Choropleth地图 Choropleth地图是流行的主题地图，用于通过各种阴影图案或预定地理区域（即国家/地区）上的符号表示统计数据。它们擅长利用数据轻松表示整个区域所需测量的可变性。...Choropleth地图是如何工作的？ Choropleth Maps显示与数据变量相关的彩色，阴影或图案化的划分的地理区域或区域。...这提供了一种可视化地理区域内值的方法，该值可以显示所显示位置的变化或模式。 在Python中使用Choropleth 在这里，我们将使用 2014年全球不同国家/地区的电力消耗数据集。...location = df ['Country']：添加所有国家/地区的列表。 locationmode ='国家名称'：因为我们在数据集中有国家名称，所以我们将位置模式设置为'国家名称'。...生成了“ 2014年世界电力消耗”的choropleth地图，从上面可以看到，当每个国家/地区悬停在地图上的每个元素上时，都会显示其名称和电力消耗（以kWh为单位）。
Folium支持 GeoJSON 和 TopJSON 叠加(overlays)，绑定数据来创造一个分级统计图(Choropleth map)。...二、基本使用 folium 显示地图的类为 folium.Map，类的声明如下： class folium.Map(location=None, width='100%', height='100%...3d=False, png_enabled=False, zoom_control=True, **kwargs) 几个重要的参数： location：经纬度，list 或者 tuple 格式，顺序为...latitude, longitude zoom_start：缩放值，默认为 10，值越大比例尺越小，地图放大级别越大 control_scale：Bool型，控制是否在地图上添加比例尺，默认为...在地图上标记 普通标记 添加普通标记用 Marker，可以选择标记的图案。
每个组都表示为一个密度图，每个密度图相互重叠以更有效地利用空间。...矩形热力图 矩形热力图，矩阵中的每个值都被表示为一个颜色数据。...Gaussian KDE') axes[3].pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), shading='auto', cmap=plt.cm.BuGn_r) # 添加阴影..." state_unemployment = f"US_Unemployment_Oct2012.csv" state_data = pd.read_csv(state_unemployment) folium.Choropleth...().add_to(m) # 保存 m.save('choropleth-map.html') 使用Folium的choropleth()进行绘制，结果如下。
NaN 的记录。...ax = df_world["geometry"].boundary.plot(figsize=(20,16)) ▲ 世界地图 显示 Choropleth 地图 - 绘制区域 接下来，我们根据国家参加的学科数量为参加奥运会的国家涂上颜色的深浅...所有没有阴影（即白色）的国家都是没有参加的国家。但是我们通过将这些国家/地区涂成灰色来使这一点更加明显。我们可以使用带有纯色或带有颜色和图案的 missing_kwds。...将以下行添加到我们之前编写的绘图代码中，用深蓝色填充圆圈标记这些国家。...警告：不要以牺牲清晰度为代价向地图添加太多细节。
它可以被描述为使用图表、动画、信息图等将数据转换为能够可视化的上下文。它有助于发现数据的趋势和模式。 如果给你一个包含数百行的表格格式的数据集，你将感到困惑。...例如下面的图表显示了每个阴影区域中有多少个数据点。 QQ-Plot QQ代表分位数-分位数图。这是一种直观地检查数值变量是否符合正态分布的方法。 Violin Plot 小提琴图和箱形图是相关的。...=6) m 图中三角的点就是我们数据集中包含的数据点 添加图层 Folium 中的默认地图是 OpenStreetMap。...我们可以添加具有不同图层，例如 Stamen Terrain、Stamen Water Color、CartoDB Positron 等，得到不同的图层表示 使用 folium.TileLayer 将多个图层添加单个地图中...Folium 提供了一种设置标记簇的简单方法，将它们添加到 folium.plugins.MarkerCluster 实例 m=folium.Map( location=[hosp_df['
