Suite

Colorer automatiquement un grand nombre de polygones dans CartoDB


Je vois que je peux utiliser l'assistant CartoDB pour colorer les polygones que j'ai en fonction d'une valeur de colonne. Cela fonctionne très bien, sauf qu'il ne colore que 6 polygones environ et que le reste est regroupé comme "autres".

Je vois que je peux éditer le CSS et ajouter les autres polygones un à la fois. Ma carte en contient environ 250, donc le faire un à la fois n'est pas pratique. Existe-t-il un moyen plus automatisé, par exemple, d'attribuer au hasard une couleur de la palette à tous les polygones en fonction d'une valeur dans le tableau ? C'est bien s'il y a des couleurs en double.


Je ne sais pas s'il existe un moyen élégant de le faire, mais il existe une solution de contournement en utilisant SQL et CartoCSS :

1) appliquer une requête comme

sélectionnez *, cartodb_id%PALETTE_COLOR_NUMER comme ami de your_table

2) appliquer un cartocss comme ceci :

#layer {… [pal = 0] { polygon-fill: color1; } [pal = 1] { polygon-fill: color2; } [pal = 2] { polygone-remplissage: color3; } [pal = 3] { polygone-remplissage: color4; } [pal = 4] { polygon-fill: color5; }… }

J'ai écrit un petit script pour cela qui résout le problème en générant toutes les propriétés CSS que vous pouvez ensuite couper et coller dans CartDB :

for (rep = 1; rep <= 800; rep++) { var color = Math.floor(Math.random()*16777215).toString(16); if (rep < 10) { document.write('#mydiv[territoire="T00' + rep + '"] {
polygone-remplissage:#' +couleur+';
}
'); } if (rep >=10 && rep <100) { document.write('#mydiv[territoire="T0' + rep + '"] {
polygone-remplissage:#' +couleur+';
}
'); } if (rep >= 100) { document.write('#mydiv[territoire="T' + rep + '"] {
polygone-remplissage:#' +couleur+';
}
'); } }

Les instructions if supplémentaires étaient nécessaires dans mon cas car j'avais des territoires formatés comme ceci "T001" et "T099".


Mettre en surbrillance ou colorier automatiquement des termes spécifiques

J'utilise Mathematica pour effectuer une quasi-linéarisation de Newton des termes non-linéaires lors de la discrétisation des EDP pour une solution numérique. Ces expressions peuvent impliquer des dizaines de termes (selon le système PDE), que je dois ensuite soigneusement traduire en code. Cela m'aidera si, dans une grande expression, je peux automatiquement mettre en évidence ou colorer des termes contenant une certaine variable. Par exemple, si mon expression est stockée dans 'SEupwind' et que je collecte les termes ci-dessous

existe-t-il un moyen de mettre en évidence ou de colorier automatiquement les termes contenant mes variables collectées ?

Voici un cas d'exemple simple. Disons que j'ai deux fonctions définies comme

Je définis ensuite une expression

Ensuite, je veux collecter les coefficients de la variable 'x_k'

Je voudrais mettre en évidence ou colorier les coefficients de 'x_k' que j'ai collectés (le premier terme) et afficher sous forme traditionnelle. Pour les expressions complexes, cela sera très utile lors de la traduction en code dans une autre langue.


Génération automatique de modèles de construction 3D à partir de polygones de construction complexes

Un modèle urbain tridimensionnel (3D) est une infrastructure d'information importante qui peut être utilisée dans plusieurs domaines, tels que l'urbanisme et les industries du jeu. Cependant, il faut consacrer énormément de temps et d'efforts à la création de modèles urbains 3D à l'aide d'un logiciel de modélisation 3D. Cet article utilise la génération automatique de modèles de bâtiments 3D en intégrant des systèmes d'information géographique (SIG) et des graphiques informatiques. Un système intégré est proposé pour créer automatiquement des modèles de construction 3D à partir de polygones de construction (empreintes de bâtiment) sur une carte numérique. Étant donné que la plupart des bords des polygones de construction se rencontrent à angle droit (polygone orthogonal), le système intégré divise les polygones de construction orthogonaux en un ensemble de rectangles et place des toits rectangulaires et des corps de bâtiment en forme de boîte sur ces rectangles. Dans cette recherche, un nouveau schéma de partitionnement de polygones de construction orthogonaux complexes est proposé. Dans la carte numérique, cependant, tous les polygones de construction ne sont pas orthogonaux. Pour placer correctement des parties d'un bâtiment, dans des polygones orthogonaux ou non orthogonaux, le système proposé place des parties d'un bâtiment, telles que des fenêtres le long du contour intérieur, qui est en retrait du polygone du bâtiment d'origine par un calcul de squelette droit. Pour un polygone à bornes multiples (un polygone de construction délimité par des polygones extérieurs), un nouveau schéma est également présenté pour créer un modèle de forme de bâtiment compliqué ou un bâtiment multicouche.


Syntaxe

Entités ponctuelles en entrée à partir desquelles les polygones de Thiessen seront générés.

Classe d'entités en sortie contenant les polygones de Thiessen générés à partir des entités ponctuelles en entrée.

Détermine les champs des entités en entrée qui seront transférés vers la classe d'entités en sortie.

  • ONLY_FID —Seul le champ FID des entités en entrée sera transféré vers la classe d'entités en sortie. C'est la valeur par défaut.
  • ALL —Tous les champs des entités en entrée seront transférés vers la classe d'entités en sortie.

