Daugiau

Ar galima „ArcGIS“ piešti 3D „Choropleth“ žemėlapį?

Ar galima „ArcGIS“ piešti 3D „Choropleth“ žemėlapį?


Turiu omenyje šiuos du pavyzdžius:

Be to, jei „ArcGIS“ neįmanoma sukurti 3D choropleth žemėlapio, ar yra koks nors kitas GIS programinės įrangos paketas, kuris gali piešti 3D choropleth žemėlapius, išskyrus „Maptitude“?


„ArcScene“ yra ESRI metodas tai padaryti. Tikėtina, kad jis įdiegtas kartu su „ArcGIS“, todėl turėtumėte jį rasti pradžios meniu.

Tai yra tipiškas „ArcScene“ žemėlapis. Iš esmės jūsų atributo vertė gali tapti ekstruzija, jums dažnai reikia normalizuoti duomenis.


Pakelkite savo reljefo žemėlapį į naujas aukštumas

Standartiniai reljefo atvaizdavimo būdai, pavyzdžiui, kalvų šešėliai, yra tinkami daugeliui programų, tačiau galbūt norėsite pavaizduoti vietovę esant skirtingoms apšvietimo sąlygoms arba galbūt naudoti labiau meninę techniką. Tokiais atvejais jums gali tekti eiti šiek tiek toliau, nei sukurti paprastą kalvų šešėlį. Dėl šios priežasties (ir todėl, kad mums patinka gaminti įrankius, kurie praplečia tai, ką galime padaryti!), „Esri“ sukūrė naują įrankių rinkinį pavadinimu „Terrain Tools“, kuris padės pakelti jūsų reljefą į naujas aukštumas.

Kartografiniai tyrimai dažnai kuria metodus, modelius ir įrankius, kurie papildo arba praplečia tai, ką rasite programinėje įrangoje. Dažnai juos sunku rasti, jie gali būti paslėpti žurnalų straipsniuose arba juos sunku įgyvendinti.

Kai kurias iš šių idėjų ir darbo eigą sujungėme į „Terrain Tools“ įrankių rinkinį, kuris suteikia galimybę kurti alternatyvius reljefo vaizdus tiek „ArcMap“, tiek „ArcGIS Pro“. „Terrain Tools“ skatina jus būti kūrybiškesniais, išplėsdami visapusišką įrankių rinkinį, skirtą vietovės vaizdavimui GIS. Jie padės kritiškiau apgalvoti dizaino pasirinkimą ir tai, kaip peržengti numatytuosius.

Iš „ArcGIS Online“ galite atsisiųsti „Terrain Tools Sample“, ZIP failą, kuriame yra įrankių dėžutė, duomenų pavyzdžiai, dokumentai, „ArcMap“ žemėlapio dokumentas ir „ArcGIS Pro“ projektas. Žemėlapio dokumente ir „ArcGIS Pro“ projekte taip pat yra rezultatų sluoksnių, kad galėtumėte pamatyti, kaip įrankiai veikia, prieš juos naudodami savo duomenims.

Svarbu pažymėti, kad pavyzdžių rezultatuose naudojamas numatytasis išvestis. Jie yra atspirties taškas. Daugelis įrankių suteikia jums galimybę modifikuoti parametrus ir pritaikyti savo išvestį. Dokumentai yra dirbtuvių formato, į kuriuos įeina kiekvieno įrankio aptarimas ir naudojimo instrukcijos. Kadangi įrankiai parašyti „Python“, juos galima peržiūrėti, modifikuoti ir naudoti kaip pradinį tašką tolesniam tobulinimui.

„Terrain Tools Sample“ yra keletas anksčiau prieinamų įrankių, kurie iš pradžių buvo sukurti kaip modeliai naudojant „ModelBuilder“, kurie buvo perrašyti ir optimizuoti kaip „Python“ scenarijai, o tai pagerina jų stabilumą ir apdorojimo greitį. Be to, nauji įrankiai buvo parašyti iš originalių paskelbtų algoritmų arba optimizuoti kaip „Python“ scenarijai iš kodo pavyzdžių.

Vienas svarbiausių „Terrain Tools“ akcentų yra naujasis „Cluster Hillshade“, kuris suteikia galimybę padaryti įspūdingų detalių ir meniškų kalvų su savo duomenimis. Vykdant automatizuotą procesą, tai yra beveik taip arti, kaip klasikinis ranka pieštas kalvų šešėlis - ir viskas, pradedant tik skaitmeninio aukščio modelio (DEM) įvestimi ir pelės paspaudimu. Vienas įrankis leidžia naudoti Tanaka metodą kuriant apšviestus kontūrus ir užpildytus kontūrus.

Teminiai žemėlapiai nebuvo ignoruojami. Puikiai galima paleisti įrankius bet kokiam įvesties rastrui (pvz., Statistiniam paviršiui, o ne DEM), tačiau yra ir specialus 3D „Choropleth“ įrankis, naudingas norint pridėti gylį į „choropleth“ žemėlapį koduojant antrą dalį informacijos arba kaip pamatyti skirtumus per vieną klasės intervalą.

Yra daugybė priemonių, kurias reikia ištirti. Scenarijai yra visiškai atviri, kad juos būtų galima pritaikyti toliau. 1 lentelėje pateikiama tai, kas įtraukta į „Terrain Tools“ pavyzdį.

Esame skolingi keliems pagrindiniams tyrėjams, kurie padėjo sukurti šias priemones. Nuorodas ir nuorodas į jų originalų darbą rasite dokumentacijoje ir įrankio žinyne.

Gaukite „Terrain Tools Sample 1.0“ beta versiją iš „ArcGIS Online“. Mėgaukitės naudodami šiuos įrankius, nesvarbu, ar ieškote pažangesnio kalvų atspalvio, ar kažko šiek tiek meniškesnio. Naudokite juos kaip atspirties tašką įkvėpimui ir pasidalykite savo pastangomis!


Pristatome 3D „ggplots“ su „rayshader“

Kai „rayshader“ grakščiai pereina į antrus metus, džiaugiuosi galėdamas pranešti apie funkcijos, kurią kurį laiką erzinau, išleidimą: 3D ggplots! Praėjo daug laiko, bet laukti buvo verta - pažadu. Šios funkcijos sukūrimas buvo logiškas „rayshader“ pagrindinės kompetencijos pratęsimas - naudojant aukščio matricas, kad būtų sugeneruoti ultragarsiniai 3D topografinių duomenų žemėlapiai. Konkrečiai, šis įrankis generuoja 3D vizualizacijas, transformuodamas spalvą ar užpildo estetiką, jau apibrėžtą objekte „ggplot2“, į trečiąjį matmenį, tada originalų sklypą susieja su tuo 3D paviršiumi.

Kaip reikia sukurti 3D ggplot? Ar turiu išmokti visiškai naujos sąsajos, kad galėčiau kurti 3D siužetus? Ir palaukite, ar 3D braižymas nėra blogas? Tęskite skaitymą, kad sužinotumėte!

Pastaba: prie kiekvienos šio straipsnio vizualizacijos pateikiamas kodas, naudojamas jai sukurti (aukščiau pateikto vaizdo įrašo kodas yra straipsnio pabaigoje) - kai įdiegsite naujausią „Github“ „rayshader“ versiją, galėsite paleisti kodą žemiau ir iškart pradėk žaisti kartu su manimi. Išbandyk! (pastaba: Pašto sąrašo prenumeratoriai, paketas bus išleistas antradienį - grįžkite ir išbandykite kodą!)

