Више

Отворите .осм.пбф датотеку са фионом у питхон-у

Отворите .осм.пбф датотеку са фионом у питхон-у


Желео бих да отворим .осм.пбф користећи фиона у Питхону. Не могу наћи много документације о овоме. Како то могу учинити?

Урадио сам то користећи огр2огр.


Фиона је дизајном ограничена на конвенционални модел података, тј. Сви записи (обележја) имају иста поља повезана са њима. То значи да Фиона чита датотеке датотека, али не чита флексибилније формате као што је ОСМ ПБФ формат.

Можете да проверите који су управљачки програми подржани у Фиони помоћу:

увоз фиона листе (фиона.дриверс)

Тада имате две могућности: користите ОГР Питхон управљачке програме за читање података или за употребуогр2огрза претварање података у формат који Фиона може читати. Мислим да је за вас најбоља друга опција, јер сматрам да је Фиону много лакше користити.


Додавање мапе у позадину на парцеле¶

Овај пример показује како можете додати позадинску основну мапу на графике креиране методом геопандас .плот (). Ово користи контекстуални пакет за преузимање плочица веб мапа из неколико извора (ОпенСтреетМап, Стамен). Такође погледајте контекстуални уводни водич за могуће нове функције које овде нису обрађене.

Користимо податке о границама града Њујорка који су доступни у скуповима података геопанде. Исцртавање овога даје следећи резултат:


15 Питхон библиотека за ГИС и мапирање

Питхон библиотеке су крајње проширење у ГИС-у јер вам омогућава да побољшате његову основну функционалност.

Користећи Питхон библиотеке, можете се извући из калупа који је ГИС и заронити у неку озбиљну науку о подацима.

У Питхону постоји 200+ стандардних библиотека. Али постоје и хиљаде независних библиотека. Дакле, бескрајно је колико далеко можете да га стигнете.

Данас је све у вези са Питхон библиотекама у ГИС-у. Конкретно, који су најпопуларнији Питхон пакети које ГИС стручњаци данас користе? Хајде да почнемо.

Прво, зашто уопште користити Питхон библиотеке за ГИС?

Да ли сте икада приметили како ГИС-у недостаје једна способност која вам је потребна? Будући да ниједан ГИС софтвер не може све, Питхон библиотеке могу додати ту додатну функционалност која вам је потребна.

Једноставно речено, Питхон библиотека је код који је неко други написао да би олакшао живот нама осталима. Програмери су написали отворене библиотеке за машинско учење, извештавање, графиковање и готово све на Питхону.

Ако желите ову додатну функционалност, можете искористити те библиотеке тако што ћете их увести у вашу Питхон скрипту. Одавде можете позивати функције које изворно нису део вашег основног ГИС софтвера.

ПРО ВРХ: Користите пип за инсталирање и управљање пакетима у Питхону

Питхон библиотеке за ГИС

Ако ћете изградити тим свих звезда за ГИС Питхон библиотеке, то би било то. Сви они помажу вам да превазиђете типично управљање, анализу и визуализацију просторних података. То је права дефиниција географског информационог система.

1. Арцпи

Ако користите Есри АрцГИС, вероватно сте упознати са АрцПи библиотеком. АрцПи је намењен за операције геопроцесирања. Али то није само за просторну анализу, већ и за конверзију података, управљање и израду мапа помоћу Есри АрцГИС.

2 Геопанде

Геопанде су попут панди које се сусрећу са ГИС-ом. Али уместо директне табеларне анализе, библиотека геопандас додаје географску компоненту. За операције прекривања, Геопандас користи Фиона и Схапели, које су сопствене Питхон библиотеке.

3 ГДАЛ / ОГР

Библиотека ГДАЛ / ОГР се користи за превођење између ГИС формата и проширења. КГИС, АрцГИС, ЕРДАС, ЕНВИ и ГРАСС ГИС и готово сви ГИС софтвери га на неки начин користе за превођење. Тренутно ГДАЛ / ОГР подржава 97 векторских и 162 растерских покретачких програма.

4. РСГИСЛиб

Библиотека РСГИСЛиб је скуп алата за даљинско очитавање за растерску обраду и анализу. Да набројимо неколико, класификује, филтрира и врши статистику слика. Мој лични фаворит је модул за објектно засновану сегментацију и класификацију (ГЕОБИА).

5. ПиПрој

Главна сврха библиотеке ПиПрој је како ради са системима просторног референцирања. Може да пројектује и трансформише координате са низом географских референтних система. ПиПрој такође може да врши геодетске прорачуне и растојања за било који дати датум.

Питхон библиотеке за науку о подацима

Наука о подацима извлачи увиде из података. Потребни су подаци и покушава да их разуме, на пример графичким цртањем или коришћењем машинског учења. Ова листа Питхон библиотека може управо то учинити за вас.

6. НумПи

Нумерички Питхон (НумПи библиотека) узима вашу табелу атрибута и ставља је у структурирани низ. Једном кад се нађе у структурном низу, много је брже за било које научно рачунање. Једна од најбољих ствари у вези с тим је како можете радити са другим Питхон библиотекама попут СциПи-а за тешке статистичке операције.

7. Панде

Библиотека Пандас је изузетно популарна за преметање података. То није само за статистичаре. Али то је невероватно корисно и у ГИС-у. Рачунарске перформансе су кључне за панде. Успех Панде лежи у њеном оквиру података. Оквири података су оптимизовани за рад са великим подацима. Оптимизовани су до те мере да је то нешто са чиме Мицрософт Екцел не би могао ни да се носи.