Enregistrement publié 2014-12-11
Enregistrement de la dernière modification 2021-06-25
État de la ressource en cours

Description de l'objet

Nom de l'objet : WHSE_HUMAN_CULTURAL_ECONOMIC.RST_SECTION_58_ORDERS_POLY

Nom court: SEC58_O_PL
commentaires: SECTION 58 ORDRES POLY. Cet ensemble de données fournit des emplacements d'infrastructure qui aident les zones et les sentiers de l'ordonnance sur les loisirs de l'article 58. Les ordonnances de l'article 58 sont utilisées à des fins de protection et de gestion des ressources et des utilisations récréatives publiques qui relèvent du mandat des sites et sentiers récréatifs (RST). Ils peuvent restreindre ou interdire les utilisations non récréatives et récréatives sur les terres de la Couronne. Le but de cette couche est de fournir une vue provinciale pour les utilisateurs internes et externes. L'information sera fournie au public ainsi qu'aux agents d'application de la loi. Il sera également facilement accessible pour fournir des informations précises pour les enquêtes sur l'état des terres.


Enregistrement publié 2020-12-07
Enregistrement de la dernière modification 2021-05-27
État de la ressource en cours
Données spatialesSDO_GEOMETRIE

Description de l'objet

Nom de l'objet : WHSE_CADASTRE.PMBC_PARCEL_POLY

Nom court: PMBCPCLPOL
commentaires: Cet ensemble de données contient toutes les parcelles titrées actives et les parcelles de terres de la Couronne provinciales arpentées en Colombie-Britannique, y compris les parcelles de strates de construction, mais excluant les parcelles qui se trouvent dans la parcelle de strates de construction. Ce jeu de données est polygonal.


Colorer automatiquement un grand nombre de polygones dans CartoDB - Systèmes d'Information Géographique

Biologie - Programme d'informatique biologique - Programme de caractérisation de la végétation

USGS : Biologie Programme d'informatique biologique Programme de caractérisation de la végétation Parc national des Arches Métadonnées de données sur la végétation spatiale

Métadonnées de données sur la végétation spatiale

Métadonnées :

Les informations contenues dans ces données sont dynamiques et peuvent évoluer dans le temps. Les données ne sont pas meilleures que les sources originales dont elles ont été tirées. Il est de la responsabilité de l'utilisateur des données d'utiliser les données de manière appropriée et cohérente dans les limites des données géospatiales en général et de ces données en particulier. Tous les graphiques associés (le cas échéant) sont destinés à aider l'utilisateur des données à acquérir des données pertinentes, il n'est pas approprié d'utiliser les graphiques associés comme données.

Département américain de l'Intérieur | Commission géologique des États-Unis
URL : biologie.usgs.gov/npsveg/arch/metaarchspatial.html
Coordonnées de la page : [email protected]
Dernière modification de la page : samedi 24 juillet 2010 23:13:43 MDT

Colorer automatiquement un grand nombre de polygones dans CartoDB - Systèmes d'Information Géographique

MapSuite : un package R pour les cartes thématiques

MapSuite est un package R qui rationalise le processus de création de cartes de données ponctuelles, polygonales et raster à l'aide de la base de la bibliothèque graphique ggplot2. Cet article décrit une série de fonctions conçues pour faciliter la cartographie des données spatiales, des représentations simples des géométries à la visualisation de variables sur une série, telles que le temps ou un sous-groupe de données. Il est également décrit comment les sorties de ces fonctions peuvent être utilisées pour empiler des couches de données géospatiales, générant des cartes sophistiquées dans R qui étaient auparavant reléguées à un code long ou à un logiciel de cartographie de bureau.

La capacité pour les scientifiques, les étudiants et les citoyens de visualiser et d'analyser facilement des données spatiales est plus cruciale que jamais. Alors que la quantité de données géoréférencées disponibles gratuitement continue de croître, une communauté de plus en plus nombreuse découvre et utilise des informations spatiales[1]. Une multitude de logiciels commerciaux et open source avec des interfaces pointer-cliquer existent pour l'analyse et la visualisation spatiales, de la suite logicielle d'ESRI à QGIS, Google Maps et d'autres options en ligne[2]. Pour ceux qui souhaitent aller au-delà de l'interface utilisateur graphique, les langages open source tels que R et Python ne sont plus réservés aux personnes ayant une formation universitaire ou informatique. Des cours ouverts en ligne massifs, une vaste communauté de blogs et des forums en ligne tels que StackExchange fournissent des instructions et une aide au dépannage de n'importe quel coin du monde. Les barrières à une communauté des sciences de l'information géographique (SIG) véritablement participative sont abaissées. Cette explosion de ressources gratuites permet aux citoyens scientifiques, aux organisations de base et aux institutions dans des environnements à faibles ressources de tirer parti de la bibliothèque sans cesse croissante de boîtes à outils open source pour la science des données. R, en tant que langage de programmation open source largement utilisé pour l'analyse de données et les statistiques, dispose d'une variété d'outils conçus pour l'analyse spatiale et la visualisation[3][4].

Cependant, travailler avec des données spatiales n'est pas simple. Plein d'idiosyncrasies telles que des types de données variables, des projections et la menace de géométries invalides, il y a une surcharge supplémentaire à travailler avec des données spatiales. Cela pose un défi : comment intégrer des utilisateurs moins expérimentés en programmation et en SIG ? La capacité de présenter et de visualiser les résultats de n'importe quelle analyse est essentielle, et la création de cartes s'est avérée être un outil clé. Les communautés habilitées ont la capacité de présenter des cartes aux décideurs, conduisant à des changements de politique[5].