Pagrindinis mano tikslas buvo ne tik suteikti nulaužtą naudingumą šiems siužetams sukurti - norėjau padaryti sąsają kuo patogesnę vartotojui. Norėjau 3D braižymo paketo, kuriam nereikėtų mokyti naudotojų naujos darbo eigos ar sudėtingos 3D modeliavimo programinės įrangos, kad būtų sukurtas 3D braižas, ši funkcija yra iškart prieinama visiems, kurie jau žino, kaip naudotis „ggplot2“.

Dėl šio paprastumo ir paprasto naudojimo noro šis 3D grafikų įgyvendinimas nėra nauja 3D grafikos gramatika. Visą grafiką vis dar lemia „ggplot2“ - „rayshader“ tik paima tuos objektus ir susieja juos su 3D.

Norėdami transformuoti esamą „ggplot2“ objektą į 3D, tiesiog nuleiskite objektą į plot_gg () funkciją - „rayshader“ tvarko nešvarų darbą, kai pašalinami visi ne duomenų elementai, perplanuojami duomenys, spindulių sekimo šešėliai ir braižomi 3D trimatyje. rgl paketas. Tai veikia su bet kokiu „ggplot“, kuriame yra spalva ar užpildo estetika, nesvarbu, koks sudėtingumas yra 2 „Skirta veikti“. Jei rasite tokių pavyzdžių, palikite problemą „Github“ klausimų puslapyje.

Atidarytas siužetas gali būti valdomas kaip ir bet kuris kitas „rayshader“ siužetas - galite paskambinti „render_camera“ (), kad programiškai pakeistumėte kameros padėtį, „render_snapshot“), kad išsaugotumėte arba išvestumėte dabartinį vaizdą, arba net naudokite „render_depth“ (), kad padarytumėte slidų gylį. lauko efektas (apie srities gylį ir jo naudojimą 3D vizualizacijoje rašiau ankstesniame savo tinklaraščio įraše - kažkada tai patikrinkite). Taip pat galite pakeisti ar net pašalinti šviesos šaltinį ir perduoti visus argumentus plot_gg (), kuriuos pavaizduotumėte plot_3d ().

„Rayshader“ išvestis iš tikrųjų yra 2,5D siužetas, todėl staigiuose perėjimuose kartais (ne visada!) Bus nepageidaujamų spalvų maišymo tarp žemų ir aukštų sričių. Tai galite apeiti dviem būdais: uždengti arba padidinti savo siužeto raišką. Norėdami užpildyti estetiką, galite uždengti aštrius perėjimus tarp taškų, suteikdami sluoksniui linijos spalvą - čia aš pridėjau juodą liniją prie šešiakampio diagramos, kuri apima visus perėjimo regionus.

Spalvų estetikai „plot_gg“ () turi įmontuotą parinktį, kai taškus susiejama su 3D, kad jis šiek tiek sumažėtų. Žaiskite naudodami šią vertę, jei naudojate geom_point () ir turite nepageidaujamą spalvų maišymą perėjimo regionuose.

Taip pat galite tiesiog padidinti diagramos skiriamąją gebą (padidindami argumentus dėl pločio ir aukščio), o tai padės išlyginti visas šias problemas.

Jei numatytieji parametrai „plot_gg ()“ jūsų netraukia, yra būdų, kaip pritaikyti 3D išvestį. Galite pakeisti 3D mastelį, koreguoti šviesos padėtį ar intensyvumą arba manipuliuoti pagrindiniu šešėliu ir fono spalva taip pat, kaip tai darytumėte naudodamiesi „rayshader“ funkcija „ray_shade ()“. Jei įmontuota „ggplot“ į 3D konversija nepatinka, galite perduoti dviejų „ggplots“ sąrašą - pirmasis bus rodomas sklypas, o antrasis bus naudojamas 3D paviršiui generuoti (taip pat, pateikite problemą „Rayshader Github“, jei ji neveikia - ggplot2 yra per daug kampinių atvejų, kad pats juos suprasčiau).

Gebėjimas nurodyti 3D paviršių atskirai nuo paties siužeto yra daugiau nei klaidų apeiti. Taip pat galite naudoti šią funkciją vizualizacijai, kur gylis naudojamas kaip jo paties kintamasis, atskirai nuo spalvos. Norite parodyti įkopimo į kalną algoritmą, įstrigusį vietinėje maksimoje? Arba vandens telkinių vietos, vizualizuotos pagal tikrąsias geografines ypatybes? Kaip būtų su žaislo modeliu, kaip erdvėlaikio kreivumas lemia judančius objektus, skriejančius orbitoje? Visa tai ne tik įmanoma, bet ir nepaprastai paprasta su funkcija rayshader plot_gg ().

Bet palaukite - ar 3D siužetai nėra blogi?

"Bet palauk!" Jūs klausiate. „Aš maniau, kad 3D braižymas yra blogas. Ar tikrai norite atidaryti „Pandora“ 3D langelių diagramą? “

Duomenų vizualizavimo bendruomenėje 3D turi prastą reputaciją, ir aš atkreipsiu dėmesį į puikų naują šaltinį, kuriame aprašoma, kodėl: Claus Wilke knygoje „Duomenų vizualizavimo pagrindai“ yra puikus skyrius pavadinimu „Neik 3D“. Jo patarimai yra mažiau juodi ir balti, nei numato skyriaus pavadinimas, tačiau jis pateikia du gerus dalykus, kuriuos analitikas / tyrėjas turėtų apsvarstyti prieš naudodamas 3D siužetą. Aš tų žodžių nepateikiau pažodžiui: čia pateikiu pagrindinius šio skyriaus aspektus ir ką „rayshader“ daro, kad padėtų išvengti tų spąstų.

  1. Nenaudokite neatlygintino 3D: Ar jūsų duomenys turi tris kintamuosius, kurių kiekvienas turi ištisinį skaitinį susiejimą? Jei atsakymas yra „ne“, neturėtumėte naudoti 3D. Tai neabejotinai didžiausias pažeidėjas, netinkamai naudojant „3D 3“ „Thanks Excel“.

„Rayshader“ įgyvendinant 3D siužetus to aiškiai išvengiama: norint sugeneruoti 3D siužetą, turite turėti tęstinį spalvų atvaizdavimą pradiniame siužete (jei bandysite naudoti atskirą duomenų tašką, susietą su spalva, plot_gg () išmes klaida). Bet koks neatlygintinas 3D vartotojas turi būti užkoduotas. Ir jei kam nors reikia turėti savo 3D skritulinę diagramą, kas aš esu, kad suabejotų jų ketinimais? Jie gali turėti savo priežasčių (greičiausiai blogų, bet kas žino), ir jei jie imsis darbo, kad nulaužtų objektyviai „blogą“ vizualizaciją: gerai, palaimink jų širdį.

Ir ne visi 3D yra neatlygintini - aukščiau pateiktas erdvėlaikio siužetas parodo, kad gylis gali būti veiksmingesnis įrankis nei bet kuris kitas (spalva, kontūrai, vektorinės linijos) pasakojant tam tikros rūšies istoriją.

