На фигуру произвольной формы наложена палетка. число целых клеток палетки внутри фигуры равно a, число нецелых клеток-b. сделай оценку и запиши
Математика, 13.06.2019 11:50, lehayoutube
Показать ответы
Другие вопросы по: Математика
Хв степени минус одна четвертая = 2…
Опубликовано: 27.02.2019 08:30
Ответов: 1
.(Мяч массой 0,5 кг после удара, длящегося 0,02 с, приобретает скорость 10 м/с. определите сренюю силу удара)….
Опубликовано: 27.02.2019 16:30
Ответов: 1
Решите уравнение: sin5xcos3x+cos5xsin3x=0…
Опубликовано: 28.02.2019 09:20
Ответов: 3
По течению катер прошел 150 км за 5 ч . против течения его скорость была на 12 км/ч меньше, чем по течению.
сколько километров катер прошел против течения за 3ч?…
Опубликовано: 02.03.2019 03:30
Ответов: 3
Осуществите соответствующие превращения веществ: хлорид меди(ii) — гидроксид меди(ii) — оксид меди (ii) — хлорид меди (ii). составьте уравнения реакций в молекулярном и ионном вид…
Опубликовано: 02.03.2019 18:00
Ответов: 3
Сколько грамм соли нужно взять для получения 150г 10% раствора…
Опубликовано: 02.03.2019 21:30
Ответов: 3
Знаешь правильный ответ?
На фигуру произвольной формы наложена палетка. число целых клеток палетки внутри фигуры равно a, чис…
Популярные вопросы
При каких значениях а корень уравнения х+3=а является положительным числом?…
Опубликовано: 27.02.2019 09:00
Ответов: 3
Люди возглавлявшие походы против половцев.
..
Опубликовано: 27.02.2019 19:50
Ответов: 2
Сила тяги элетроаоза при скорости 13м/с равна 380 кн. найти кпд элетровоза, если напряжение контактной сети 3 кв и сила тока в обмотке каждого из восьми двигателей равна 230 а….
Опубликовано: 28.02.2019 09:20
Ответов: 3
Доберман съедает порцию корма за 7 минут, а чау-чау ту же порцию — за 5 минут. за какое время, не конфликтуя, собаки съедят одну порцию корма?…
Опубликовано: 01.03.2019 07:50
Ответов: 1
Товары ввозимые в россию и вывозимые при петре первом в начала правления петра первого в конце правления петра первого…
Опубликовано: 01.03.2019 11:40
Ответов: 1
Вмастерской сшили 6 простыней, расходуя на каждую по 2м 20см полотна, и 8 наволочек, расходуя на каждую по 1м 25см полотна.
поставь вопрос и реши…
Опубликовано: 01.03.2019 23:30
Ответов: 1
Первая бригада выполняет определенную работу за 4 дня, а вторая- за 6 дней. за какое время выполнят эту работу две бригады, работая вместе?…
Опубликовано: 02.03.2019 01:00
Ответов: 1
Таблица: видоизменение корня. выполняемая функция. название растения. нужно 5 примеров. !…Опубликовано: 02.03.2019 01:20
Ответов: 1
На дискете записана информация в трех файлах. на первый файл приходиться 30% всего объема информации, на второй — 30% остатка, а объем третьего файла — 539 кб. найдите объем информ…
Опубликовано: 02.03.2019 16:10
Ответов: 3
Во 2-й день со склада выдали в 2 раза больше провооки, чем в 1-й день, а в 3-й день в 3 раза больше, чем в 1-й день.
сколько кг проволоки выдали в эти 3 дня, если в 1-й день выдали…
Опубликовано: 02.03.2019 18:00
Ответов: 3
Больше вопросов по предмету: Математика Случайные вопросы
Популярные вопросы
Полное руководство по тепловым картам
Что такое тепловая карта?
Тепловая карта (также известная как тепловая карта) отображает значения основной интересующей переменной по двум осевым переменным в виде сетки цветных квадратов. Переменные оси разделены на диапазоны, как гистограмма или гистограмма, и цвет каждой ячейки указывает значение основной переменной в соответствующем диапазоне ячеек.
На приведенном выше примере тепловой карты показано распределение дневных осадков, сгруппированное по месяцам и зарегистрированное за одиннадцать лет в Сиэтле, штат Вашингтон. Каждая ячейка сообщает числовой подсчет, как в стандартной таблице данных, но подсчет сопровождается цветом, а большие подсчеты связаны с более темными цветами.