Le MapSuite package rejoint une communauté de travaux antérieurs sur la cartographie dans R. En plus de la sp package[4], qui contient à la fois des types de données spatiales et des fonctions de traçage simples, une variété de packages se concentre sur la visualisation de données spatiales. Des graphiques finement personnalisés de toutes sortes sont possibles en utilisant ggplot2[6], qui offre un certain nombre de fonctions de traçage basées sur les données. Les packages spécifiques au mappage, tels que ggmap[7] , ggspatial[8] , rCarto[9] , et choroplètheR[10], chacun présente des moyens pour les utilisateurs de R de visualiser des données spatiales. Cependant, aucun des packages actuellement existants ne met l'accent sur (i) la capacité de cartographier rapidement et facilement au fil du temps ou d'un sous-groupe, ou (ii) la capacité de superposer des cartes complexes pour créer une sortie cartographique plus sophistiquée. La popularité croissante des outils interactifs, tels que Brochure [11] et Brillant[12] , ont changé le paysage de ce que signifie visualiser des données multidimensionnelles. Cependant, la génération d'images et de fichiers PDF des résultats reste un moyen essentiel de partager et de présenter les résultats.

De nombreux packages graphiques statiques, tels que ggplot et ggmap, utilisent un paradigme établi dans R par Hadley Wickham appelé "grammaire des graphiques"[13]. Dans la "grammaire des graphiques", un tracé est construit en couches, où les données constituent la base du tracé, et différentes sorties géométriques (points, chemins/lignes et polygones) peuvent être superposées et manipulées pour générer un diagramme. Cette approche du code présente de nombreux avantages : la syntaxe est très flexible et bien adaptée aux types de données utilisées et produites à partir d'analyses statistiques. Il existe également une documentation complète sur la façon d'utiliser ggplot2, et comment obtenir une variété d'effets à l'aide de ce package flexible.

Le package MapSuite utilise le ggplot2 bibliothèque comme point de départ pour la création de cartes, en utilisant trois fonctions principales (PolygonMap, PointMap et RasterMap) comme enveloppe pour ggplot2les géométries geom_polygon, geom_point et geom_raster. Contrairement à la construction d'un terrain à partir de zéro dans ggplot2, ces fonctions nécessitent relativement peu d'entrées pour créer une carte choroplèthe agréable. Les paramètres par défaut de MapSuite sont conçus pour suivre un ensemble de directives graphiques définies par E.R. Tufte[14].

Maximiser le rapport données/encre

Edward Tufte était bien connu pour sa philosophie selon laquelle des graphiques efficaces maximisent le transfert d'informations tout en minimisant les distractions. Selon Tufte, dans son livre L'affichage visuel des informations quantitatives, les principes d'excellence graphique sont les suivants :

  • Afficher les données
  • Incitez le spectateur à penser au fond plutôt qu'à la méthodologie, la conception graphique, la technologie de production graphique ou autre chose
  • Évitez de déformer ce que les données ont à dire
  • Présenter plusieurs nombres dans un petit espace
  • Rendre les grands ensembles de données cohérents
  • Encourager l'œil à comparer différentes données
  • Révéler les données à plusieurs niveaux de détail, du survol large à la structure fine
  • Servir un objectif raisonnablement clair : description, exploration, tabulation ou décoration
  • Être étroitement intégré aux descriptions statistiques et verbales d'un ensemble de données

Les cartes produites par le MapSuite les paramètres par défaut du package sont conçus pour suivre ces directives tout en allégeant la charge des utilisateurs de R de sorte que du temps puisse être consacré aux données et à l'analyse, et non au code de traçage. Les sections qui suivent présenteront les fonctions disponibles dans le MapSuite package, et expliquez comment les paramètres par défaut de ces fonctions sont conçus pour suivre les directives de Tufte. Premièrement, des exemples de cartes de base d'objets ponctuels, raster et surfaciques fourniront une orientation aux paramètres requis par le MapSuite les fonctions. Ensuite, le mappage des variables catégorielles et numériques sera présenté. Une exploration des défis de la fusion de données spatiales et de data.frames dans R fournira un contexte pour expliquer pourquoi le MapSuite Les fonctions prennent des ensembles de données externes comme paramètre facultatif. Après avoir discuté du rôle de la couleur dans la cartographie et présenté un nouvel ensemble de dégradés de couleurs facilement accessibles, l'article présentera une fonction qui génère des histogrammes suivant le même schéma de couleurs que la carte afin de comprendre les propriétés de distribution non spatiales des données. Finalement, le MapSuite les fonctions qui facilitent la cartographie sur plusieurs dimensions (telles que le sous-groupe ou le temps), ainsi que la superposition et l'empilement des couches de la carte seront révélés.

Pour les besoins de cette introduction au package MapSuite, les ensembles de données suivants seront utilisés :

  • county_polygons
    • Un SpatialPolygonsDataFrame des limites du comté
    • Un data.table avec des coordonnées pour les centroïdes de comté
    • Un data.table avec des coordonnées sur une grille régulière
    • Un data.table de données simulées au niveau du comté

    Chacun des objets polygones, centroïdes et pixels contient des colonnes avec un identifiant unique ('cnty') et des colonnes pour le nom de l'état ('state_name') et l'altitude moyenne du comté ('elevation'). Les données et les objets spatiaux peuvent être sous-ensembles par nom d'état, permettant des graphiques se concentrant sur une zone particulière (les états de Washington et du Colorado sont mis en évidence dans ces exemples). Des sous-ensembles de ces ensembles de données pour des états individuels sont également utilisés.