  1. Statybines 3D vizualizacijas sunku interpretuoti, nes ekranas yra savaiminė 2D terpė, o skaitytojas negali tiksliai atkurti 3D duomenų gylio informacijos. Bet kokia 3D vizualizacija, turinti „plaukiojančių“ objektų, tokių kaip 3D sklaidos diagramos ar 3D linijų diagramos, kenčia nuo šios problemos. Net jei 3D objektai yra gerai pagrįsti, pridedant perspektyvą, sunku palyginti skirtingus duomenų taškus.

„Rayshader“ šias problemas sprendžia keliais būdais: pirma, „Rayshader“ pagal nutylėjimą naudoja izometrinę 3D projekciją, kuri išsaugo plotus, santykinius ilgius ir kampus. Tai reiškia, kad 3D neiškreipia duomenų izometrinės projekcijos, tos pačios technikos, kaip ir 3D CAD programinėje įrangoje, kai reikia tiksliai vaizduoti 3D objektus 2D. Antra, visi duomenys yra „pagrįsti“ „Rayshader“. Kadangi „Rayshader“ sukurti brėžiniai yra faktiškai 2,5D, o ne visiškai 3D (kiekvienas x / y taškas susietas tik su vienu z tašku, ir visi tie taškai yra sujungti), tęstinis pagrindas substratas pateikia trūkstamos gylio informacijos suvokimo kontekstą. Klausimas „maža dėžutė uždaryta, ar didelė dėžutė toli?“ neatsiranda naudojant 2,5D diagramą, nes tie taškai visada gali būti 3D erdvėje, nurodant aplinkinius duomenis.

Gylis gali būti veiksmingesnė priemonė nei bet kuri kita (spalva, kontūrai, vektorinės linijos) pasakojant konkrečios rūšies istoriją.

Mano nuomone, 3D vizualizacija dažniausiai būna blogas repas, nes turimi įrankiai niekada to tinkamai nepalaikė. „Excel“ išimtinai gamina 3D „neatlygintinos“ veislės vizualizacijas. Į inžineriją orientuotos programos, tokios kaip MATLAB, linkusios kurti funkcinius, bet estetiškus siužetus. gerai, pagamino inžinierius (atsiprašau visų meno inžinierių). „Python“ ir kitos kalbos (įskaitant „R“!) 3D braižymą traktuoja kaip žaislą - siūlo tam tikrų pagrindinių komunalinių paslaugų, bet ne (mano nuomone, vėlgi), kad palaikytų rimtą darbą. Didelė dalis akademinių 3D braižymo paslaugų nėra sutelkta ties duomenimis - jos labiau sukurtos matematinių paviršių, kuriuos galima apibrėžti lygtimis, rodymui.

Šis palaikymo trūkumas priverčia tuos, kurie nori gražaus 3D siužeto, išeiti iš programavimo pasaulio ir patekti į visiškai įgūdžių atžvilgiu stačią 3D modeliavimo pasaulį. Sužinoti apie programavimą, duomenų mokslą ir duomenų vizualizavimą yra pakankamai sunku: mums nereikia įtraukti „Blender“ į sąrašą.

Žinau, kad dabar kažkas galvoja: „Jei spalvų duomenys jau yra, kam vargti dėl 3D atvaizdavimo? Ar šis žemėlapis pagal apibrėžimą nėra nemokamas, jei spalva jau yra? “ Jei pagalvojote, čia yra jūsų rudos spalvos taškai. 4 Spoileris: nėra rudos spalvos taškų. . Tačiau 3D žemėlapiai turi tam tikrų pranašumų, palyginti su tradiciniais spalvų siužetais. Patarimas visada naudoti spalvų schemą nėra toks paprastas: pateikiant spalvų žemėlapį, gali tekti atsižvelgti į fiziologinius spalvų suvokimo aspektus. Yra akivaizdžių problemų, tokių kaip daltonizmas. Tada yra subtilesnių klausimų, pavyzdžiui, kaip kai kurios paletės suvokiamos tiesiškai, ar kaip kai kurios spalvos tam tikrose pasaulio vietose turi specifinę reikšmę, kuri gali pakeisti vizualizacijos kontekstą.

Sužinoti apie programavimą, duomenų mokslą ir duomenų vizualizavimą yra pakankamai sunku: mums nereikia įtraukti „Blender“ į sąrašą.

Taip pat kyla aiškinamumo klausimas: tyrėjai žino, kaip interpretuoti spalvų siužetą, bet kaip pasaulietis turėtų žinoti, kad žalia yra pusė geltonos spalvos, kurios abi yra aukštesnės nei violetinės? Profesionalai žino, kaip ieškoti spalvų juostos, kad pateiktų reikiamą kontekstą, tačiau ne visi pasauliečiai iš karto žino, kaip interpretuoti šilumos žemėlapį. Net jei taip ir darote, dažnai geriausia nepertraukiamus kintamuosius kaupti dideliais atskirais intervalais, nes mūsų smegenims sunku šias spalvas susieti su skaitmeninėmis reikšmėmis bet kokiu ištikimybės laipsniu. Jei jūsų pasakojimas yra „didelė X kintamos koncentracijos koncentracija čia ir maža koncentracija kitur“, ar jums reikia tikslumo, kurį suteikia spalvų grafikas? Ne visada.

3D siužetas yra tik dar viena priemonė, leidžianti skaitytojui palyginti santykinius erdvės dydžius. Interaktyviame ar besisukančiame 3D grafike vartotojas gali palyginti santykinius dydžius taip pat lengvai, kaip ir du objektai, jei būtų pastatyti priešais juos. Taip, skaitytojas praranda galimybę tiksliai atvaizduoti pateiktus duomenis pagal jų skaitmeninę vertę. Tačiau gero duomenų vizualizavimo esmė yra ne galimybė perkurti pirminį duomenų rinkinį, remiantis paveikslo RGB reikšmėmis, o pasakoti istoriją. Kai kuriais atvejais 3D siužetas yra geresnė ir patrauklesnė priemonė tai padaryti.

Pasiruošę pradėti? Peržiūrėkite toliau pateiktas nuorodas! Svetainėje yra visų „Rayshader“ funkcijų dokumentacija ir pavyzdžiai, o tikrąją saugyklą galite rasti „Github“ puslapyje.

Ir jei jums patiko šis įrašas, būtinai sekite mane „Twitter“ ir prisiregistruokite gauti mano naujienlaiškį!


Mokslinių duomenų vizualizavimas naudojant KML ir virtualius gaublius

Kadangi NASA „World Wind“ (2004 m.) Ir „Google Earth“ (2005 m.) Virtualiojo gaublio samprata pateko į plačiosios visuomenės sąmonę, mūsų koncepcija, kaip pamatyti planetą, kurioje gyvename, visam laikui pasikeitė. Panašiai kaip internetas pakeitė informacijos kaupimo, prieigos ir rūšiavimo būdą, virtualieji gaubliai pertvarko mūsų perspektyvą, kaip geriausiai vizualizuoti geoerdvinius duomenis. Vienas pagrindinių šios evoliucijos komponentų buvo raktų skylių žymėjimo kalbos (KML) atsiradimas kaip pageidaujamas kodas šių technologijų turiniui pridėti ir valdyti. Dabar „Open Geospatial Consortium“ (OGC) pripažintas tarptautiniu standartu, KML dabar vis labiau palaiko įvairios platformos, įskaitant „Google Earth“ ir „Maps“, „NASA World Wind“, „ESRI ArcGIS Explorer“ ir „Microsoft Virtual Earth and EarthBrowser“.