8. Матплотлиб

Када радите са хиљадама тачака података, понекад је најбоље све то зацртати. Унесите матплотлиб. Статистичари користе библиотеку матплотлиб за визуелни приказ. Матплотлиб све ради. Уцртава графиконе, графиконе и мапе. Чак и са великим подацима, пристојно је укрштати бројеве.

9. Сцикит

У последње време о машинском учењу се говори. И то са добрим разлогом. Сцикит је Питхон библиотека која омогућава машинско учење. Уграђен је у НумПи, СциПи и Матплотлиб. Дакле, ако желите да извршите било какво истраживање података, класификацију или предвиђање МЛ, Сцикит библиотека је пристојан избор.

10. Ре (регуларни изрази)

Регуларни изрази (Ре) су крајњи алат за филтрирање. Када у табели постоји одређени низ који желите да ловите, ово је ваша библиотека за одлазак. Али то можете узети мало даље попут откривања, издвајања и замене помоћу подударања узорака.

11. РепортЛаб

РепортЛаб је једна од најзадовољнијих библиотека на овој листи. Кажем ово јер ГИС-у често недостају довољне могућности извештавања. Нарочито, ако желите да направите шаблон извештаја, ово је сјајна опција. Не знам зашто библиотека РепортЛаб пада мало са радара, јер не би требало.

12. ипилеафлет

Ако желите да креирате интерактивне мапе, ипилеафлет је спој Јупитер свеске и летака. Можете да контролишете низ прилагођавања попут учитавања основних карата, геојсона и виџета. Такође пружа широк спектар врста мапа које можете изабрати, укључујући хороплет, податке о брзини и погледе упоредо.

13. Фолиум

Баш као и ипилеафлет, Фолиум вам омогућава да летак користите за израду интерактивних веб мапа. Омогућава вам манипулисање подацима у Питхону, а затим их можете визуализовати помоћу водеће ЈаваСцрипт библиотеке отвореног кода.

14. Геемап

Геемап је више намењен науци и анализи података помоћу Гоогле Еартх Енгине (ГЕЕ). Иако свако може да користи ову Питхон библиотеку, научници и истраживачи је посебно користе за истраживање вишепетабајтног каталога сателитских слика у ГЕЕ за њихове специфичне примене и употребу са подацима даљинског очитавања.

15. ЛиДАР

Једноставно назван ЛиДАР Питхон пакет, сврха је обрада и визуализација података за откривање и опсег светлости (ЛиДАР). На пример, укључује алате за изравнавање, филтрирање и издвајање тополошких својстава из података дигиталних елевацијских модела (ДЕМ). Иако не видим интеграцију са сировим ЛАС датотекама, она служи својој сврси за анализу терена и хидролошку анализу.

ПРО ВРХ: Ако вам је потребна брза и прљава листа функција за Питхон библиотеке, погледајте табеларне листове ДатаЦампа.

Алл-Стар тим Питхон библиотека

То су Питхон библиотеке за које смо мислили да се издвајају за ГИС и науку о подацима.

Сада је време да то окренемо вама.

Ако бисте могли да направите светски тим Питхон библиотека, кога бисте ставили у свој тим?


Садржај

За јасну и ефикасну комуникацију информација, визуелизација података користи статистичке графике, графиконе, информационе графике и друге алате. Нумерички подаци могу се кодирати помоћу тачака, линија или трака да би се визуелно пренела квантитативна порука. [6] Ефективна визуелизација помаже корисницима да анализирају и образлажу податке и доказе. То чини сложене податке приступачнијим, разумљивијим и употребљивијим. Корисници могу имати одређене аналитичке задатке, као што су упоређивање или разумевање узрочности, а принцип дизајна графике (тј. Показивање поређења или показивање узрочности) следи задатак. Табеле се обично користе тамо где ће корисници потражити одређено мерење, док се графикони различитих типова користе за приказ образаца или односа у подацима за једну или више променљивих.

Визуелизација података односи се на технике коришћене за комуникацију података или информација кодирањем као визуелни објекти (нпр. Тачке, линије или траке) садржани у графикама. Циљ је да се корисницима јасно и ефикасно саопште информације. То је један од корака у анализи података или науци о подацима. Према Виталију Фриедману (2008), „главни циљ визуализације података је да се информације комуницирају јасно и ефикасно графичким средствима. То не значи да визуализација података мора изгледати досадно да би била функционална или изузетно софистицирана да би изгледала лепо. Да пренесе идеје ефикасно, и естетска форма и функционалност морају ићи руку под руку, пружајући увид у прилично оскудне и сложене скупове података преносећи своје кључне аспекте на интуитивнији начин. Ипак, дизајнери често не успевају да постигну равнотежу између форме и функције, стварајући сјајне визуелизације података које не служе својој главној сврси - комуницирању информација “. [7]

Заиста, Фернанда Виегас и Мартин М. Ваттенберг сугерисали су да идеална визуелизација треба не само да јасно комуницира, већ да стимулише ангажовање и пажњу гледалаца. [8]

Визуализација података је уско повезана са информационом графиком, визуализацијом информација, научном визуализацијом, истраживачком анализом података и статистичком графиком. У новом миленијуму визуелизација података постала је активно подручје истраживања, подучавања и развоја. Према посту и сар. (2002), објединио је научну и информативну визуелизацију. [9]

У комерцијалном окружењу визуелизација података се често назива контролне табле. Инфографика је још један врло чест облик визуелизације података.