На тепловой карте мы можем видеть по самым темным цветам в крайнем левом столбце, что в большинстве дней не было осадков в течение всего года. Характер цветов ячеек по месяцам также показывает, что дожди чаще случаются зимой с ноября по март и реже всего в летние месяцы, июль и август.
Двумерные графики плотности
Термин «тепловая карта» также используется в более общем смысле, когда данные не привязаны к сетке. Например, инструменты отслеживания для веб-сайтов можно настроить так, чтобы видеть, как пользователи взаимодействуют с сайтом, например, изучать, куда пользователь нажимает или как далеко читатели склонны прокручивать страницу.
Пример тепловой карты из документации Google Maps Каждый щелчок (или другое событие отслеживания) связан с позицией, которая излучает небольшое числовое значение вокруг своего местоположения. Эти значения суммируются по всем событиям, а затем отображаются на соответствующей цветовой карте. Визуальный язык вывода этих инструментов, связывающий значение с цветом, похож на тип тепловой карты, определенный вверху, только без структуры на основе сетки.
Тепловые карты этого типа иногда также известны как двумерные графики плотности.
Когда следует использовать тепловую карту
Тепловые карты используются для отображения отношений между двумя переменными, по одной на каждой оси. Наблюдая, как цвета ячеек меняются по каждой оси, вы можете увидеть, есть ли какие-либо закономерности в значениях одной или обеих переменных.
Переменные, отображаемые на каждой оси, могут быть любого типа, независимо от того, принимают ли они категориальные метки или числовые значения. В последнем случае числовое значение должно быть разбито на группы, как в гистограмме, чтобы сформировать ячейки сетки, в которые будут нанесены цвета, связанные с основной интересующей переменной.
Цвета ячеек могут соответствовать любым метрикам, таким как подсчет частоты точек в каждой ячейке или сводная статистика, такая как среднее или медиана для третьей переменной. Одним из способов построения тепловой карты является таблица или матрица с цветовым кодированием поверх ячеек.
В некоторых приложениях ячейки также могут быть окрашены на основе нечисловых значений (например, общие качественные уровни: низкий, средний, высокий).
Пример структуры данных
| месяц | < 0,01 | 0,1 — 4,0 | 4,1 — 10,0 | … |
|---|---|---|---|---|
| Январь | 255 | 167 | 123 | … |
| Февраль | 244 | 196 | 89 | … |
| Март | 268 | 198 | 119 | … |
| апрель | 321 | 179 | 88 | … |
| … | … | … | … | … |
Различные приложения визуализации могут по-разному принимать данные для построения в виде тепловой карты.
Другая распространенная форма данных тепловой карты задает их в формате с тремя столбцами. Каждая ячейка на тепловой карте связана с одной строкой в таблице данных. Первые два столбца указывают «координаты» ячейки тепловой карты, а третий столбец указывает значение ячейки.
| месяц | prcp_bucket | счет |
|---|---|---|
| Март | 10,1 — 20,0 | 46 |
| март | > 20,0 | 20 |
| апрель | < 0,1 | 321 |
| апрель | 0,1 — 4,0 | 179 |
| … | … | … |
Рекомендации по использованию тепловой карты
Выберите подходящую цветовую палитру
Цвет является основным компонентом этого типа диаграммы, поэтому стоит убедиться, что вы выбрали правильную цветовую палитру для соответствия данным.
Чаще всего между значением и цветом будет последовательная цветовая шкала, где более светлые цвета соответствуют меньшим значениям, а более темные цвета — большим значениям, или наоборот. Однако расходящаяся цветовая палитра может использоваться, когда значения имеют осмысленную нулевую точку.
Включить легенду
В качестве соответствующего примечания: обычно требуется, чтобы тепловая карта включала легенду о том, как цвета сопоставляются с числовыми значениями. Поскольку цвет сам по себе не имеет присущей ему связи со значением, для зрителей жизненно важен ключ, чтобы понять значения на тепловой карте. Исключение для включения легенды может возникнуть, когда абсолютная связь значения с цветом не важна, важны только относительные закономерности нанесенных данных.
В календаре взносов GitHub используется общая легенда для отображения объема вкладов по дням. (Источник: GitHub)Показать значения в ячейках
Недостаточно точности для сопоставления цвета со значением, особенно по сравнению с другими кодировками, такими как положение или длина.
Там, где это возможно, рекомендуется добавлять аннотации значений ячеек на тепловую карту в виде двойного кодирования значения.