„AGU“ sesijos „Virtualūs gaubliai“ tikslas yra suteikti vartotojams forumą keistis idėjomis, reklamuoti koncepcijas ir demonstruoti naujoves naudojant KML ir (arba) gaublį bei kitas geografinės naršyklės technologijas.

Tai veiksmo kupina diena (gruodžio 18 d., Ketvirtadienis) su daugybe įdomių pokalbių ir interaktyvių demonstracijų. Esu kviečiamas skaityti pranešimą apie KML naudojimą teminiam žemėlapiui ir teminį žemėlapių kūrimo variklį.

Norėčiau pasinaudoti šia proga pasivyti kitus šios srities praktikus ir pasikeisti idėjomis. Viešėsiu San Franciske gruodžio 11–19 d. Atsiųskite man pastabą, jei esate šalia.


Rezultatai

2D ir 3D atvaizdavimas ir vizualizavimas

3 paveiksle pavaizduoti anatominių regionų ir pažeidimų dviejų matmenų kartografavimo proceso rezultatai. Regionų pavadinimai atspindi paciento orientaciją (kairė / dešinė, priekinė / užpakalinė) ir artumą prie fiksuotų anatominių struktūrų dešinėje vertikalioje ašyje. Atkreipkite dėmesį, kad kairiajame ir dešiniajame žemėlapio kraštuose esantys regionai atspindi to paties regiono puses dėl gautos projekcijos.

TEM pažeidimai perdengiami anatominiuose regionuose. Parodomi 2D kartografavimo rezultatai. Pažeidimų (taškų) žemėlapis buvo uždengtas anatominių regionų (daugiakampių) žemėlapyje. Atminkite, kad kairiajame ir dešiniajame žemėlapio kraštuose esantys regionai atspindi vieną padalytą sritį dėl naudojamos projekcijos.

2D Choropleth procedūrinių nesėkmių rodymas pagal anatominius regionus parodytas & # x200B paveiksle4. 4. Vizualiai apžiūrėjus šį žemėlapį paaiškėjo, kad didesnis gedimo laipsnis buvo susijęs su regionais, esančiais toliau nuo dantytos linijos, virš pilvaplėvės atspindžio ir virš tiesiosios žarnos jungties.

Choropleth operacinių gedimų rodiklių žemėlapis. Rodomas choropleto žemėlapis, rodantis operacinių gedimų rodiklių geografinį pasiskirstymą pagal anatominius regionus. Tamsesnės spalvos rodo aukštesnį lygį.

Papildomame faile 1 rodomi anatominių regionų (daugiakampių) ir TEM pažeidimų (taškų) 3D žemėlapių sudarymo proceso rezultatai. 2D projekcijos nustatytas iškraipymas (tempimas) ir pasienio regionų padalijimas 2D srityje yra pataisytas 3D. Animacija leidžia toliau tyrinėti duomenis iš visų perspektyvų. Skaidrus perteikimas [žr. 2 papildomą bylą] rodo, kad pilvaplėvės atspindys yra įstrižinė skerspjūvio plokštuma, nes ji egzistuoja in vivo. 3D choropletinis procedūrų nesėkmių rodiklis (5 pav. & # X200B (5 pav.) 5) atskleidžia papildomą modelį, kuris nėra akivaizdus 2D: anatominiai regionai, kurių rodikliai yra didžiausi, priekinėje ir užpakalinėje plokštumose buvo priešais vienas kitą, o šoninė apsauga buvo santykinai regionuose.

3D operacinių gedimų rodiklių choropleto žemėlapis. Choropleth žemėlapio 3D versija, pavaizduota 4 paveiksle. Tamsios spalvos regionai, esantys šalia paveikslo viršaus, rodo didelių gedimų dažnio regionus didžiausią atstumą nuo dantytos linijos. Regionai, kurių rodikliai yra didžiausi, yra priešingi tiesiosios žarnos priekiniams ir užpakaliniams aspektams.

Statistinė analizė

Statistiškai reikšmingo pasaulinio grupavimo tarp operacijų nesėkmių trūkumą regionuose gali lemti santykinai nedidelis regionų skaičius (20), dėl ko statistinė galia yra maža. Dėl 2D ir 3D vizualizacijos du patologiniai veiksniai ir keturi lokalizacijos veiksniai buvo pasirinkti kaip nepriklausomi kintamieji įprastoje mažiausių kvadratų regresijoje dėl operacijos nesėkmės. Tai buvo vidutinis pažeidimo dydis, ankstesnis pasikartojimo dažnis, atstumas nuo dantytos linijos, regiono ribos vieta tiesiosios žarnos sienelėje (radialiniais laipsniais) ir vieta virš pilvaplėvės atspindžio, virš tiesiosios žarnos jungties arba priekinės / užpakalinės ( priekinė / galinė) plokštuma. Nors tik atstumas nuo dantytos linijos buvo reikšmingas, tiek tiesiosios žarnos sienelės, tiek vieta virš tiesiosios zigmoidinės sankryžos buvo nežymiai reikšmingos (p & # x0003c 0,08).

Atliekant regresijos analizės likučių atvaizdavimą paaiškėjo, kad virš tiesiosios zigmoidinės jungties yra didesnių liekanų (duomenys neskelbtini). Tai buvo patvirtinta radus reikšmingą erdvinį grupavimąsi su Morano I (p & # x0003c 0,005). Tai parodė, kad yra nepaaiškinamas linijinės regresijos modelio erdvinio variacijos komponentas ir kad erdvinės regresijos modelį naudoti norint atsižvelgti į duomenų erdvinę struktūrą yra tinkamas. Vėlesnė erdvinės regresijos analizė parodė, kad tik atstumas nuo dantytos linijos turėjo reikšmingą ryšį su procedūriniu nepakankamumu. Gedimų dažnis buvo didesnis didėjant atstumui nuo dantytos linijos (p & # x0003c 0,001).


Mdhntd

Ar yra dvigubų žvaigždžių, kurias iš tikrųjų matau skriejančias vienas kitam?

Aš išėjau iš darbo, o viršininkas man pasiūlė 3 mėnesių „lengvatinį laikotarpį“, kur aš vis tiek galėčiau grįžti

Kuo „Windows ME“ tapo tokia nelaiminga?

Kodėl jie nesako „Kūdikis“

Kodėl verta naudoti „null“ funkciją, o ne == []

Ar galima sutvarkyti picos akmenį, kai jo valymui panaudotas muilas?

Kokia yra šios rekursinės funkcijos uždara forma?

Kuo „soeben“ ir „eben“ skiriasi viena nuo kitos?

Ar kažkas susisuka | sudo bash - pagrįstai saugus diegimo būdas?

3D braižas su nelygybės parametro reikšmių sąlyga

Ar „Shuttle“ vairas ar aukščiai veikė, kai skrido ant jo laikiklio 747?