Карактеристике ефективних графичких приказа Уреди

Професор Едвард Туфте објаснио је да корисници информативних дисплеја извршавају посебно аналитички задаци као што је поређење. Тхе принцип дизајна информативне графике треба да подржава аналитички задатак. [11] Као што показују Виллиам Цлевеланд и Роберт МцГилл, различити графички елементи то постижу мање или више ефикасно. На пример, тачкасти графикони и тракасти графикони надмашују тортне. [12]

У својој књизи из 1983 Визуелни приказ квантитативних информација, Едвард Туфте дефинише „графичке приказе“ и принципе за ефикасно графичко приказивање у следећем пасусу: „Изврсност у статистичкој графици састоји се од сложених идеја саопштених са јасноћом, прецизношћу и ефикасношћу. Графички прикази треба да:

  • приказати податке
  • навести гледаоца да размишља о супстанци, а не о методологији, графичком дизајну, технологији графичке производње или нечем другом
  • избегавајте искривљавање онога што подаци говоре
  • представити многе бројеве на малом простору
  • чине велике скупове података кохерентним
  • подстакните око да упореди различите податке
  • откривају податке на неколико нивоа детаља, од широког прегледа до фине структуре
  • служе разумно јасној сврси: опис, истраживање, табеларно приказивање или украшавање
  • бити уско интегрисан са статистичким и вербалним описима скупа података.

Графика открити подаци. Заиста графика може бити прецизнија и разоткривајућа од уобичајених статистичких прорачуна. "[13]

На пример, Минардов дијаграм приказује губитке које је претрпела Наполеонова војска у периоду 1812–1813. Уцртано је шест променљивих: величина војске, њен положај на дводимензионалној површини (к и и), време, смер кретања и температура. Ширина линије илуструје поређење (величина војске у одређеним временским тачкама), док оса температуре сугерише узрок промене величине војске. Овај мултиваријантни приказ на дводимензионалној површини говори причу која се може одмах схватити док се идентификују изворни подаци ради изградње кредибилитета. Туфте је 1983. написао да: „То би могла бити најбоља статистичка графика икад направљена“. [13]

Непримењивање ових принципа може резултирати обмањујућим графиконима, искривити поруку или поткрепити погрешан закључак. Према Туфтеу, цхартјунк се односи на сувишну унутрашњу декорацију графике која не побољшава поруку или неоправдане тродимензионалне или перспективне ефекте. Беспотребно одвајање објашњавајућег кључа од саме слике, захтевајући да око путује напред-назад од слике до кључа, облик је „административног отпада“. Однос „података и мастила“ треба максимизирати, бришући мастило без података, тамо где је то могуће. [13]

Конгресна канцеларија за буџет резимирала је неколико најбољих пракси за графичке приказе у презентацији у јуну 2014. године. То је укључивало: а) познавање публике б) дизајнирање графика које могу самостално стајати ван контекста извештаја и ц) дизајнирање графика које преносе кључне поруке у извештају. [14]

Квантитативне поруке Уреди

Аутор Степхен Фев описао је осам врста квантитативних порука које корисници могу покушати да разумеју или комуницирају из скупа података и повезаних графова који се користе за комуникацију поруке:

  1. Временске серије: Једна променљива се бележи током одређеног временског периода, као што је стопа незапослености током 10-годишњег периода. Линијски графикон се може користити за демонстрацију тренда.
  2. Рангирање: Категоричке подређене јединице рангиране су у растућем или опадајућем редоследу, као што је рангирање резултата продаје ( мерити) од продајних лица ( категорија, са сваком продајном особом а категоријална подела) током једног периода. Тракасти графикон се може користити за приказ поређења међу продавачима.
  3. Делимично до целине: Категоричке поделе се мере као однос према целини (тј. Проценат од 100%). Кружни графикон или тракасти графикон могу приказати поређење односа, као што је тржишни удео који представљају конкуренти на тржишту.
  4. Одступање: Категоричке поделе се упоређују са референцом, као што је поређење стварних и буџетских трошкова за неколико одељења предузећа за дати временски период. Тракасти графикон може приказати поређење стварног и референтног износа.
  5. Дистрибуција фреквенције: Приказује број посматрања одређене променљиве за дати интервал, као што је број година у којима се принос на берзи креће између интервала као што су 0-10%, 11-20% итд. Хистограм, тип тракасти графикон, може се користити за ову анализу. Партија плоча помаже у визуализацији кључних статистика о дистрибуцији, као што су медијана, квартили, одступања итд.
  6. Корелација: Поређење између посматрања представљених двема променљивим (Кс, И) да би се утврдило да ли имају тенденцију да се крећу у истом или супротном смеру. На пример, цртање незапослености (Кс) и инфлације (И) за узорак месеци. За ову поруку се обично користи распршени дијаграм.
  7. Номинално поређење: Упоређивање категоријалних подела без одређеног редоследа, као што је обим продаје према коду производа. За ово поређење може се користити тракасти графикон. или геопросторно: упоређивање променљиве на мапи или распореду, као што је стопа незапослености по држави или број особа на различитим спратовима зграде. Картограм је типична графика која се користи. [6] [15]

Аналитичари који прегледају скуп података могу размотрити да ли су неке или све горње поруке и графички типови применљиви на њихов задатак и публику. Процес покушаја и грешака ради идентификовања значајних односа и порука у подацима део је истраживачке анализе података.