2 geoplot进阶 上一篇文章中的pointplot()、polyplot以及webmap()帮助我们解决了在绘制散点、基础面以及添加在线地图底图的问题，为了制作出信息量更丰富的可视化作品，我们需要更强的操纵矢量数据与映射值的能力...2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图，我们在系列之前的深入浅出分层设色篇中详细介绍过其原理及geopandas实现，可以通过将指标值映射到面数据上，以实现对指标值地区分布的可视化...hatch：控制填充阴影纹路，详情见本系列文章前作基础可视化篇图7 edgecolor：控制多边形轮廓颜色 linewidth：控制多边形轮廓线型 下面我们通过实际的例子来学习geoplot.choropleth...GeoDataFrame，注意要加上crs信息 usa_plot_base = gpd.GeoDataFrame(usa_plot_base, crs='EPSG:4326') 接下来我们将确诊数作为映射值，...因为美国各州中纽约州和新泽西州确诊数量分别达到了34万和14万，远远超过其他州，所以这里作为单独的图层进行阴影填充以突出其严重程度： # 图层1：除最严重两州之外的其他州 ax = gplt.choropleth
它可以被描述为使用图表、动画、信息图等将数据转换为能够可视化的上下文。它有助于发现数据的趋势和模式。 如果给你一个包含数百行的表格格式的数据集，你将感到困惑。...例如下面的图表显示了每个阴影区域中有多少个数据点。 QQ-Plot QQ代表分位数-分位数图。这是一种直观地检查数值变量是否符合正态分布的方法。 Violin Plot 小提琴图和箱形图是相关的。...6) m 图中三角的点就是我们数据集中包含的数据点 添加图层 Folium 中的默认地图是 OpenStreetMap。...使用 folium.TileLayer 将多个图层添加单个地图中，并使用folium.LayerControl以交互方式进行切换。...Folium 提供了一种设置标记簇的简单方法，将它们添加到 folium.plugins.MarkerCluster 实例。
2 geoplot进阶 上一篇文章中的pointplot()、polyplot以及webmap()帮助我们解决了在绘制散点、基础面以及添加在线地图底图的问题，为了制作出信息量更丰富的可视化作品，我们需要更强的操纵矢量数据与映射值的能力...2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图，我们在系列之前的深入浅出分层设色篇中介绍过其原理及geopandas实现，可以通过将指标值映射到面数据上，以实现对指标值地区分布的可视化...ax hatch：控制填充阴影纹路，详情见本系列文章前作基础可视化篇图7 edgecolor：控制多边形轮廓颜色 linewidth：控制多边形轮廓线型 下面我们通过实际的例子来学习geoplot.choropleth...GeoDataFrame，注意要加上crs信息 usa_plot_base = gpd.GeoDataFrame(usa_plot_base, crs='EPSG:4326') 接下来我们将确诊数作为映射值，...因为美国各州中纽约州和新泽西州确诊数量分别达到了34万和14万，远远超过其他州，所以这里作为单独的图层进行阴影填充以突出其严重程度： # 图层1：除最严重两州之外的其他州 ax = gplt.choropleth
然后给这些样本着色，也就是根据它们的表面方向和实际的光源添加阴影和颜色。 组合（Compositing）：在所有的样本点被着色后，沿着光线组合它们，得到该像素最终的颜色值。 这个过程被不断重复。...recursive — 如果为true，它还检查所有后代。否则只检查该对象本身。缺省值为false。 检查射线和物体之间的所有交叉点（包含或不包含后代）。交叉点返回按距离排序，最接近的为第一个。...recursive — 如果为true，还同时检查所有的后代对象。否则只检查对象本身。缺省值为 false。 检查射线和对象之间的所有交叉点（包含或不包含后代）。...交叉点返回按距离排序，最接近的为第一个。返回结果类似于 .intersectObject。 我们使用上次场景里（如何实现一个3d场景中的阴影效果（threejs）？）...所需要的点的位置，以屏幕中心为原点，值的范围为-1到1.