Kodėl vidutinės vertės teoremose yra atviras intervalas skirtingumui, o uždarytas tęstinumui?

Mokslinių tyrimų atlikimas akademinėje aplinkoje ir nemėgimas konkurencijos

Kodėl prekybos federacija taip sunerimsta sužinojusi, kad ambasadoriai yra Jedi riteriai?

Ar nemandagu verbuotojams sakyti, kad keisčiau darbą tik už geresnį atlyginimą?

Aš neturiu galios visiems savo laužytojams

Aš priėmiau praktikos pasiūlymą. Ar turėčiau informuoti įmones, į kurias kreipiausi, kurios man dar negavo?

Klasikinių instrukcijų rinkinių nulio ir neigiamo ženklo elgsena

Kokį poveikį aplinkai turėtų Azijos dydžio drakonas?

Ar kaimo gyventojų kainos dėl jų nužudymo yra laikinos?

Ar „Entangle“ rašybai reikalinga esama augmenija?

Virgilijoje vietoj „est“ vartokite „sėdėti“

Kodėl šiame sakinyje „tamsus“ yra prieveiksmis?

Kodėl JAV vyriausybė nesumokėjo karo žalos jokiai užpultai šaliai?

Išjunkite žemėlapio mastelio keitimą naudodami „QGIS 3.5 +“

QGIS - išjungti pelės rato priartinimo interpoliaciją naudojant QGIS 3 Kurti šilumos žemėlapį su fiksuota maksimalia spalvų verte QGIS? 3D choropleth žemėlapio kūrimas QGIS 3 naudojant vietinius įrankius? Dingstant daugiakampiams artinant QGIS 3.0. žemėlapio plytelės su QGIS 3.6? Redaguoti žemėlapį, sukurtą naudojant PyQgis3 „Qgis“. „Print LayoutValue“ žemėlapio formos valdikliai „QGIS 3.x“

QGIS 3.8 bandau išjungti mastelio keitimą pelės ratuku. Ankstesnėse versijose buvo galimybė pasirinkti skiltyje „Nustatymai / nuostatos - & # 62 žemėlapio įrankiai“, tačiau panašu, kad tai buvo perkelta kartu su naujesnėmis versijomis.
Bandau tiesiog užrakinti sluoksnio skalę, panašią į tai, kaip „Arc“ leidžia užrakinti mastelio keitimo sluoksnį. Išjungus pelės ratuko priartinimą, mano situacija bus tinkama, nes aš naudoju „Magic“ pelę, kurią labai lengva netyčia slinkti.

Aš ieškojau to nustatymo „QGIS 2.18“, „3.4“ ir „3.8“ languose esančiuose nustatymuose & # 62options & # 62map tools ir nemačiau. Kokioje versijoje ją radote? Ekrano apačioje yra užrakto mygtukas, kuris netrukdo slinkti, bet priverčia žemėlapį padidinti, o ne keisti mastelį.

Panašu, kad į jūsų klausimą buvo atsakyta čia: gis.stackexchange.com/questions/215326 / & # 8230, deja, atrodo, kad mygtuko nebėra, bet aš išbandžiau pitono kodą ir jis veikė. Gal atidarykite funkcinį bilietą.

Niekada neradau mygtuko skalės užrakinimui, šį teiginį grindžiau atsakymu į panašų klausimą, kurį susiejo @Baswein. Išbandžiau pitono kodą ir jis man netiko. Veikia Q 3.8 „Mac“.

Tai skamba kaip erzina situacija. Galite pabandyti kitame įraše pateiktą pasiūlymą apie tai, kaip pitono kode nedėkite didžiųjų raidžių Qgis. Tam yra specialus bilietas, tačiau per keletą metų nieko neįvyko. Jei turite „Retina“ ekraną, jis gali būti susijęs su panašiu į šią problemą. issues.qgis.org/issues/18418 Kadras tamsoje, bet jūs galite išbandyti mažesnį nei 1 skaičių pitono kode.

QGIS 3.8 bandau išjungti mastelio keitimą pelės ratuku. Ankstesnėse versijose buvo galimybė pasirinkti skiltyje „Nustatymai / nuostatos - & # 62 žemėlapio įrankiai“, tačiau panašu, kad tai buvo perkelta kartu su naujesnėmis versijomis.
Bandau tiesiog užrakinti sluoksnio skalę, panašią į tai, kaip „Arc“ leidžia užrakinti mastelio keitimo sluoksnį. Išjungus pelės ratuko priartinimą, mano situacija bus tinkama, nes aš naudoju „Magic“ pelę, kurią labai lengva netyčia slinkti.

Aš ieškojau to nustatymo „QGIS 2.18“, „3.4“ ir „3.8“ languose esančiuose nustatymuose & # 62options & # 62map tools ir nemačiau. Kokioje versijoje ją radote? Ekrano apačioje yra užrakto mygtukas, kuris netrukdo slinkti, bet priverčia žemėlapį padidinti, o ne keisti mastelį.

Panašu, kad į jūsų klausimą buvo atsakyta čia: gis.stackexchange.com/questions/215326 / & # 8230, deja, atrodo, kad mygtuko nebėra, bet aš išbandžiau pitono kodą ir jis veikė. Gal atidarykite funkcinį bilietą.

Niekada neradau mygtuko skalės užrakinimui, šį teiginį grindžiau atsakymu į panašų klausimą, kurį susiejo @Baswein. Išbandžiau pitono kodą ir jis man netiko. Veikia Q 3.8 „Mac“.

Tai skamba kaip erzina situacija. Galite pabandyti kitame įraše pateiktą pasiūlymą apie tai, kaip pitono kode nedėkite didžiųjų raidžių Qgis. Tam yra specialus bilietas, tačiau per keletą metų nieko neįvyko. Jei turite „Retina“ ekraną, jis gali būti susijęs su panašiu į šią problemą. issues.qgis.org/issues/18418 Kadras tamsoje, bet jūs galite išbandyti mažesnį nei 1 skaičių pitono kode.

QGIS 3.8 bandau išjungti mastelio keitimą pelės ratuku. Ankstesnėse versijose buvo galimybė pasirinkti skiltyje „Nustatymai / nuostatos - & # 62 žemėlapio įrankiai“, tačiau panašu, kad tai buvo perkelta kartu su naujesnėmis versijomis.
Bandau tiesiog užrakinti sluoksnio skalę, panašią į tai, kaip „Arc“ leidžia užrakinti mastelio keitimo sluoksnį. Išjungus pelės ratuko priartinimą, mano situacija bus tinkama, nes aš naudoju „Magic“ pelę, kurią labai lengva netyčia slinkti.

QGIS 3.8 bandau išjungti mastelio keitimą pelės ratuku. Ankstesnėse versijose buvo galimybė pasirinkti skiltyje „Nustatymai / nuostatos - & # 62 žemėlapio įrankiai“, tačiau panašu, kad tai buvo perkelta kartu su naujesnėmis versijomis.
Bandau tiesiog užrakinti sluoksnio skalę, panašią į tai, kaip „Arc“ leidžia užrakinti mastelio keitimo sluoksnį. Išjungus pelės ratuko priartinimą, mano situacija bus tinkama, nes aš naudoju „Magic“ pelę, kurią labai lengva netyčia slinkti.