Визуелна перцепција и визуелизација података Уреди

Човек може лако да разликује разлике у дужини линије, облику, оријентацији, растојању и боји (нијанси) без значајног напора у обради, они се називају „атрибутима пре-пажње“. На пример, може бити потребно значајно време и напор („пажљива обрада“) да би се идентификовало колико се пута цифра „5“ појављује у низу бројева, али ако се та цифра разликује по величини, оријентацији или боји, примери цифра се може брзо забележити пре-пажљивом обрадом. [16]

Упечатљива графика користи предност пажљиве обраде и атрибута и релативну снагу ових атрибута. На пример, с обзиром да људи могу лакше да обраде разлике у дужини линија од површине, можда је ефикасније користити тракасти графикон (који користи предност дужине линије за приказ поређења) уместо тортних дијаграма (који користе површину за приказ поређења ). [16]

Људска перцепција / спознаја и визуелизација података Уреди

Готово све визуелизације података створене су за људску употребу. Знање о људској перцепцији и спознаји је неопходно приликом дизајнирања интуитивних визуелизација. [17] Спознаја се односи на процесе у људима као што су перцепција, пажња, учење, памћење, мишљење, формирање концепата, читање и решавање проблема. [18] Људска визуелна обрада ефикасна је у откривању промена и упоређивању величина, величина, облика и варијација у лакоћи. Када се својства симболичких података мапирају у визуелна својства, људи могу ефикасно да претражују велике количине података. Процењује се да 2/3 неурона мозга може бити укључено у визуелну обраду. Правилна визуелизација пружа другачији приступ приказивању потенцијалних веза, односа итд. Који нису толико очигледни у невизуелизованим квантитативним подацима. Визуелизација може постати средство за истраживање података.

Студије су показале да су појединци у просеку користили 19% мање когнитивних ресурса и 4,5% боље способни да се присете детаља приликом поређења визуализације података са текстом. [19]

Не постоји свеобухватна „историја“ визуелизације података. Не постоје извештаји који обухватају читав развој визуелног размишљања и визуелног представљања података и који упоређују доприносе различитих дисциплина. [20] Мицхаел Фриендли и Даниел Ј Денис са Универзитета Иорк ангажовани су у пројекту који покушава да пружи свеобухватну историју визуализације. Супротно општем уверењу, визуелизација података није модеран развој. Од праисторије, звездани подаци или информације попут локације звезда визуализовали су се на зидовима пећина (попут оних пронађених у пећини Ласцаук у јужној Француској) још од доба плеистоцена. [21] Физички артефакти као што су мезопотамски глинени жетони (5500. пне.), Инца куипус (2600. П. Н. Е.) И картографске картице Маршалових острва (н.д.) такође се могу сматрати визуализацијом квантитативних информација. [22] [23]

Прва документована визуелизација података може се пратити до 1160. п. са Торинском папирусном мапом која тачно илуструје дистрибуцију геолошких ресурса и пружа информације о вађењу тих ресурса. [24] Такве мапе могу се категорисати као тематска картографија, која је врста визуелизације података која представља и саопштава одређене податке и информације путем географске илустрације дизајниране да прикаже одређену тему повезану са одређеним географским подручјем. Најранији документовани облици визуелизације података биле су разне тематске мапе из различитих култура и идеограма и хијероглифи који су пружали и омогућавали тумачење илустрованих информација. На пример, Линеарне Б таблете Микене пружиле су визуелизацију информација у вези са трговином доба касног бронзаног доба на Медитерану. Идеју о координатама користили су древни египатски геодети при постављању градова, земаљски и небески положаји били су лоцирани нечим сродним географској ширини и дужини најмање до 200. пре Христа, а пројекцију мапе сферне земље у географску ширину и дужину Клаудије Птоломеј [ ц.85 – ц. 165] у Александрији ће служити као референтни стандарди до 14. века. [24]

Изум папира и пергамента омогућио је даљи развој визуализација кроз историју. На слици је приказан графикон из 10. или можда 11. века који треба да буде илустрација кретања планета, који се користи у додатку уџбеника у манастирским школама. [25] Очигледно је да је графикон требало да представља графикон нагиба планетарних орбита у зависности од времена. У ту сврху зона зодијака била је представљена на равни са хоризонталном линијом подељеном на тридесет делова као временска или уздужна ос. Вертикална ос означава ширину зодијака. Изгледа да је хоризонтална скала изабрана за сваку планету појединачно за периоде који се не могу помирити. Пропратни текст односи се само на амплитуде. Изгледа да криве нису временски повезане.

До 16. века технике и инструменти за прецизно посматрање и мерење физичких величина, као и географски и небески положај били су добро развијени (на пример, „квадрант зида“ који је конструисао Тицхо Брахе [1546–1601], покривајући читав зид у његова опсерваторија). Посебно су важни развој триангулације и друге методе за тачно одређивање места мапирања. [20] Веома рано, мера времена навела је научнике да развију иновативан начин визуализације података (нпр. Лоренз Цодоманн 1596., Јоханнес Темпорариус 1596. [26]).