    Affichage des données : tracé des géométries de base et des variables

    Avant de cartographier une variable, il est parfois utile de visualiser les objets spatiaux eux-mêmes.

    Les entrées requises pour chacune des fonctions principales (PolygonMap, PointMap et Rastermap) sont minimales et sont les suivantes :

    Entrées requises

    • PolygonMap
      • map = un SpatialPolygonsDataFrame avec un champ dans le slot @data qui peut servir d'identifiant unique
      • id = le nom du champ ID unique dans le slot @data
      • coords = un data.frame ou data.table avec un champ pouvant servir d'identifiant unique, et une colonne pour la latitude et la longitude des points
      • id = le nom du champ ID unique dans les coordonnées
      • xcol = le nom de la colonne dans l'objet de données de coordonnées qui représente x ou la longitude
      • ycol = le nom de la colonne dans l'objet de données de coordonnées qui représente y ou latitude

      Par défaut, les fonctions créeront des cartes avec des formes grises, comme cela pourrait être utilisé pour une carte d'arrière-plan ou une exploration de données préliminaire.

      Cartographie des données de point, de polygone et de raster

      En ajoutant des paramètres facultatifs, diverses esthétiques de carte peuvent être modifiées. Les couleurs de la carte (remplissage et contour dans le cas des polygones, remplissage seul dans le cas des points et rasters) peuvent être modifiées. Une couche de contour (de classe SpatialPolygons) qui se trouvera au sommet de votre carte principale pour le contexte peut être ajoutée et formatée.

      Modification de l'esthétique de base de la carte et ajout de polygones de contour

      Pour obtenir un effet figure-fond plus fort où une certaine zone est visuellement accentuée, l'ajout d'un contour d'une forme et d'une couleur différentes peut être utilisé en passant un SpatialPolygonsDataFrame différent au paramètre de contour, ou en passant uniquement un sous-ensemble du SpatialPolygonsDataFrame utilisé pour le carte principale au paramètre de contour.

      Fig 3: Utiliser des contours pour ajouter de l'emphase

      Le mappage d'une variable dans les attributs de données de l'objet géographique (dans le data.frame qui sert de coordonnées pour les fonctions Point et Raster ou dans le @data slot du SpatialPolygonsDataFrame dans la fonction PolygonMap) est possible en ajoutant une "variable" paramètre. Cette variable peut être de nature numérique ou catégorielle.

      Cartographie des données classées et catégorielles

      Bien qu'il ne soit pas nécessaire de fournir une gamme de couleurs (un schéma de couleurs par défaut représentera les données), il est facile de la modifier. Il est également possible d'étiqueter des points de coupure spécifiques sur la légende avec des valeurs d'intérêt et de modifier les propriétés de la police et de la légende.

      Modification des schémas de couleurs et des propriétés de la légende

      Pour les données ponctuelles, une variable distincte peut être définie comme la variable qui décrit la taille des points.

      Modification de la taille des points en fonction d'une autre variable

      Permettre au programmeur de réfléchir au fond plutôt qu'à la méthodologie

      Que faire si la variable que vous souhaitez tracer n'est pas déjà dans le même objet de données que l'objet que vous utilisez pour tracer les coordonnées ou les limites de la géométrie (soit un data.frame ou SpatialPolygonsDataFrame) ? Bien qu'une solution apparemment inoffensive consiste à utiliser l'une des fonctions de base de R telles que merge() pour joindre des données spatiales à d'autres attributs, cela peut s'avérer problématique.

      Une bizarrerie sous-estimée du type de données SpatialPolygonsDataFrame est que l'emplacement géométrique (@polygons) est lié aux attributs (@data) par un ordre partagé, où le premier élément de l'emplacement @polygons a les attributs du premier élément dans l'emplacement @data. Si un utilisateur R souhaite mapper une variable qui n'est pas encore dans le slot @data, la tentation est d'utiliser la fonction merge() pour joindre les deux ensembles de données et continuer à tracer vos données spatiales. Cependant, cette approche est dangereuse - à l'insu de beaucoup, la fonction merge() réorganise la trame de données résultante par les champs ID utilisés pour joindre les deux ensembles de données. Cela peut conduire à des cartes qui semblent plausibles (il existe des valeurs de données et des attributs pour chaque polygone), mais l'ordre de l'emplacement @data ne correspond plus aux @polygones, ce qui conduit à une carte où les attributs ne correspondent pas à leurs géométries.

      Pour éviter cela, les fonctions MapPolygons, MapPoints et MapRaster prennent des ensembles de données externes comme paramètres, qui peuvent être joints aux données spatiales à l'aide d'un champ spécifié présent à la fois dans les données spatiales et tabulaires. La fusion des données externes et des objets spatiaux au sein de la fonction PolygonMap est assurée pour préserver les relations polygone-attribut. L'objet polygone est « fortifié » (converti d'un objet SpatialPolygonsDataFrame en un data.frame avec des emplacements de coordonnées pour le traçage) dans la fonction et l'ensemble de données supplémentaire est fusionné. Cette syntaxe permet de basculer facilement entre les différentes variables qui existent dans un ensemble de données externe.