Aš ieškojau to nustatymo „QGIS 2.18“, „3.4“ ir „3.8“ languose esančiuose nustatymuose & # 62options & # 62map tools ir nemačiau. Kokioje versijoje ją radote? Ekrano apačioje yra užrakto mygtukas, kuris netrukdo slinkti, bet priverčia žemėlapį padidinti, o ne keisti mastelį.

Panašu, kad į jūsų klausimą buvo atsakyta čia: gis.stackexchange.com/questions/215326 / & # 8230, deja, atrodo, kad mygtuko nebėra, bet aš išbandžiau pitono kodą ir jis veikė. Gal atidarykite funkcinį bilietą.

Niekada neradau mygtuko užrakinti skalę, šį teiginį grindžiau atsakymu į panašų klausimą, kurį susiejo @Baswein. Išbandžiau pitono kodą ir jis man netiko. Veikia Q 3.8 „Mac“.

Tai skamba kaip erzina situacija. Galite pabandyti kitame įraše pateiktą pasiūlymą apie tai, kaip pitono kode nedėkite didžiųjų raidžių Qgis. Tam yra specialus bilietas, tačiau per keletą metų nieko neįvyko. Jei turite „Retina“ ekraną, jis gali būti susijęs su panašiu į šią problemą. issues.qgis.org/issues/18418 Kadras tamsoje, bet jūs galite išbandyti mažesnį nei 1 skaičių pitono kode.

Aš ieškojau to nustatymo „QGIS 2.18“, „3.4“ ir „3.8“ languose esančiuose nustatymuose & # 62options & # 62map tools ir nemačiau. Kokioje versijoje ją radote? Ekrano apačioje yra užrakto mygtukas, kuris netrukdo slinkti, bet priverčia žemėlapį padidinti, o ne keisti mastelį.

Panašu, kad į jūsų klausimą buvo atsakyta čia: gis.stackexchange.com/questions/215326 / & # 8230, deja, atrodo, kad mygtuko nebėra, bet aš išbandžiau pitono kodą ir jis veikė. Gal atidarykite svarbų bilietą.

Niekada neradau mygtuko skalės užrakinimui, šį teiginį grindžiau atsakymu į panašų klausimą, kurį susiejo @Baswein. Išbandžiau pitono kodą ir jis man netiko. Paleiskite Q 3.8 „Mac“.

Tai skamba kaip erzina situacija. Galite pabandyti kitame įraše pateiktą pasiūlymą apie tai, kaip pitono kode nedėkite didžiųjų raidžių Qgis. Tam yra specialus bilietas, tačiau per keletą metų nieko neįvyko. Jei turite „Retina“ ekraną, jis gali būti susijęs su panašiu į šią problemą. issues.qgis.org/issues/18418 Kadras tamsoje, bet jūs galite išbandyti mažesnį nei 1 skaičių pitono kode.

Aš ieškojau to nustatymo „QGIS 2.18“, „3.4“ ir „3.8“ languose esančiuose nustatymuose & # 62options & # 62map tools ir nemačiau. Kokioje versijoje ją radote? Ekrano apačioje yra užrakto mygtukas, kuris netrukdo slinkti, bet priverčia žemėlapį padidinti, o ne keisti mastelį.

Aš ieškojau to nustatymo „QGIS 2.18“, „3.4“ ir „3.8“ languose esančiuose nustatymuose & # 62options & # 62map tools ir nemačiau. Kokioje versijoje ją radote? Ekrano apačioje yra užrakto mygtukas, kuris netrukdo slinkti, tačiau priverčia žemėlapį padidinti, o ne keisti mastelį.

Panašu, kad į jūsų klausimą buvo atsakyta čia: gis.stackexchange.com/questions/215326 / & # 8230, deja, atrodo, kad mygtuko nebėra, bet aš išbandžiau pitono kodą ir jis veikė. Gal atidarykite funkcinį bilietą.

Panašu, kad į jūsų klausimą buvo atsakyta čia: gis.stackexchange.com/questions/215326 / & # 8230, deja, atrodo, kad mygtuko nebėra, bet aš išbandžiau pitono kodą ir jis veikė. Gal atidarykite svarbų bilietą.

Niekada neradau mygtuko skalės užrakinimui, šį teiginį grindžiau atsakymu į panašų klausimą, kurį susiejo @Baswein. Išbandžiau pitono kodą ir jis man netiko. Veikia Q 3.8 „Mac“.

Niekada neradau mygtuko užrakinti skalę, šį teiginį grindžiau atsakymu į panašų klausimą, kurį susiejo @Baswein. Išbandžiau pitono kodą ir jis man netiko. Paleiskite Q 3.8 „Mac“.


2.2 Demografinė statistinė analizė

2.2.1 Įvadas

Demographic analysis is predicated on accurate and systematically recorded population data for the area. The methods, which can be used, include (Chapin, 1965): 1) complete periodic census enumeration, 2) continuous population registration, and to supplement these, a third major means of obtaining population data is by estimation.

The methods of statistical data analysis fall into Multivariate data analysis and univariate data analysis. Univariate analysis involves the examination across cases of one variable at a time. There are three major characteristics of a single variable that are look at: the distribution, the central tendency, and the dispersion. Univariate statistical techniques represent a variety of basic descriptive statistics and include: Poisson process, nearest neighbour analysis, refined nearest neighbour analysis, K-function, weighted K-function, space-time Knox, Join-Count statistics, Global Moran s I and Geary s c, general Getis-Ord s G, local Moran s, local K-function, spatial autocorrelation, autocorrelograms, and variograms (Haining, 1990 Cressie, 1991 and Fotheringham, et al, 1994)

As Trevor (1994) observe spatial econometric modelling, geostatistical and spatial general linear modelling are concerned with modelling the relationship between one response variable of particular interest and others that may explain its spatial variation. There are situations where several possible response variable needs to be dealt with simultaneously and this bring into consideration multivariate statistical techniques. Multivariate statistics provide the ability to analyse complex sets of data. Multivariate statistics provide for analysis where there are many independent (IVs) and possible dependent variables (DVs), which are correlated to each other to varying degrees. The most commonly used methods of modelling multivariate data include (Fotheringham, et al. 1994 Plane, et al. 1994, pp. 308-321 and Trevor, 1994) descriptive statistics, multivariate statistical analysis, multivariate spatial correlation, Clustering, Geostatistical, Spatial econometric modelling, factorial ecology and spatial general linear modelling.

2.2.2 Spatial statistical analysis

Under spatial analysis, the focus is a spatial data set i.e. a data set in which each observation is referenced to a site or area (geographical location). Much of demographic data is collected in spatial context and requires statistical analysis for interpretation. Methods of analyses of spatial data include data description, map interpolation, exploratory data analyses (descriptive statistics), explanatory analyses and confirmatory data analyses (statistical inference and development and testing of models) (Haining, 1990).

There are several reasons why spatial analysis is key to integrated assessment framework. First, there is a strong link between humans and their environment. Spatial analysis techniques and methods help to incorporate spatial elements so that develop a clearer picture of this human/environment link. Second, for population study, different group's outcomes require varying spatial resolution of population model. Last but not least, people's actions and activities are spatial. Adding a spatial perspective can often add an important dimension to a study. For instance, using spatial analysis researchers could identify geographic clusters, define service areas for facilities, as well as develop models to calculate the impact of changes in populations.