Француски филозоф и математичар Рене Десцартес и Пиерре де Фермат развили су аналитичку геометрију и дводимензионални координатни систем који су у великој мери утицали на практичне методе приказивања и израчунавања вредности. Рад Фермата и Блаисеа Пасцала на статистици и теорији вероватноће поставио је темеље за оно што данас концептуализирамо као податке. [20] Према Фондацији за интерактивни дизајн, ови догађаји су омогућили и помогли Виллиаму Плаифаиру, који је видео потенцијал за графичку комуникацију квантитативних података, да генерише и развије графичке методе статистике. [17]

У другој половини 20. века, Јацкуес Бертин је користио квантитативне графиконе за представљање информација „интуитивно, јасно, тачно и ефикасно“. [17]

Јохн Тукеи и Едвард Туфте померили су границе визуализације података Тукеи својим новим статистичким приступом истраживачкој анализи података, а Туфте је својом књигом „Визуелни приказ квантитативних информација“ отворио пут за усавршавање техника визуелизације података за више од статистичара. Са напретком технологије дошло је и до напредовања визуелизације података почевши од ручно нацртаних визуелизација и еволуирајући у више техничких апликација - укључујући интерактивне дизајне који воде до визуализације софтвера. [27]

Програми попут САС, СОФА, Р, Минитаб, Цорнерстоне и други омогућавају визуелизацију података у пољу статистике. Друге апликације за визуелизацију података, више фокусиране и јединствене за појединце, програмски језици као што су Д3, Питхон и ЈаваСцрипт помажу да визуализација квантитативних података буде могућа. Приватне школе су такође развиле програме како би удовољиле потражњи за визуелизацијом података о учењу и повезане програмске библиотеке, укључујући бесплатне програме попут Тхе Дата Инцубатор или плаћене програме попут Генералне скупштине. [28]

Почев од симпозијума „Подаци до открића“ 2013. године, АртЦентер Цоллеге оф Десигн, Цалтецх и ЈПЛ у Пасадени спроводили су годишњи програм интерактивне визуализације података. [29] Програм се пита: Како интерактивна визуелизација података може помоћи научницима и инжењерима да ефикасније истражују своје податке? Како рачунарство, дизајн и размишљање о дизајну могу помоћи у максимизирању резултата истраживања? Које методологије су најефикасније за искоришћавање знања из ових области? Кодирањем релационих информација са одговарајућим визуелним и интерактивним карактеристикама које помажу у испитивању и на крају стицању новог увида у податке, програм развија нове интердисциплинарне приступе сложеним научним проблемима, комбинујући дизајнерско размишљање и најновије методе из рачунарства, дизајна усмереног на корисника, дизајна интеракције и 3Д графика.

Визуализација података укључује специфичну терминологију, од којих су неке изведене из статистике. На пример, аутор Степхен Фев дефинише две врсте података које се користе у комбинацији као подршка значајној анализи или визуелизацији:

  • Категорично: Представљају групе објеката са одређеном карактеристиком. Категоричке променљиве могу бити номиналне или редне. Номиналне променљиве, на пример пол, немају редослед између себе и стога су номиналне. Редовне променљиве су категорије са редоследом, за узорак који бележи старосну групу у коју неко спада. [30]
  • Квантитативни: Представљају мерења, као што су висина особе или температура околине. Квантитативне променљиве могу бити континуиране или дискретне. Непрекидне променљиве захватају идеју да се мерења увек могу извршити прецизније. Док дискретне променљиве имају само коначан број могућности, као што је бројање неких исхода или старост измерена у целим годинама. [30]

Разлика између квантитативних и категоријских променљивих је важна јер та два типа захтевају различите методе визуализације.

Два примарна типа приказа информација су табеле и графикони.

  • А. сто садржи квантитативне податке организоване у редове и колоне са категоричким ознакама. Примарно се користи за тражење одређених вредности. У горњем примеру, табела може имати категоричке ознаке колона које представљају име (а квалитативна променљива) и старост (а квантитативна променљива), при чему сваки ред података представља једну особу (узорак експериментална јединица или пододељење категорије).
  • А. граф првенствено се користи за приказ односа између података и приказује вредности кодиране као визуелни објекти (нпр. линије, траке или тачке). Нумеричке вредности се приказују унутар подручја означеног једним или више секире. Ове осе пружају ваге (квантитативни и категорички) који се користе за обележавање и додељивање вредности визуелним објектима. Многи графикони се такође називају графиконе. [31]

Епплер и Ленглер су развили „Периодни систем метода визуелизације“, интерактивну табелу која приказује различите методе визуализације података. Обухвата шест врста метода визуализације података: подаци, информације, концепт, стратегија, метафора и сложени. [32]

  • дужина / бројање
  • категорија
  • боја
  • Представља категоричке податке правоугаоним тракама са висинама или дужинама пропорционалним вредностима које представљају. Шипке се могу нацртати вертикално или хоризонтално.
  • Тракасти графикон приказује поређење међу дискретним категоријама. Једна ос графикона приказује одређене категорије које се упоређују, а друга ос представља измерену вредност.
  • Неки тракасти графикони представљају траке групиране у групе од више од једне, приказујући вредности више од једне измерене променљиве. Ове груписане групе могу се разликовати помоћу боје.
  • На пример, поређење вредности, као што је учинак продаје за неколико особа или предузећа у једном временском периоду.