      Mappage de deux variables différentes à partir d'un bloc de données externe

      Éviter de déformer ce que les données ont à dire

      La teinte (pigment), la saturation (intensité) et la valeur (obscurité) choisies pour représenter les données peuvent changer radicalement leur perception[15]. La couleur est une considération importante pour tout graphique - cependant, elle est particulièrement cruciale à prendre en compte lors de la création de cartes en raison de la confiance accordée aux cartographes par le public. Comme Judith Tyner l'a remarqué en 1982, « les utilisateurs de cartes, en particulier ceux qui examinent rarement les cartes, ont tendance à accorder une confiance excessive aux cartes et à les accepter comme des représentations vraies et complètes »[16].

      Les recherches sur les choix de couleurs qui sous-tendent les cartes et les graphiques lisibles ont fourni un aperçu nuancé du type de palettes de couleurs les plus efficaces pour représenter des données numériques ou séquentielles. En gros, il existe trois catégories principales d'échelles de couleurs : séquentielle, divergente et catégorique. Les palettes séquentielles se déplacent à travers au moins deux couleurs, allant souvent du clair au foncé (ou vice versa). Un schéma divergent passe par au moins trois couleurs, car deux couleurs "divergent" d'un terrain d'entente partagé. Les schémas de couleurs catégoriques n'ont pas de trajectoire et sont souvent choisis pour être différents les uns des autres de sorte que le lecteur puisse facilement faire la différence entre deux catégories. D'une manière générale, les schémas de couleurs séquentiels sont utilisés lorsque toute la gamme des données est importante, mais qu'il n'y a pas de valeur centrale avec une signification particulière qui sert de cadre de référence. En revanche, des schémas de couleurs divergents sont recommandés lorsque les données ont une valeur centrale significative qui peut être utilisée comme cadre de référence. Cela peut être soit un seuil spécifique basé sur la connaissance des valeurs pertinentes (telles que des valeurs supérieures et inférieures à 0, ou un certain seuil), ou basé sur certains paramètres des données (par exemple, mapper des scores Z qui divergent de 0). Un cas particulier du schéma de couleurs divergentes est le « schéma spectral », alternativement connu sous le nom de « schéma arc-en-ciel », qui a traversé l'espace colorimétrique complet (ou modifié) du rouge-orange-jaune-vert-bleu-indigo-violet. Bien que certains chercheurs s'opposent à ce schéma de couleurs arc-en-ciel[17], d'autres ont préconisé son utilisation dans des scénarios spécifiques, tels que la cartographie des taux de mortalité, où les lecteurs de cartes pourraient facilement différencier les valeurs faibles colorées en bleu et les valeurs plus élevées codées en rouge[18].

      Le projet "ColorBrewer" de Cynthia Brewer, disponible en R via le package RColorBrewer[19] contient une variété de schémas de couleurs utilisés régulièrement au sein de la communauté cartographique. Cependant, les palettes séquentielles présentées dans RColorBrewer ne contiennent souvent pas plus de deux ou trois couleurs, limitant la différenciation possible entre les valeurs des données. Un membre de la communauté astronomique, Dave Green, a développé l'algorithme "cubehelix" pour différencier les valeurs de luminosité des étoiles des observations du ciel nocturne. Le "cubehelix" est un tire-bouchon virtuel se déplaçant à travers un cube d'espace colorimétrique rouge-vert-bleu sur une trajectoire allant du sombre au clair[20]. Cette fonction a été adaptée pour R dans le rje package[21], où les utilisateurs peuvent définir les variables suivantes afin de produire une variété de palettes de couleurs différentes allant du foncé au clair : (i) le nombre de rotations, (ii) la taille du rayon du tire-bouchon, et ( iii) la saturation. Les permutations des palettes de couleurs qui peuvent être créées avec cette fonction sont presque infinies.

      Au sein du MapSuite bibliothèque, une série de palettes séquentielles et divergentes organisées dérivées de l'algorithme cubehelix sont contenues dans la fonction wpal. Le MapSuiteLes "Palettes Woodson" de 's sont des listes de valeurs de couleurs qui peuvent être appelées à la fois par les fonctions de mappage principales et par toute autre fonction qui accepte une liste de couleurs dans R. En utilisant la fonction wpal de MapSuite, les utilisateurs peuvent spécifier un nombre de couleurs qui seront être interpolé, ainsi que si le noir sera inclus (s'il existe dans la palette de couleurs). Si vous souhaitez explorer ou afficher les couleurs par défaut d'une palette Woodson spécifique, la fonction ViewPal tracera la rampe de couleurs souhaitée. La fonction PlotColors permet de tracer n'importe quelle liste de couleurs, y compris une palette Woodson modifiée.

      Pour utiliser une palette Woodson à l'envers (réorganisée du sombre au clair), la fonction rev() peut être utilisée pour trier la palette de couleurs dans l'ordre inverse.