Spatial statistics is the area of statistics concerned with data collected at various points in space. Spatial statistics summarize and describe numerically a variety of spatial patterns. Spatial statistics fall into three categories: Point pattern analysis, spatial autocorrelation, and Geostatistics (include descriptive spatial statistics) (Cressie, 1993)

2.2.2.1 Spatial Pattern analysis

Generally, analysis of spatial data involves the usage of either the connectivity or the similarity of spatial objects. A data set consisting of irregularly distributed points within a region is referred as (spatial) point pattern. In point pattern analysis the spatial properties of points are studied rather than the individual entities (quality of the point). Points are one-dimensional features, thus the valid measures of point distribution are the number of occurrences in the pattern and respective geographic location (Chou, 1997). The objective of analysis of a point pattern may involve test of complete spatial randomness (CSR), estimation of intensity, stochastic model fitting ( Involving or containing a random variable or variables) etc., to provide an explanation of the underlying processes. Point pattern analysis is concerned with the location of events, and with answering questions about the distribution of those locations, specifically whether they are clustered, randomly or regularly distributed (Bailey and Gatrell (1995) Cressie (1993)). to determine the relationships between points in geographic space is accomplish by using a number of statistical techniques including the use of basic descriptive statistics (i.e. mean, standard deviation, etc.), Poisson process using the chi-square test statistic, Nearest neighbour distance using the R test statistic, quadrat analysis, and Spatial autocorrelation using Geary's C and Moran's I test statistic (Chou, 1997)

2.2.2.2 Nearest Neighbour Analysis

Nearest neighbour analysis examines the distances between each point and the closest point to it (Fotheringham, et al 1994 and Wulder, 1999). The Nearest neighbour is a method of exploring pattern in Locational data by comparing graphically the observed distribution functions of event-to-event or random point-to-event nearest neighbour distances, either with each other or with those that may be theoretically expected from various hypothesized models, in particular that of spatial randomness (Upton, 1985), i.e. it describe distribution of points according to their spacing.

The Nearest neighbour index measures the degree of spatial dispersion in the distribution based on the minimum of the inter-feature distances (Chou, 1997), i.e. it is based on the distance between adjacent point features. Such that the distance between point features in a clustered pattern will be smaller than in a scattered (uniform) distribution with random falling between the two. The equation for the nearest neighbour is computed through the following steps

di is the distance from point i to its nearest neighbour Ad is the average of nearest neighbour distance of the point pattern n is the total number of points in the chosen map area.

Expresses the expected value of the average nearest distance A denotes the map area

Equation for the nearest neighbour index, it is defined as the ratio of Ad to Ed

The values of NNI range between two theoretical extremes, 0 and 2.1491. When all the points in a pattern fall at the same location, the pattern represents the theoretical extreme of spatial concentration, in this case, Ad = 0 and NNI = 0. The more closely the points are clustered together, the closer to 0 NNI will be, since the average nearest neighbour distance decreases. The closer NNI gets to 1, the more randomly spaced the points are. The value of NNI approaches 2.1491 for perfectly uniformly spaced points. Hence, the closer NNI is to 2.1491, the more uniformly spaced the data are.

2.2.2.3 Spatial Autocorrelation

Spatial autocorrelation may be defined as the relationship among values of a single variable that comes from the geographic arrangement of the areas in which these values occur. It measures the similarity of objects within an area, the degree to which a spatial phenomenon is correlated to itself in space (Cliff and Ord 1973, 1981), the level of interdependence between the variables, the nature and strength of the interdependence, i.e. spatial autocorrelation is an assessment of the correlation of a variable in reference to spatial location of the variable. Assess if the values are interrelated, and if so is there a spatial pattern to the correlation, i.e. is there spatial autocorrelation.

Spatial autocorrelation tools test whether the observed value of a variable at one locality is independent of values of the variable at neighbouring localities. Spatial autocorrelation may be classified as either positive or negative. Positive spatial autocorrelation has all similar values appearing together, while negative spatial autocorrelation has dissimilar values appearing in close association. A positive spatial autocorrelation refers to a map pattern where geographic features of similar value tend to cluster on a map, whereas a negative spatial autocorrelation indicates a map pattern in which geographic units of similar values scatter throughout the map. When no statistically significant spatial autocorrelation exists, the pattern of spatial distribution is considered random (Chou, 1997)

There are many measures/indicators of spatial autocorrelation (Cliff and Ord 1973, 1981 Goodchild, 1986 Haining, 1990 and Chou, 1997): 1) Global indicators of spatial association, join count statistics Moran's I (Moran, 1948) and Geary's c (Geary, 1954) the null and the alternative hypothesis general cross-product statistics normal, randomisation and permutation approach and spatial Correlogram. 2) Local indicators of spatial association -- LISA Gi and Gi* statistics LISA statistics local Moran inference for LISA spatial outliers. 3) The variogram approach to spatial association the geostatistical perspective variogram and semi-variogram variogram vs. correlogram fitting a variogram model robust estimates of a variogram interpretation of a variogram variogram and spatial sampling.

2.2.2.4 Descriptive Statistics

Descriptive statistics addresses itself to summarizing in brief form the information contained in a distribution. They are used to describe the basic features of the data in a study. They provide simple summaries about the sample and the measures, present quantitative descriptions in a manageable form and help us to simply large amounts of data in a sensible way. Descriptive statistics are divided into basic descriptive statistics (these are aspatial- include central tendency (shows the trend in the distribution: include mean, median, and mode) and dispersion (shows the extent of dispersion about the central tendency: three common measures of dispersion, the range, the standard deviation, The entropy is an index of uncertainty representing in a quantitative way how well we can predict which value a random variable will take on, Skewness measures the extent to which the bulk of the values in a distribution are concentrated to one side or the other of the mean, and Kurtosis measures the extent to which values are concentrated in one part of a frequency distribution)) and descriptive statistics for spatial data (Chou, 1997 Willemain, 1980).

2.2.2.4.1 Descriptive statistics for spatial data

The section dealt with a simple set of numbers, made no reference to geographic location, x, y coordinates or anything spatial. What would we need to do to understand spatial relationships among points? Although there is an entire sub-discipline devoted to Geostatistics, I touch upon only a few of the techniques that can be used to explain spatial patterning. The distribution of point features can be described by frequency, density, geometric center, spatial dispersion, and spatial arrangement (Chou, 1997).

Geometric center: The geographical properties of a point pattern are characterized by the geometric center, the dispersion, and spatial arrangement (Chou, 1997). This shows how points are distributed over the map area and whether the points are near each other, near the center of a demarked area (say occupied by certain ethnic group) or clustered near the corner.

Spatial Mean: This statistic locates the "centre of mass" of the data. If you consider the area of study as being a thin plate (of zero mass), and the value of each data point as being a point mass on the plate, the spatial mean is the location you'd have to put your finger under to have the plate balance on it. Each coordinate of the spatial mean is computed separately, using the grouped data mean formulae:

If the spatial mean of the data is significantly different from the geographic centre of the region, this indicates a non-uniform distribution. If the individual x and y coordinates of the data points are not known, the spatial mean can be estimated, at the cost of introducing measurement error, by the following procedure: Impose a rectangular grid on the area. The grid spacing must be uniform on the x and y-axis, but need not be the same for both. Assign values (odd integers, beginning with 1) to the midpoints of the spaces on both axes. We do this so that zero doesn't come in to complicate things. Sum the frequencies (i.e. data point values) in each column along the x-axis and row along the y-axis.