Тракасти графикон променљиве ширине („променљиво“)

  • категорија (величина / број / опсег у првој димензији)
  • величина / број / опсег у другој димензији
  • величина / број / опсег као површина бара
  • боја
  • Укључује већину карактеристика основног тракасти графикона, горе
  • Површина неравномерне ширине шипке експлицитно преноси информације о трећој величини која је имплицитно повезана са првом и другом величином из хоризонталне и вертикалне осе
  • ограничења канте
  • бројање / дужина
  • боја
  • Приближни приказ расподеле нумеричких података. Поделите читав опсег вредности у низ интервала, а затим избројте колико вредности спада у сваки интервал који се назива биннинг. Канте су обично наведене као узастопни интервали променљиве који се не преклапају. Канте (интервали) морају бити суседне и често су (али не морају бити) једнаке величине.
  • На пример, одређивање учесталости годишњих процентуалних повраћаја на берзи унутар одређених опсега (канти) као што су 0-10%, 11-20% итд. Висина траке представља број запажања (година) са% приноса у опсег представљен одговарајућом кантом.
  • к положај
  • и положају
  • симбол / глиф
  • боја
  • величина
  • Користи картезијанске координате за приказ вредности за обично две променљиве за скуп података.
  • Тачке се могу кодирати у боји, облику и / или величини да би се приказале додатне променљиве.
  • Свака тачка на парцели има придружени к и и појам који одређује њено место на картезијанској равни.
  • Распршени графикони се често користе за истицање корелације између променљивих (к и и).
  • положај к
  • положај и
  • положај з
  • боја
  • симбол
  • величина
  • Слично дводимензионалном дијаграму расејања изнад, тродимензионални дијаграм расејања визуализује однос између типично 3 променљиве из скупа података.
  • Поново се тачка може кодирати кроз боју, облик и / или величину да би се приказале додатне променљиве
  • величина чворова
  • чворови боје
  • дебљина веза
  • кравате боја
  • Проналажење кластера у мрежи (нпр. Груписање Фацебоок пријатеља у различите кластере).
  • Откривање мостова (посредника информација или граничних кључева) између кластера у мрежи
  • Утврђивање најутицајнијих чворова у мрежи (нпр. Компанија жели да циља малу групу људи на Твиттер-у за маркетиншку кампању).
  • Проналажење несталних глумаца који се не уклапају у било који кластер или су на периферији мреже.
  • боја
  • Представља једну категоричку променљиву која је подељена на кришке ради илустрације нумеричке пропорције. У тортном графикону, дужина лука сваког пресека (а тиме и његовог централног угла и површине) пропорционална је количини коју представља.
  • На пример, као што је приказано на графикону десно, удео говорника енглеског језика широм света
  • к положај
  • и положају
  • симбол / глиф
  • боја
  • величина
  • Представља информације као низ тачака података које се називају „маркери” повезане правим сегментима.
  • Слично дијаграму расејања, осим што су мерне тачке поредане (обично по вредности к оси) и спојене правим сегментима.
  • Често се користи за визуализацију тренда у подацима у интервалима времена - временске серије - па се линија често повлачи хронолошки.
  • ширина
  • боја
  • време (проток)
  • Тип сложеног графикона подручја који је померен око централне осе, што резултира текућим обликом.
  • За разлику од традиционалног сложеног графикона подручја у којем су слојеви наслагани на врху осе, у струјном слоју слојеви су постављени тако да минимизирају своје „померање“.
  • Стреамграфи приказују податке само са позитивним вредностима и нису у стању да прикажу и негативне и позитивне вредности.
  • На пример, десни визуелни приказ приказује музику коју је корисник слушао на почетку 2012. године
  • величина
  • боја
  • Је метода за приказ хијерархијских података помоћу угнежђених фигура, обично правоугаоника.
  • На пример, простор на диску према локацији / типу датотеке
  • боја
  • време (проток)
  • Тип тракастог графикона који илуструје распоред пројеката
  • Модерне Ганттове карте такође показују везе зависности између активности и тренутног статуса распореда.
  • На пример, користи се у планирању пројеката
  • боја
  • категоричка променљива
  • Represents the magnitude of a phenomenon as color in two dimensions.
  • There are two categories of heat maps:
    • cluster heat map: where magnitudes are laid out into a matrix of fixed cell size whose rows and columns are categorical data. For example, the graph to the right.
    • spatial heat map: where no matrix of fixed cell size for example a heat-map. For example, a heat map showing population densities displayed on a geographical map
    • x position
    • color
    • Uses a series of colored stripes chronologically ordered to visually portray long-term temperature trends.
    • Portrays a single variable—prototypically temperature over time to portray global warming
    • Deliberately minimalist—with no technical indicia—to communicate intuitively with non-scientists [33]
    • Can be "stacked" to represent plural series (example)
    • radial distance (dependent variable)
    • rotating angle (cycling through months)
    • color (passing years)
    • Portrays a single dependent variable—prototypically temperature over time to portray global warming
    • Dependent variable is progressively plotted along a continuous "spiral" determined as a function of (a) constantly rotating angle (twelve months per revolution) and (b) evolving color (color changes over passing years) [34]
    • x axis
    • y axis
    • A method for graphically depicting groups of numerical data through their quartiles.
    • Box plots may also have lines extending from the boxes (whiskers) indicating variability outside the upper and lower quartiles. may be plotted as individual points.
    • The two boxes graphed on top of each other represent the middle 50% of the data,, with the line separating the two boxes identifying the median data value and the top and bottom edges of the boxes represent the 75th and 25th percentile data points respectively.
    • Box plots are non-parametric: they display variation in samples of a statistical population without making any assumptions of the underlying statistical distribution, thus are useful for getting an initial understanding of a data set. For example, comparing the distribution of ages between a group of people (e.g. male and females).
      or process
    • Represents a workflow, process or a step-by-step approach to solving a task.
    • The flowchart shows the steps as boxes of various kinds, and their order by connecting the boxes with arrows.
    • For example, outlying the actions to undertake if a lamp is not working, as shown in the diagram to the right.
    • attributes
    • value assigned to attributes
    • Displays multivariatedata in the form of a two-dimensional chart of three or more quantitative variables represented on axes starting from the same point.
    • The relative position and angle of the axes is typically uninformative, but various heuristics, such as algorithms that plot data as the maximal total area, can be applied to sort the variables (axes) into relative positions that reveal distinct correlations, trade-offs, and a multitude of other comparative measures.
    • For example, comparing attributes/skills (e.g. communication, analytical, IT skills) learnt across different a university degrees (e.g. mathematics, economics, psychology)
    • све possible logical relations between a finite collection of different sets.
    • Shows све possible logical relations between a finite collection of different sets.
    • These diagrams depict elements as points in the plane, and sets as regions inside closed curves.
    • A Venn diagram consists of multiple overlapping closed curves, usually circles, each representing a set.
    • The points inside a curve labelled S represent elements of the set S, while points outside the boundary represent elements not in the set S. This lends itself to intuitive visualizations for example, the set of all elements that are members of both sets S и Т., denoted SТ. and read "the intersection of S и Т.", is represented visually by the area of overlap of the regions S и Т.. In Venn diagrams, the curves are overlapped in every possible way, showing all possible relations between the sets.

