项目是使用Objective-C写的,虽

drawable微技巧以及layout的小知识

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