      Notre instinct d'attribuer des jugements de valeur (« le rouge est mauvais, le bleu est bon ») aux échelles de couleurs est à la fois ce qui les rend efficaces et à l'inverse problématiques. Bien qu'il existe certaines variables qui peuvent être clairement discernées comme favorables et non favorables (comme les taux de mortalité), la visualisation de quantités comme la proportion de personnes appartenant à un groupe racial minoritaire sur une échelle de couleurs similaire est loin d'être appropriée. Lors de la visualisation d'une grande quantité de données, où les différences spatiales subtiles doivent être claires pour le spectateur, une palette de couleurs divergente qui se déplace à travers trois couleurs a tendance à ajouter plus de clarté et de précision visuelle qu'une palette séquentielle se déplaçant à travers seulement deux. En tant que tel, il y a la tentation d'utiliser des couleurs divergentes telles que le schéma de couleurs spectrales pour représenter des données qui peuvent ne pas avoir une valeur centrale significative, et peuvent ne pas avoir une connotation "bonne" et "mauvaise" claire. Pour cette raison, créer des palettes de couleurs basées sur un schéma de couleurs cubique qui passe du clair au foncé, plutôt que d'une "bonne" couleur à une "mauvaise" couleur, pourrait servir un objectif important dans la visualisation des données en sciences sociales. La palette de couleurs par défaut (appelée « terre ») se déplace dans une séquence (jaune, bleu, vert, marron, violet, puis noir) conçue pour fournir une différenciation des valeurs sans jugement de valeur moral ou émotionnel. Ces échelles, passant du clair au foncé, préservent également les relations entre les valeurs des données et la valeur des pigments, même lorsqu'elles sont imprimées en noir et blanc, et lorsqu'elles sont vues par un daltonien.

      Il convient de noter qu'une même échelle de couleurs peut sembler très différente en fonction du nombre de géométries ou de points de données présents. look "chunky" ou catégorique. Dans ces circonstances, le choix d'une palette de couleurs avec moins de couleurs peut fournir une carte plus agréable et lisible. Pour montrer dans quelle mesure la couleur et le regroupement (conversion d'une variable continue en une variable catégorielle) ont un impact sur l'apparence visuelle des données, les mêmes données seront utilisées dans les figures 9-12.

      Les mêmes données, représentées à l'aide de trois schémas de couleurs différents

      Pour explorer ces couleurs et leur impact sur la représentation des données, visitez et explorez cet outil de visualisation en ligne, qui contient une variété de palettes de couleurs pouvant être testées sur différentes variables et pour différents nombres de points de données.

      L'utilisation par défaut d'échelles de couleurs continues pour les données numériques est conçue pour minimiser le biais visuel résultant de la classification des données en groupes discrets, ce qui peut « révéler des tendances spatiales significatives ou favoriser des interprétations trompeuses » des données[22]. Bien que différents schémas de couleurs et dégradés puissent accentuer ou atténuer les motifs dans les données, une échelle de couleurs continue qui va des valeurs minimales et maximales est sujette à une source de biais de moins : le choix du schéma de classification à utiliser. La classification ou le regroupement des données présente le danger de faire apparaître des valeurs similaires éloignées les unes des autres en raison de la proximité des valeurs de rupture, et la taille et les divisions utilisées pour créer des catégories de données peuvent modifier considérablement l'apparence visuelle des données.

      Deux méthodes de binning différentes

      Pour définir le minimum et le maximum de l'échelle de couleurs séparément du minimum et du maximum de la variable de données que vous mappez, un vecteur à deux éléments (avec un minimum et un maximum) peut être transmis au paramètre map_colors_limits. Pour ceux qui souhaitent mettre en évidence ou mettre en évidence une partie des données sans utiliser de catégories groupées, le paramètre map_color_breaks permet aux utilisateurs de modifier la façon dont la palette de couleurs est appliquée à la plage de données. Notez que cette approche ne change pas les valeurs, ou la "vérité" présentée par les cartes - elle change simplement la façon dont les couleurs sont étirées sur le minimum et le maximum de l'échelle. Cependant, ces changements peuvent changer radicalement la apparence des données.

      Modification de la façon dont les couleurs sont étirées sur les données : (i) De manière uniforme du minimum au maximum (en haut à gauche), (ii) Extension artificielle de la plage de couleurs à 0-300, ce qui est plus large que la plage des données ( en haut à droite) et (iii) Changer si les couleurs claires ou sombres occupent une plus grande partie de la plage des données en modifiant la façon dont les mêmes couleurs sont appliquées aux données comme en haut à gauche, ou d'une manière où des couleurs plus sombres ou claires couvrent la majorité de la gamme (en bas)

      S'il existe un point central ou une coupure significative dans vos données, il est possible de définir la valeur numérique qui servira de couleur centrale dans une échelle divergente :

      Utilisation de deux valeurs numériques différentes (20 et 50) pour centrer le schéma de couleurs sur une valeur significative

      Présentez de nombreux nombres dans un petit espace : histogrammes codés par couleur

      Alors qu'une bonne carte peut mettre en évidence des modèles spatiaux, un histogramme des données représentées sur la carte éclaire les tendances non spatiales de la distribution. Comme le note Mark Monmonier, auteur de Comment mentir avec des cartes, un graphique secondaire qui montre la distribution des données est un aspect important de la révélation de la vérité des données. Il note que "si l'auteur de la carte est du tout concerné par la divulgation complète, un . histogramme. est un must"[22].