    Interactive data visualization enables direct actions on a graphical plot to change elements and link between multiple plots. [35]

    Interactive data visualization has been a pursuit of statisticians since the late 1960s. Examples of the developments can be found on the American Statistical Association video lending library. [36]

    Common interactions include:

    • Brushing: works by using the mouse to control a paintbrush, directly changing the color or glyph of elements of a plot. The paintbrush is sometimes a pointer and sometimes works by drawing an outline of sorts around points the outline is sometimes irregularly shaped, like a lasso. Brushing is most commonly used when multiple plots are visible and some linking mechanism exists between the plots. There are several different conceptual models for brushing and a number of common linking mechanisms. Brushing scatterplots can be a transient operation in which points in the active plot only retain their new characteristics. At the same time, they are enclosed or intersected by the brush, or it can be a persistent operation, so that points retain their new appearance after the brush has been moved away. Transient brushing is usually chosen for linked brushing, as we have just described.
    • Painting: Persistent brushing is useful when we want to group the points into clusters and then proceed to use other operations, such as the tour, to compare the groups. It is becoming common terminology to call the persistent operation painting,
    • Identification: which could also be called labeling or label brushing, is another plot manipulation that can be linked. Bringing the cursor near a point or edge in a scatterplot, or a bar in a barchart, causes a label to appear that identifies the plot element. It is widely available in many interactive graphics, and is sometimes called mouseover.
    • Scaling: maps the data onto the window, and changes in the area of the. mapping function help us learn different things from the same plot. Scaling is commonly used to zoom in on crowded regions of a scatterplot, and it can also be used to change the aspect ratio of a plot, to reveal different features of the data.
    • Linking: connects elements selected in one plot with elements in another plot. The simplest kind of linking, one-to-one, where both plots show different projections of the same data, and a point in one plot corresponds to exactly one point in the other. When using area plots, brushing any part of an area has the same effect as brushing it all and is equivalent to selecting all cases in the corresponding category. Even when some plot elements represent more than one case, the underlying linking rule still links one case in one plot to the same case in other plots. Linking can also be by categorical variable, such as by a subject id, so that all data values corresponding to that subject are highlighted, in all the visible plots.

    There are different approaches on the scope of data visualization. One common focus is on information presentation, such as Friedman (2008). Friendly (2008) presumes two main parts of data visualization: statistical graphics, and thematic cartography. [37] In this line the "Data Visualization: Modern Approaches" (2007) article gives an overview of seven subjects of data visualization: [38]

      & resources
    • Displaying connections
    • Displaying data
    • Displaying news
    • Displaying websites
    • Tools and services

    All these subjects are closely related to graphic design and information representation.

    On the other hand, from a computer science perspective, Frits H. Post in 2002 categorized the field into sub-fields: [9] [39]

    Within The Harvard Business Review, Scott Berinato developed a framework to approach data visualisation. [40] To start thinking visually, users must consider two questions 1) What you have and 2) what you’re doing. The first step is identifying what data you want visualised. It is data-driven like profit over the past ten years or a conceptual idea like how a specific organisation is structured. Once this question is answered one can then focus on whether they are trying to communicate information (declarative visualisation) or trying to figure something out (exploratory visualisation). Scott Berinato combines these questions to give four types of visual communication that each have their own goals. [40]

    These four types of visual communication are as follows

    • idea illustration (conceptual & declarative). [40]
      • Used to teach, explain and/or simply concepts. For example, organisation charts and decision trees.
      • Used to discover, innovate and solve problems. For example, a whiteboard after a brainstorming session.
      • Used to spot trends and make sense of data. This type of visual is more common with large and complex data where the dataset is somewhat unknown and the task is open-ended.
      • The most common and simple type of visualisation used for affirming and setting context. For example, a line graph of GDP over time.

      Data presentation architecture (DPA) is a skill-set that seeks to identify, locate, manipulate, format and present data in such a way as to optimally communicate meaning and proper knowledge.