要找到其他LOD级别的间接光，Unity最好的办法是依靠烘焙的光探针。因此，即使我们在运行时不需要光探针数据，也需要它来为立方体释放间接光。...3.5 支持交叉淡化 默认情况下，Unity的标准着色器不支持交叉淡化。需要复制标准着色器，并为LOD_FADE_CROSSFADE关键字添加一个多编译指令。...该方法适用于正向和延迟渲染以及阴影。 在创建半透明阴影时，我们已经使用了抖动处理。它需要片段的屏幕空间坐标，这迫使我们对顶点和片段程序使用不同的插值器结构。...（通过抖动进行交叉淡化） 交叉淡化现在适用于几何体了。为了使它也适用于阴影，我们必须调整“My Shadows”。首先，在进行交叉淡入淡出时必须使用vpos。...（交叉淡化几何图形和阴影） 由于立方体和球体相交，因此在它们之间相互淡入淡出时会产生一些奇怪的自阴影。方便地看到阴影之间的交叉渐变有效，但是在为实际游戏创建LOD几何图形时，必须注意此类失真现象。
将其作为未压缩的单通道纹理导入，设置为alpha。还要将其“Filter Mode”设置为“ Point”，因为我们使用精确的像素值并且不需要任何插值。因此，它也不需要mip映射。 ?...2.5 交叉淡化阴影 我们可以将相同的技术应用于阴影。在剔除期间选择了LOD，因此对象及其阴影的LOD匹配。首先，还将LOD_FADE_CROSSFADE的多编译指令添加到阴影投射器通道中。 ?...为此，向MyPipelineAsset添加一个滑块选项，范围为0–120，默认值为每秒30帧。这也使放慢动画的速度成为可能，以便我们可以更好地对其进行观察。 ? ?...（LOD交叉渐变的支持选项） 去除交叉渐变的变体的工作方式与去除级联阴影的变体的工作原理完全相同，只是它依赖于LOD_FADE_CROSSFADE关键字和其他属性。将所需的代码添加到我们的预处理器中。...当应用阴影剥离或交叉淡入淡出剥离时，Strip方法必须返回true。 ? 以我为例，禁用LOD交叉渐变可将着色器变体减少到1878个（61％）。
但现实情况是，我们船舶的轨迹是没有如此频繁的轨迹数据的，那么folium包也没有办法实现我的需求。...但是，通过folium模块，我了解到生成的地图是可以生成图片或者 html文件 的，而我也了解到帆软是有网页框插件可以内置html文件的，这也为后来的效果埋下了伏笔。...想了解folium包可以去folium官网：http://python-visualization.github.io/folium/ 观看文档来具体了解详情。...而解决的办法其实就是分段，如果两点之前的差值的绝对值大于300（一个粗略的估计值，比如从150到-151度，我们就认为跨过了180度经度线），那么我们就可以认为轨迹是跨过了180度经度线，那么轨迹要重新开始画...例如将页面保存在%FR_HOME%\webapps\webroot 目录下，输入地址：${contextPath}/1.html 说了这么多，也不知道你有没有听明白。
dog 0.501023 gorilla NaN snake NaN Name: float_1, dtype: float64 在groupby中得到了一堆空值...因此，解决办法是：可以传递observed=True到groupby调用中，这确保了我们仅获取数据中有值的组。...0.501023 NaN jungle NaN 0.501284 NaN 0.501108 这好像看似也没什么毛病，我们继续往下看。...为这个交叉表添加一个新列new_col，值为1。...使用.unstack()会把species索引移到列索引中（类似pivot交叉表的操作）。而当添加的新列不在species的分类索引中时，就会报错。
有三种办法来解决这个问题： 通过 meta 标签禁用网页的缩放。 通过 meta 标签将网页的 viewport 设置为 ideal viewport。...所以，上面的第二、三步，箭头函数都是没有办法执行的。 7. 数据类型检测的方式有哪些？ （1）typeof：其中数组、对象、null都会被判断为object，其他判断都正确。...NaN：全局属性 NaN 的值表示不是一个数字（Not-A-Number）。...总结：和全局函数 isNaN() 相比，Number.isNaN() 不会自行将参数转换成数字，只有在参数是值为 NaN 的数字时，才会返回 true。...Number.isNaN() 方法确定传递的值是否为NaN，并且检查其类型是否为Number。它是原来的全局isNaN() 的更稳妥的版本。 10.
