echart 多边形点密度图

2024-11-05

echarts在地图上绘制散点图（任意点）

项目需求:在省份地图上绘制散点图,散点位置不一定是哪个城市或哪个区县,即任意点通过查询官网文档,找到一个与需求类似的Demo:https://www.echartsjs.com/gallery/editor.html?c=scatter-map,更改代码,将中国地图替换为省份地图,省份地图的js代码可以从网上下载,官网现在不提供下载了. index.html,一个盒子 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head>

第六篇：R语言数据可视化之数据分布图（直方图、密度曲线、箱线图、等高线、2D密度图）

数据分布图简介中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

基于CNN的人群密度图估计方法简述

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提

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

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

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

MATLAB实例：散点密度图

MATLAB实例:散点密度图作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ MATLAB绘制用颜色表示数据密度的散点图数据来源:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,将数据保存为gauss.txt 1. demo.m % 用颜色表示数据密度的散点图 data_load=dlmread('E:\scanplot\gauss.txt'); X=data_load(:,1:2); scatplot(X(:,1),X(:,2),'

seaborn分布数据可视化：直方图|密度图|散点图

系统自带的数据表格(存放在github上https://github.com/mwaskom/seaborn-data),使用时通过sns.load_dataset('表名称')即可,结果为一个DataFrame. print(sns.get_dataset_names()) #获取所有数据表名称 # ['anscombe', 'attention', 'brain_networks', 'car_crashes', 'diamonds', 'dots', 'exercise', 'flight

R绘图(1): 在散点图边缘加上直方图/密度图/箱型图

当我们在绘制散点图的时候,可能会遇到点特别多的情况,这时点与点之间过度重合,影响我们对图的认知.为了更好地反映特征,我们可以加上点的密度信息,比如在原来散点所在的位置将密度用热图的形式呈现出来,再比如在主图的边缘加上直方图等来反映密度.具体实现如下: 先导入数据,除了ggplot2,还有一个ggExtra包 library(ggplot2) library(tidyverse) library(ggExtra) df=read.table("20191126P31_HTODemux_CiteFu

R语言与医学统计图形-【14】ggplot2几何对象之直方密度图

ggplot2绘图系统--几何对象之直方图.密度图 1.直方图参数. geom_histogram(mapping = , data = , stat = 'bin', #统计变换,概率密度为density position = 'stack', binwidth = , #条柱宽度 bins = , #条柱数目,默认30 na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE ) 示例. ggplot(diamonds,aes(carat))+

D3.JS结合Canvas实现直方图，散点图，等高线图，密度图

接触到D3.JS,感觉在图表方面实现的很好,于是深入了解了一下,想在项目中使用, 可是当看到DEMO时才发现,基本上所有的DEMO都是基于SVG,虽然D3.JS声称支持CANVAS,可并没有发现一例使用canvas的DEMO, 于是呼,自己开始研究,通过研究发现,使用起来还是很简单的.先上图,教程接下来更新: 直方图等高线图散点图伪彩图密度图

使用Java、Matlab画多边形闭合折线图

由于写论文要将“哈密顿回路问题(TSP)”的求解中间结果表示出来,查了一下使用程序画多边形图形.现在在总结一下,这个图是“由给定节点首尾相连的”闭合多边形. 1.使用matlab作闭合多边形图没有找到直接画多边形的函数,只能是将各个点的坐标保存在数组中,将一个点与其相邻的点相连,并将最后一个点与第一个点连接.下面是一个示例的.m文件: clear; clc; a=[ ; ]; %要连接的点坐标 x;y [n,m]=size(a); :m-; line([a(,i),a(,i+)],[a(,i)

使用echart 做出数据折线图

代码如下: // 基于准备好的dom,初始化echarts图表var myChart = echarts.init(document.getElementById("main"));//异步获取数据var cate=[];var da=[];function getsomething(i){ var cate=[]; var da=[]; var id= i.value; var option=$("#year option:selected").val(); $.

MATLAB中mesh函数的使用：基于像素强度画3D密度图（create a 3D density plot based on the pixel intensity：mesh function）

所用的函数非常简单,只需要用到mesh函数,示例代码如下: Ima=imread('F:\pathto\test.jpg'); surf_ima = surf(rgb2gray(Ima)); %黑色的3D图 title('3D') mesh_ima = mesh(rgb2gray(Ima)); %有色彩的3D图参考链接:https://cn.mathworks.com/matlabcentral/answers/17998-image-processing-how-can-i-create-a

20170814 新鲜：EChart新增了日历图，要想办法用起来

比如我可以用下面这个图来展示某个电站的年报,看他之后一年每一天的发电量. 或者是在月报的时候看这个月每天的发电量.这个最妙的时候,他可以通过旁边的图例来筛选,从而产生一个动态的效果. 还有可以在日历的每个格子里面显示散点图或者饼图,其实我想显示曲线的,我想经过简单的改造应该就能做到.

echart中饼状图的高亮显示。

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title>  <script src="js/jquery-1.9.1.min.js"></script> <style type="text/css"&g

Android自定义View——多边形网格属性图

1.初始化变量 2.属性图解 3.如果想切换到5.6.7边形等等,则必须修改下面几条数据 4.获取宽和高 5.绘制图形 1.开始画画前:我们要把画笔准备好,这里看代码就能明白意思了,接着把整个View的图纸的重心点定位到我们整个View宽高的中点,这样开始画画的(0,0)点就在这个View的中点了. 2.画n边形:第一层循环是画出n边形的数目,第二层循环才是画n边形的步骤,我们讲解第二层循环.首先通过角度(angle)可以找出我们n边形的顶点,用到了高中知识.接着让Path移到(path

Echart饼形图和折线图的循环展示及选择展示

需求:根据不同的入参调同一接口,循环展示一组饼形图或折线图: 主要问题:在于给定的数据格式不符合图表的配置项格式,需要拆分组装数据:首先默认展示几个图表,当选中一个类别,需要展示其中一个的时候,页面中的Dom没有清除,用了clear()无效,于是乎,就在页面中做两个div,一个用于展示选中的某一项,一个用于展示所有图表. <div v-if="showPie1"> <div id="chart-row" v-for="(item,inde

echart实现实时疫情图

直接上代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> </head> <body> <div ref="fymapbox" style="height: 800px; width: 50%" class="fymp" id="main"></div>

echart生成饼状图

//绘制图表. echarts.init(document.getElementById('main')).setOption({ tooltip : { trigger: 'item', //触发类型,默认数据触发 (可选为:'item' | 'axis') formatter: "{a} {b} : {c} ({d}%)", //这里可以使用默认: axisPointer: { type: 'cross' }, backgroundColor: 'rgba(107, 107, 10

数据输入——生成你需要的echart图(堆积柱状图、扇形图、嵌套环形图)

最近论文需要一些比较直观的图表, 发现echart做出来的图还是比较美观的,这里介绍如何修改数据生成你需要的echart图. 1.堆积柱状图: http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=bar-stack 以上的类型的颜色是自动分配的,stack属性可以将同一类型的数据放在一个矩形图中. 2.扇形图 http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=pie-legend 1---->随机生成扇形图

echart 多边形点密度图

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