      Historically, the term data presentation architecture is attributed to Kelly Lautt: [a] "Data Presentation Architecture (DPA) is a rarely applied skill set critical for the success and value of Business Intelligence. Data presentation architecture weds the science of numbers, data and statistics in discovering valuable information from data and making it usable, relevant and actionable with the arts of data visualization, communications, organizational psychology and change management in order to provide business intelligence solutions with the data scope, delivery timing, format and visualizations that will most effectively support and drive operational, tactical and strategic behaviour toward understood business (or organizational) goals. DPA is neither an IT nor a business skill set but exists as a separate field of expertise. Often confused with data visualization, data presentation architecture is a much broader skill set that includes determining what data on what schedule and in what exact format is to be presented, not just the best way to present data that has already been chosen. Data visualization skills are one element of DPA."

      Objectives Edit

      DPA has two main objectives:

      • To use data to provide knowledge in the most efficient manner possible (minimize noise, complexity, and unnecessary data or detail given each audience's needs and roles)
      • To use data to provide knowledge in the most effective manner possible (provide relevant, timely and complete data to each audience member in a clear and understandable manner that conveys important meaning, is actionable and can affect understanding, behavior and decisions)

      Scope Edit

      With the above objectives in mind, the actual work of data presentation architecture consists of:


      Traceback (most recent call last): File "C:UsersmeAppDataRoamingBlender FoundationBlender2.81scriptsaddonsBlenderGIS-masteroperatorsio_export_shp.py", line 162, in execute if v.lstrip("-+").isdigit(): AttributeError: 'IDPropertyGroup' object has no attribute 'lstrip'

      Basemaps - NaN cast error

      The error that goes with this

      Originally posted by @MikeDabrowski in https://github.com/domlysz/BlenderGIS/issues/186#issuecomment-565720570

      Adding Mac OSX & Linux support in documentation

      I saw your great Wiki and the installation for gdal python bindings inside blender ont this page : https://github.com/domlysz/BlenderGIS/wiki/How-to-install-GDAL It's very helpfull but there is windows only installation. I don't use Windows. According to you, I would want to add other plateform to your wiki.

      Mac Osx Tested on Yosemite 10.10 and Blender 2.74 1) Install Xcode and Macports from this link : https://www.macports.org/install.php

      2) Install gdal and gdal python bindings Open a terminal from spotlight or from Applications => Utilities => Terminal Then type with administratives rights :

      sudo port install gdal py34-gdal

      3) Copy osgeo folder from python bindings to blender

      cp -rf /opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/site-packages/osgeo /where_you_put_blender_on_your_mac/Blender/blender.app/Contents/Resources/2.74/scripts/modules/

      Заменити where_you_put_blender_on_your_mac with the path where you run or install Blender

      Test it in Blender Python console like windows installation.

      I think there is a mistake in the wiki with this : Finally, to get GDAL working in Blender, just copy osgeo folder in Python tree folder of Blender (C:Program FilesBlender FoundationBlender2.70pythonlibsite-packages). If I put the osgeo folder in the same path like you recommand (python/lib/site-packages), I'm not able to launch gdal from blender. When I put osgeo in blender's module folder, It works !

      Sorry for my poor english, I'm french .

      No imageIO module

      No imaging library available. ImageIO module was not correctly installed. Please reinstall it or try to install Python GDAL or Pillow module

      this is my problem,when i start BlenderGIS reinstall it 3 times thank you

      Gaps between DEM's when trying to achieve tiled terrain project

      I'm working to take assets imported using BlenderGIS and then work on them with Armory, so I can interact with the terrain and fly through it. Due to the size of some of the rasters 20000+ pixels I am hitting WebGL limitations within Armory exports.

      To resolve this, I attempted to cut my Heightmap up in QGIS and load individual tiles with BlenderGIS, but I got the following gaps between DEM's which were impossible to join:

      I spotted this had been mentioned before in following posts: https://github.com/domlysz/BlenderGIS/issues/24 https://github.com/domlysz/BlenderGIS/issues/98

      So I switched between pxLoc='CENTER' и Loc='CORNER' in operators/io_import_georaster.py but neither made a difference.

      So I took your advice in one of the posts and just imported the whole heightmap and looked for another route to tile. Having found this script I was able to slice up the mesh into 16 tiles (seperate objects):

      And started importing sat images that I had already split into tiles within QGIS, this appeared to look nice and worked well:

      However when I zoomed into the edges I had a similar gap issue:

      I feel like I'm getting closer but would appreciate a little help trying to reduce the gap issues.

      The entire sat image in this test is 10000 x 10000 and each tile is 2500 x 2500.

      I'm using the following python extract the square HM from the source asc:

      And the following to generate tiled sat images:

      I'm running Blender 2.8 with your latest BlenderGIS build. Projection on the project is QGS 84 / UTM zone58S

      .blend file for reference: https://1drv.ms/u/s!AjCedBZJ5Eh4i3-eifFqf19IZefa

      A couple of the Sat tiles: https://1drv.ms/u/s!AjCedBZJ5Eh4jADXJQmz8O3lyLja

      Entire square .asc heightmap: https://1drv.ms/u/s!AjCedBZJ5Eh4jADXJQmz8O3lyLja

      Place the Georef Cam higher

      Sometimes I get black holes when I render the image:

      This happens when there is a single peak that is higher than surrounding terrain. Is it possible to have the camera higher by default, so it's above all parts of the DEM?

      Get SRTM TimeoutError: [WinError 10060]

      I got this error loading the SRTM file, i try another locations but is the same error.

      TimeoutError: [WinError 10060]An error occurred during the connection attempt since the connected party did not respond properly after a period of time, or an error occurred in the established connection since the connected host could not respond.


      Погледајте видео: CS50 2014 - Week 8