前言 训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况： 遇到这样的现象，通常有以下几个原因导致： 梯度爆炸造成Loss爆炸 原因很简单，学习率较高的情况下，...直接影响到每次更新值的程度比较大，走的步伐因此也会大起来。...当然我们可以在自己代码中添加检测函数。...batchNorm可能捣鬼 如果你的网络中batchNorm层很多，而且充当比较重要的角色，那么可以适当地检查一下Tensor在输入Batchnorm层后有没有可能变为nan，如果恰好发生这种情况，batchNorm...在GPU上和CPU上表现并不同 还有种可能的情况，也是没办法的情况，该深度学习框架存在Bug –> 在GPU上运行损失爆炸，但移动到CPU上可能就没有问题，这时候该怎么办么？
__version__ 1 分级统计图Choropleth 分级统计图Choropleth是一种表示地理区域内数据分布的可视化图表。...它将地图划分为不同的区域，并使用颜色或阴影的不同程度来显示该区域的数据值。通常，分级统计图用于显示人口统计、自然资源分布等数据。...dx表示输入图片每一个像素代表的长度，units为dx的单位。此参数的值取决于坐标参考系的单位。...Empty：表示属性或者列的值存在，但是值为空。在geopandas中，如果一个geometry列的值为空，那意味着这个几何对象是存在的，但是它没有任何形状或者坐标信息。...如下所示： s.area 0 0.5 1 NaN 2 0.0 dtype: float64 我们可以通过isna函数和is_empty属性判断是否为缺失值或者空值： # 判断缺失值 s.isna
示例 【例6】以上一小节的DataFrame为例,使用len函数计算一个字符串的长度,并用其进行分组。 关键技术:任何被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次,其返回值就会被用作分组名称。...df['data1'].groupby(df['key1']).describe() 关键技术: size跟count的区别是: size计数时包含NaN值,而count不包含NaN值。...它可以根据某些列的值将数据重塑为新的形式，使之更易于分析和理解。下面详细解释pivot()函数的用法和参数。...crosstab函数还可以使用其他参数来进一步定制交叉频率表，例如设置行和列的名称、使用聚合函数计算交叉表的值等。你可以根据具体需求来使用这些参数。...关键技术:频数统计时,使用交叉表(crosstab)更方便。传入margins=True参数(添加小计/总计) ,将会添加标签为ALL的行和列。
其中收集数据和预处理完整的步骤如下： 数据收集、数据可视化、数据清洗、特征工程、构建特征集和验证集、拆分训练集测试集和验证集这几个步骤，当然这几个步骤并不是完全按照流程操作，其中会相互交叉，或者往返操作...数据可视化 作用是通过可视化观察下数据，看一看特征和标签之间可能存在的关系、看看数据里有没有脏数据和离群点等，为选择具体的机器学习模型找找感觉。...如果没有可以剔除残缺的数据，也可以用其他数据记录的平均值、随机值或者0来补值，这个补值的过程叫数据修复。...，比如有些商品是以人民币为单位，有些以美元为单位，就需要线统一，另外就是把是和否转换为1、0 值再输入机器学习模型。...可以通过DataFrame的isna().sum()函数来统计所有的NaN的个数。NaN意思是Not A Number，在python中，它代表无法表示、也无法处理的值也就是典型的脏数据。
/L0509WellData.csv") # Display the first few rows of the data well_data.head() ChatGPT还识别到一些曲线中的占位值为...在尝试数据清理步骤时，ChatGPT在将-999值转换为NaN时遇到了困难。在这样做时，它还将列数据类型转换为字符串。 因此，我必须在我的请求中明确说明确保保持列为数值类型。...我本来会在数据框的replace函数中使用np.nan，以便用NaN替代-999值。然而，目前似乎已经起作用了，但这将在后续步骤中引起问题。...在处理并编写第一次尝试的代码后，ChatGPT再次遇到了与数据集中的NaN值相关的问题。因此，它必须重新创建绘图。 绘图生成后，它返回了相对不错的第一次尝试绘图的结果。...然而，为了了解ChatGPT的代码解释器如何同时响应多个命令，我们可以使用以下提示来进行以下更改： 删除包含深度曲线的子图 为每个子图添加网格线 在每个子图的右侧和顶部添加脊柱 为每个曲线添加标准颜色
因为左边的图片有大片阴影，所以打印出来的图片不堪入目（因为打印要3毛钱，所以第二张图片只是我用程序模拟的效果）。 那有什么办法可以解决吗？答案是肯定的，今天我们就来探讨几个去除阴影的方法。...) # 判断数组中有没有0 res = arr == 0 # 将数组中为0的元素赋值为10 arr[res] = 10 如果没有接触过numpy会不太理解上面的语法。...四、去除阴影 现在我们知道了布尔索引，我们可以对图片进行处理了。我们只需要读取图片，然后将像素值大于30的部分处理为白色就好了。...可以看到阴影部分被很好地去除了。有些字比较模糊，我们可以通过调节灰白色的范围调整。比如： img[img > 40] = 255 具体的值就要根据要处理的图片来决定了。...pixel = int(np.mean(img[img > 140])) 猜测阴影部分的颜色值小于140，因此先索引出图像中大于140的部分。
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