heatmap

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    새로운 맵 박스 히트 맵 API가 멋지게 보입니다. 내가 GitHub의에 게시 누군가 확대하면서 일정한 열 맵을 달성하고자하는 : https://cloud.githubusercontent.com/assets/186834/26474453/068dbd00-4166-11e7-996d-ec1756eb7355.gif 공식 API를 예 (https://www.mapb

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    안녕하세요, 지도상의 정사각형 당 평균 변환을 표시하려고합니다. 그건 잘된거야. 문제는 0 또는 1에 가까운 극단적 인 값에 도달하는 레코드가 거의없는 사각형입니다. 따라서 읽기가 어렵습니다. 특정 레코드 수에 도달하지 않는 사각형을 제외하는 방법이 있습니까? 또는 예를 들어 0.3 - 0.7 사이의 색상 범위를 설정하십시오. CODE : library(g

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    누락 일부 항목지도를 가열한다. 총 19 글자. 4798 숫자가 있습니다. 기본적으로, 나는 내 목록에 4978 * 19 점이있다. value=[1.15, 0.67, 0.88..........] 각 값이 내 윈 목록의 문자에 해당합니다 나는 다음과 같습니다 다른 목록을 가지고있다. 즉, 내 가치 목록에 4978 * 19 값이 있음을 의미합니다. 기본적으

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    두 변수 사이에 상호 작용이 있음을 알 수있는 모델이 있습니다. a와 b는 내 응답 변수에 큰 영향을줍니다. c. 세 개 모두 연속 숫자 변수입니다. 세부 사항 c는 내 응답 변수의 변화율, b는 예측 변수의 변화율이며, a는 평균 연간 강우량입니다. 분석 단위는 래스터의 픽셀입니다. 그래서 내 모델은 연례 강우량이 내 예측 변수가 내 반응에 미치는 영향을

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    는 지금 내 코드는 다음과 같습니다 #generate 262*20 elements values = np.random.random(262*20).tolist() # convert the list to a 2D NumPy array values = np.array(values).reshape((262, 20)) h, w = values.shape #h

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    파이썬에서 해븐을 사용하여 히트 맵을 얻으려고합니다. 불행히도 숫자가 매우 크더라도 과학 표기법을 사용하지 않습니다. 과학 표기법이나 다른 적절한 형식으로 변환 할 수있는 간단한 방법이 있는지 궁금합니다. 여기에 문제를 보여줍니다 코드의 일부는 다음과 같습니다 import seaborn as sns import numpy as np C_vals = np

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    상당히 큰 행렬 (예 : 10000 x 100)을 시각화하려고했습니다. 어떤 열이나 행 (차원이 높기 때문에 문제가 될 수 있음)에서 수행 된 추가 클러스터링에 관심이 없다고 가정하면 어느 것이 가능할 것으로 보입니다. gplots 패키지의 향상된 heatmap.2으로 시작했습니다. 나는 문서 및 스택 제안 (예 heatmap.2 specify row or

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    헤더에서 말했듯이 히트 맵에 1 개의 시각적 레이어를 추가하고 싶습니다. 샘플 데이터는 mpg입니다. library(tidyverse) # for dplyr and ggplot2 data <- mpg %>% mutate(quantity = 1, isnew = ifelse(year == 2008, 1, 0)) %>% group_by(dr

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    이 CSV 파일에서 연간 데이터에 대한 간단한 히트 맵을 원합니다. 이 코드를 실행하면 , 내 열지도는 당신이 그것을 해결하는 솔루션이 있습니까 시리즈는 좋은 결과 from pandas import Series from pandas import DataFrame from pandas import TimeGrouper from matplotlib imp

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    x가 범위 (0,300) &에있는 입력으로 x, y 좌표를 갖는다 고 가정 해 봅니다. y가 범위 내에 있습니다 (0,400) 하고 싶습니다. 이 모든 좌표를 (0,300) & 높이 (0,400) 사이의 너비의 사각형 격자에서 히트 맵으로 그립니다. seaborn 또는 matplotlib를 사용하여 산점도를 플로팅 할 수 있지만 이러한 점을 히트 맵으로 표