Сортировка уровней по сходству или значению
Если одна или обе переменные оси на графике являются категориальными по своей природе, может быть целесообразно изменить порядок, в котором отображаются уровни этих переменных оси. Если категории не имеют внутреннего порядка, мы можем выбрать порядок, который лучше всего поможет читателю уловить закономерности в данных. Распространенным вариантом является сортировка категорий по среднему значению ячейки от наибольшего к наименьшему.
Правая тепловая карта отсортирована по последнему значению столбца.Более продвинутый метод включает группировку и кластеризацию значений категорий путем измерения сходства. Это часто можно увидеть в примере использования кластерной тепловой карты, обсуждаемом ниже.
Выбор полезных делений
Для переменных числовой оси можно выбрать способ настройки интервалов и способ их отображения на диаграмме.
Если бинов мало, можно оставить галочки на каждом бине, как для категориальной переменной оси. Однако при наличии большого количества бинов лучшим вариантом является нанесение делений между наборами бинов, чтобы избежать переполнения. Количество бинов, которые вы должны использовать, и их размер будут зависеть от характера данных, поэтому рекомендуется поэкспериментировать с различными настройками. См. нашу статью о гистограммах для получения более подробных советов по настройке размеров ячеек для числовых переменных.
Общие параметры тепловой карты
Кластерная тепловая карта
Вместо того, чтобы горизонтальная ось представляла уровни или значения одной переменной, это обычный вариант, когда она представляет измерения различных переменных или показателей. Если мы установим вертикальную ось как отдельные наблюдения, мы получим нечто, напоминающее стандартную таблицу данных, где каждая строка представляет собой наблюдение, а столбцы — значение объекта для каждой измеряемой переменной.
Этот тип тепловой карты иногда называют кластерной или кластерной тепловой картой, поскольку цель этого типа диаграммы — построить ассоциации между точками данных и их функциями. Мы хотим увидеть, какие люди похожи или отличаются друг от друга, с аналогичной целью для переменных. Инструменты анализа, которые создают тепловую карту этого типа, обычно реализуют кластеризацию как часть своего процесса. Этот вариант использования встречается в таких областях, как биологические науки, например, при изучении сходства в экспрессии генов у разных людей.
На приведенной выше тепловой карте с кластерами каждый столбец представляет отдельный образец цветка, а каждая строка — измерение этого образца.Коррелограмма
Коррелограмма — это вариант тепловой карты, в котором каждая из переменных на двух осях заменяется списком числовых переменных в наборе данных. Каждая ячейка отображает взаимосвязь между пересекающимися переменными, например, линейную корреляцию. Иногда эти простые корреляции заменяются более сложными представлениями отношений, такими как диаграммы рассеяния.
Коррелограммы часто используются в исследовательской роли, помогая аналитикам понять отношения между переменными при построении описательных или прогностических статистических моделей.
Длина лепестка тесно связана с шириной лепестка и длиной чашелистика; длина чашелистика отрицательно коррелирует с тремя другими переменными.Гистограмма и гистограмма
Ближайшими одномерными аналогами тепловой карты являются гистограмма и гистограмма, соответствующие категориальным и числовым данным соответственно. Для этих диаграмм длина столбцов является индикатором стоимости, а не цвета. (Хотя стоит отметить, что столбцы гистограммы, как правило, отображают исключительно информацию о частоте — когда сводная метрика вычисляется для каждого интервала, вместо этого мы обычно используем линейную диаграмму.) Примечания по передовому опыту для упорядочивания уровней и установки отметок выше взяты из этих более простые типы диаграмм.
Сгруппированная гистограмма
Альтернативным способом отображения данных на тепловой карте является групповая гистограмма.
Каждая строка тепловой карты становится кластером столбцов, а высота каждого столбца указывает значение соответствующей ячейки. Вместо этого используется цвет, чтобы убедиться, что значения столбцов можно отслеживать между кластерами.
Сгруппированные гистограммы используются, когда требуется более точное сравнение между значениями ячеек. Однако они являются плохим выбором, когда необходимо нанести много столбцов и когда обе переменные оси имеют числовой характер. В этом случае лучше всего придерживаться тепловой карты, которая более компактна и лучше показывает широкий обзор по обеим осевым переменным одновременно.