      Cependant, lier visuellement un histogramme à une distribution spatiale bidimensionnelle peut être difficile. Pour effectuer la comparaison des distributions spatiales et des densités, la fonction HistogramColorStats fournit un contexte supplémentaire en liant la couleur de l'histogramme à la couleur du choroplèthe. De plus, les références aux propriétés de la distribution peuvent être référencées sous la forme de lignes colorées qui mettent en évidence les paramètres des données. Les utilisateurs peuvent transmettre un vecteur de termes statistiques (actuellement pris en charge sont la moyenne, la médiane, l'écart type et un nombre quelconque de quantiles) à la fonction, ce qui fournira encore plus d'indices visuels pour aider à comprendre les modèles dans les données.

      Cette fonctionnalité est intégrée aux principales fonctions de cartographie avec l'utilisation d'un paramètre « histogramme ». Lorsqu'il est défini sur TRUE, l'histogramme sera placé au bas de la carte, avec les mêmes limites et la même échelle que la carte. Pour modifier l'histogramme ou sa position, les utilisateurs peuvent générer l'histogramme séparément, à l'aide de la fonction histogram_colorstats(), et modifier les emplacements et le formatage de l'histogramme comme ils le souhaitent.

      Une carte avec un histogramme de la distribution des données

      Encouragez l'œil à comparer différentes données : visualisation par sous-groupe ou par temps

      Même de grandes quantités de données (souvent appelées « grandes données ») peuvent souvent être analysées en sous-groupes plus petits et plus éclairants. Pour cartographier la même variable avec des mesures répétées à différents moments, les logiciels de cartographie exigent souvent que ces données soient formatées « largement », de sorte que chaque version de cette variable se trouve dans sa propre colonne distincte. Les grandes structures de données multidimensionnelles (telles qu'un taux de mortalité par âge, sexe et année) ne s'intègrent pas bien dans ce paradigme. Une structure plus sensible (souvent utilisée dans l'analyse des données) est le format "long", où (i) les identifiants de données ou les clés primaires (telles que la variable d'identification de la géométrie, l'âge, le sexe et l'heure) sont chacun représentés sous forme de colonnes dans un ensemble de données, et (ii) il n'y a qu'une seule colonne pour chaque variable d'intérêt (disponible dans différentes combinaisons d'âge, de sexe et de temps).

      Le maintien d'un schéma de classification des couleurs cohérent dans ces sous-groupes est un élément crucial de la comparaison et du contraste des données. Comme le note Monmonier, "tout comme les points de coupure (schémas de classification des données) peuvent être manipulés. des paires de cartes choroplèthes peuvent délibérément augmenter ou supprimer les perceptions d'association bivariée"[22]. MapSuiteLes fonctions de mappage de rendent cela facile. By defining a column in the external data set as the 'series dimension' of the data, or the dimension of the data (for example, time or age) that you wish to iterate over, the functions will produce a series of maps. These maps will have the same ranges by default (consistent colors applied to each subset of the data based on the minimum and maximum of the observed data across all dimensions). If desired, the ranges used to produce the color scheme can be generated for each subset, by setting the map_colors_limits parameter to "each_dimension". One can restrict the quantity of maps made (if you are only interested in certain sub-groups of the data represented in the external data frame), providing a 'series sequence' that will restrict the loop of maps made to only the specified levels. By default, a subtitle will be generated that is the specific level or dimension of the data that is being mapped. For example, if the variable as the series dimension is 'year', the subtitle for each map would change to represent the specific time period represented in the graphic. When a series dimension is provided, text entered into the 'subtitle' parameter will serve as the prefix for the automatically generated generated subtitle based on the levels of the data that are being mapped.

      Three plots with standardized color schemes output from visualizing a time series. For the purposes of this illustration, these plots have been aligned horizontally, but would usually appear in separate plots.

      If the data contains more than one dimension (such as age, sex, and time), a series of loops can be structured such that the data is subset, and plots can be created. To quickly create a PDF of maps of the variable, designate a PDF path, and a .pdf of the maps will be generated rather than printing the plot results to the screen or other viewport.

      To generate a series of complex plots in which some or all of the variables change over time or another dimension, a loop can be constructed to generate plots based on each subset of the data, combined with other map elements, such as a constant background map.

      A number of packages exist to visualize spatial data in R. The MapSuite package attempts to fill a niche that has the advantages of simplicity of use and graphic design, while remaining highly customizable for the more advanced user. Possible extensions and opportunities for future work on this package are the inclusion of line geometries, and the further development of functions and sensible default settings for legends that allow the stacking of map layers with even lower overhead. Interested users are invited to contribute to this effort on GitHub, where the full source code can be found.

      1 : R. Sieber. Public participation geographic information systems: A literature review and framework. Annals of the Association of American Geographers, 96(3):491-507, 2006. doi: 10.1111/j.1467-8306.2006. 00702.x.

      2 : S. Steiniger and E. Bocher. An overview on current free and open source desktop gis developments.International Journal of Geographical Information Science, 23(10):1345-1370, 2009. doi: 10.1080/13658810802634956.

      3 : R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, 2012. URL http://www.R-project.org/. ISBN 3-900051-07-0.

      4 : R. B. Pebesma, E.J. Classes and methods for spatial data in r, 2005. URL https://cran.r-project.org/doc/Rnews/.

      5 : R. Sieber. Public participation geographic information systems: A literature review and framework. Annals of the Association of American Geographers, 96(3):491-507, 2006. doi: 10.1111/j.1467-8306.2006. 00702.x.

      6 : H. Wickham. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2009. ISBN 978-0-387-98140-6. URL http://ggplot2.org.

      7 : D. Kahle and H. Wickham. ggmap: Spatial visualization with ggplot2. The R Journal, 5(1):144-161, 2013. URL http://journal.r-project.org/archive/2013-1/kahle-wickham.pdf.

      8 : D. Dunnington. ggspatial: Spatial Data Framework for ggplot2, 2017. URL https://CRAN.R-project.org/package=ggspatial. R package version 0.2.1.

      9 : T. G. U. RIATE. rCarto: This package builds maps with a full cartographic layout., 2013. URL https://CRAN.R-project.org/package=rCarto. R package version 0.8.

      10 : A. Lamstein and B. P. Johnson. choroplethr: Simplify the Creation of Choropleth Maps in R, 2017. URL https://CRAN.R-project.org/package=choroplethr. R package version 3.5.3.

      11 : J. Cheng, B. Karambelkar, and Y. Xie. leaflet: Create Interactive Web Maps with the JavaScript 'Leaflet' Library, 2017. URL https://CRAN.R-project.org/package=leaflet. R package version 1.1.0.

      12 : W. Chang, J. Cheng, J. Allaire, Y. Xie, and J. McPherson. shiny: Web Application Framework for R, 2017.URL https://CRAN.R-project.org/package=shiny. R package version 1.0.0.

      13 : H.Wickham. A layered grammar of graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics, 19(1):3-28, 2010. doi: 10.1198/jcgs.2009.07098.

      14 : E. R. Tufte. The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press, 2 edition, 2001.

      15 : J. Tyner. Principles of map design. Guilford, 2014.

      16 : J. A. Tyner. Persuasive cartography. Journal of Geography, 81(4):140-144, 1982. doi: 10.1080/00221348208980868.

      17 : A. Light and P. J. Bartlein. The end of the rainbow? color schemes for improved data graphics, Jun 2011.

      18 : C. A. Brewer, A. M. Maceachren, L. W. Pickle, and D. Herrmann. Mapping mortality: Evaluating color schemes for choropleth maps. Annals of the Association of American Geographers, 87(3):411-438, 1997. doi: 10.1111/1467-8306.00061.

      19 : E. Neuwirth. RColorBrewer: ColorBrewer Palettes, 2014. URL https://CRAN.R-project.org/package=RColorBrewer. R package version 1.1-2.

      20 : D. A. Green. A colour scheme for the display of astronomical intensity images. Bulletin of the Astromical Society of India, 39:289-295, Jun 2011.

      21 : R. Evans. rje: Miscellaneous useful functions, 2014. URL https://CRAN.R-project.org/package=rje. R package version 1.9.

      22 : M. Monmonier. Lying with maps. Statistical Science, 20(3):215-222, 2005. doi: 10.1214/088342305000000241.


      Automatically detouring rendered items?

      First of all, I hope this is the right place to post the question I'm about to ask.

      A little background about my problem : I am a data scientist / machine learning engineer / you name it (phd in applied neural network). One big problem about machine learning is to get a dataset large enough to correctly train your model to do the task you want it to do. This problem is especially frequent in image detection / classification. I recently found a paper about some people training neural networks with 3D rendered images so I wanted to try it out.

      I'm totally new to bender (5 days of tutorial following at most) but I am kind of getting the scenes I want with eevee. The reason I'm posting here is I didn't find a plug-in/add-on able to automatically detour specific visible rendered items (otherwise I'll have to do it myself on several hundred images).

      I tested the picture on a panoptic neural network (detectron 2) and it seems to work. Generating whole datasets of images train-ready would be really huge.

      Is there a way to automatically do it (or to get a tiny button somewhere dumping coordinates of the detouring polygon in a file ?) ? Is it possible to create an add-on doing it (I code ML models in python so I should be ok) ?

      EDIT : About detouring - With 3D rendered scene I can have enough data to train a model. However, I still have to manually create the polygon containing the object I want to detect (so the model knows what I'm looking for during training) and doing it on hundreds or thousands of images could take ages. I can use coordinates of the angle points of the corresponding polygon, or I can manage to extract it if the corresponding mask is also generated (like of the following picture ).

      The whole point of this is to :

      1. Create a scene and place my camera
      2. Take a screenshot / get a render picture
      3. Get the mask / coordinates /. of the item I'm interested in the screenshot / render
      4. Move the camera / tweak the scene, and go back to step 2

      Note : The steps 2 and 3 should be as fast as possible, given that I'll have to do it hundreds of time (or maybe it is possible to automate that too ? this is beyond my current comprehension of blender)


      Chautauqua County Surficial Geology

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      Basic Conversion Services--DASC will provide coversion services to all Federal/State/municipal tax-supported agencies/entities for the cost of media and shipping and handling. Basic conversion services shall include the exportation of the Core Database in their native projection and tiling scheme into DASC supported spatial data exchange formats and technical support for the loading and importation of the data. Basic conversion services are provided to other than tax-supported organizations on a fee-for-service basis.

      Supplemental Conversion Services--DASC will provide supplemental conversion services to all organizations on a fee-for-service basis. Secondary services shall include the alteration of a Core Database's native projection, tiling scheme, or topological structure. Supplemental services also includes custom map production.

      Where applicable, recoverable cost include:
      1. Labor to process the request
      2. Computer processing time to extract/convert database
      3. Magnetic media to distribute the data
      4. Shipping and handling charges
      5. Tax


      Voir la vidéo: Kurssi 2: Kuvioiden geometria, osa16: Monikulmio (Octobre 2021).