Точечная диаграмма
Точечная диаграмма может показаться не связанной с тепловыми картами, поскольку они отображают отдельные точки данных по положению, а не по цвету. Однако, когда точек данных так много, что они имеют высокий уровень перекрытия, это может скрыть взаимосвязь между переменными, что называется проблемой перерисовки. Один из вариантов преодоления перерисовки — вместо этого использовать тепловую карту, которая подсчитывает количество точек, попадающих в каждую ячейку.
Такое использование тепловой карты также известно как двумерная гистограмма.
Короплет
Язык связывания цвета со значением не является исключительно областью тепловой карты. Один конкретный пример такого кодирования можно увидеть на хороплете. Картограмма похожа на тепловую карту в том, что числовые значения кодируются цветными областями, но эти значения связаны с географическими регионами, а не со строгой сеткой.
Средства визуализации
Тепловая карта — распространенный тип диаграммы, хотя ее реализация может сильно различаться в зависимости от используемого приложения. Обратите особое внимание на формат данных, требуемый программой, чтобы убедиться, что ваши данные правильно интерпретируются. Кластерные тепловые карты и коррелограммы являются более специализированными вариантами и обычно сопровождаются различными рабочими процессами или специальными функциями или инструментами.
Тепловая карта — это один из многих типов диаграмм, которые можно использовать для визуализации данных.
Узнайте больше из наших статей об основных типах диаграмм, о том, как выбрать тип визуализации данных, или просмотрев полную коллекцию статей в категории диаграмм.
Учебное пособие по ggplot2 для красивой графики в R
В следующей коллекции перечислены библиотеки, которые можно использовать в сочетании с {ggplot2} или отдельно для создания интерактивных визуализаций в R (часто с использованием существующих библиотек JavaScript).
Комбинация {ggplot2} и {shiny}
{shiny} — это пакет от RStudio, который невероятно упрощает создание интерактивных веб-приложений с помощью R. Для ознакомления и живых примеров посетите домашнюю страницу Shiny.
Чтобы посмотреть на потенциальное использование, вы можете посмотреть примеры Hello Shiny. Это первая: библиотека
(блестящая)
runExample("01_hello") Конечно, в этих приложениях можно использовать ggplots. Этот пример демонстрирует возможность добавления некоторого интерактивного взаимодействия с пользователем:
runExample("04_mpg") Plot.
ly через {plotly} и {ggplot2} Plot.ly — это инструмент для создания онлайновой интерактивной графики и веб-приложений. Пакет {plotly} позволяет создавать их непосредственно из графиков {ggplot2} , а рабочий процесс на удивление прост и может выполняться из R. Однако некоторые настройки вашей темы могут быть изменены и должны быть изменены. потом вручную. Кроме того, и, к сожалению, непросто создать грани или настоящие многопанельные графики с хорошим масштабированием.
г <- ggplot(chic, aes(date, temp)) + geom_line (цвет = "серый") + geom_point (aes (цвет = сезон)) + scale_color_brewer (палитра = "Dark2", руководство = "нет") + labs(x = NULL, y = "Температура (°F)") + Библиотека theme_bw()
(сюжетно) ggplotly(g)
Здесь, например, сохраняются общие настройки темы, но снова добавляется легенда.
ggiraph и ggplot2
{ggiraph} — это пакет R, позволяющий создавать динамические {ggplot2} графиков.
Это позволяет добавлять всплывающие подсказки, анимацию и действия JavaScript к графике. Пакет также позволяет выбирать графические элементы при использовании в приложениях Shiny.
библиотека (граф)
g <- ggplot(chic, aes(дата, температура)) +
geom_line (цвет = "серый") +
geom_point_interactive(
aes (цвет = сезон, всплывающая подсказка = сезон, data_id = сезон)
) +
scale_color_brewer (палитра = "Dark2", руководство = "нет") +
labs(x = NULL, y = "Температура (°F)") +
тема_bw()
жираф (ggobj = g) Highcharts через {highcharter}
Highcharts, программная библиотека для построения интерактивных диаграмм, представляет собой еще одну библиотеку визуализации, написанную на чистом JavaScript, которая была портирована на R. Пакет {highcharter} позволяет использовать их, но будьте осторожны. что Highcharts бесплатен только в случае некоммерческого использования.
библиотека (хайчартер) hchart(chic, "scatter", hcaes(x = дата, y = temp, группа = сезон))
Echarts через {echarts4r}
Apache ECharts — это бесплатная, мощная библиотека графиков и визуализации, предлагающая простой способ создания интуитивно понятных , интерактивные и настраиваемые диаграммы.