Standard Distance: This is the two-dimensional equivalent of the standard deviation, and is a common measure of dispersion. a large value of the standard distance means that the points are relatively scattered, while a small value means they are relatively clustered.

2.2.3 Multivariate Demographic Analysis

Multivariate analysis is explored in this research as it has a big family of techniques and it is promising for GIS demographic data in planning. Each technique has its own special capabilities and unique instances of applicability. The family of techniques can assist in the accomplishment of 1) apibūdinimas (find patterns of relationships where the human eye and even univariate or bivariate statistics fail to do so), 2) explanation (other techniques have special capabilities to explain or to help explain relationships for instance, they can isolate the impact of one variable on another show relative differences between the magnitudes of impact for two or more variables or even reveal how one set of variables impinges on another set, 3) prediction (Certain multivariate analyses are explicitly designed to yield predictive models with specific levels of accuracy) and 4) control (the techniques themselves will not institute control, but their application can help a decision maker develop cause-and-effect relationships and models, which will ultimately enhance their ability to control events to some degree).

As data sets for demographics are always big sized, a factor analysis, which is an interdependence technique (i.e. the variables are left in a single set, rather than being divided into two sets) is desired to study the interconnections (correlations) among the variables), helps in assessment of performance or attitude of different variables, i.e. grouping variables which tend to lead to same conclusion, ending up with few factors.

Linear Regression estimates the coefficients of the linear equation, involving one or more independent variables that best predict the value of the dependent variable. Example, Is the location of residence of person related to the ethnic group? A scatterplot may indicate that these variables are linearly related. The number of new people of coming to a particular location and total population also linearly related. These variables may have a negative relationship. As the number of population increases, the average number of people coming to the place decreases. With linear regression, you can model the relationship of these variables (SPSS, 1998). A good model can be used to predict how many people will come to the area.

Discriminant analysis : Using the example of location of youth centre, there are many demographic characteristics, which have to be input in the analysis process. There is need to group the characteristics in different groups according to their influence on the target decision. We may find that age and sex have greater effects in determining the youth centre location and facilities than race and religion, then we assign them greater weight and group them differently.

Multiple regression could identify a few significant predictor variables. MANOVA might reveal some cases of significant differences. Multiple discriminant analysis (a body of techniques for classifying (assigning, allocating) each individual in a sample to one of a number of prescribed groups) perhaps would find few significant variables. Also multivariate techniques automatically assess the significance of all linear combinations of the observed variables i.e. how certain combination is not more important than other or the variables themselves.

2.2.3.1.1 Cluster analysis

Cluster analysis (CA) classification is based upon the placing of objects into more or less homogeneous groups, in a manner such that the relationship between groups is revealed. Cluster analysis identifies and classifies objects individuals or variables on the basis of the similarity of the characteristics they possess, it seeks to minimize within-group variance and maximize between-group variance, the result of cluster analysis is a number of heterogeneous groups with homogeneous contents: There are substantial differences between the groups, but the individuals within a single group are similar Cluster analysis partitions the set of observations into mutually exclusive groupings in order to best represent distinct sets of observations within the sample.

Clustering methods may be Divisive Method i.e. top down and employ logical division, or Agglomerative Method i.e. bottom up and undertake aggregation. Agglomerative Method (this hierarchic procedure begins with n clusters (each object makes one cluster), which are united step by step, until we get one single cluster. Divisive clustering is mostly hierarchic. The contrasting direction of the functioning is the main difference from the agglomerative method. It starts from one cluster, and with each step we divide one cluster into two smaller ones until each one contains only one object. (Rudolf Dutter, 1996) Aggregation procedures, which are based upon combining cases through assessment of similarities, are the most commonly used. Methods of clustering techniques include: K-means, Diversity measures, segregation measures, and methods like ward's method (Davis, 1986).

Hierarchical cluster analysis is a statistical method for finding relatively homogeneous clusters of cases based on measured characteristics. It starts with each case in a separate cluster and then combines the clusters sequentially, reducing the number of clusters at each step until only one cluster is left. When there are N cases, this involves N-1 clustering steps, or fusions. This hierarchical clustering process can be represented as a tree, or dendrogram, where each step in the clustering process is illustrated by a join of the tree. "Divisive" clustering begins with one large cluster and proceeds to split into smaller clusters items that are most dissimilar) and Nonhierarchical clustering (is skaidymas of the sample. Each cluster has a seed point and all objects within a prescribed distance are included in that cluster e.g. K-means clustering) are used. Start with hierarchical to generate and profile the clusters and then use nonhierarchical to fine-tune the cluster membership with its switching ability. In this case, the centroids from hierarchical clustering are taken as the seeds for nonhierarchical clustering.

K-means is one of the popular clustering techniques. It aims to minimize the sum of the squares of the distances from all the data points in the cluster to their nearest cluster centers (Parker, 1995). Moh d Al-Daoud and Stuart Roberts outlines the K-means method as follows. The k-means algorithm starts with initializing the clusters represented by K cluster center. The data points are then allocated (assign) to one of the existing clusters according to Euclidean distance from the clusters, choosing the closet. The mean (centroid) of the each cluster is then computed so to update the cluster center. This update occurs as a result of the movement of the cluster centers towards data points. The processes of re-assigning of the data points and the update of the clusters are repeated until the change in the value of the entire cluster means (centroid) are within some predefined limits.

Diversity measures:Diversity is about measuring the amount of heterogeneity of an area s population (Plane, 1994). A diversity index is a single number that indicates the relative amount of heterogeneity of a population. The commonly used indexes are the entropy index and the interaction index. The high values indicate that the sub groups of the population are equally present where as lower values indicate the predominance of a single subgroup e.g. identification of the dominant ethnic group in the study area.

Segregation measures: According to David A. Plane and Peter A. Rogerson (1994), segregation is about gauging the extent to which persons with different demographic characteristics are geographically clustered. i.e. segregation indexes can be used to reflect the extent to which the various subgroups (ethnic groups) of the total population are clustered within the geographic sub area (study area).

2.2.4 Presentation techniques

Presentation techniques cover different approaches to the visualisation and presentation of demographic datasets. These approaches are designed around the concept of data spaces, and present the user with a series of tables, pictures, or graphics, each describing a data space, and with tools to explore the synergy between data spaces data presentation and visualisation.

For pictures and graphic for demographic presentation, the task is relating people to where they actually occur on the ground. In most cases this means mapping the distribution of people in terms of their place of residence. Traditional this has been accomplished in many ways: using data tables, Data pictures and Graphics (symbols for location e.g. circle, cubes) Choroplethic maps, cartograms or Lorenz curves (Hornby, 1984 Witherick, 1990 Indiana State University)

2.2.4.1 Choropleth technique

This involves mapping the distribution in terms of the relationships between the numbers and the area, a measure usually referred to as population density. The disadvantage with this is that none of them relate to the actual areal units to be used in the analysis and maps represent average values for the chosen areal units (Witherick, 1990). The spatial aggregation according to the imposed arbitrarily zones tend to persist and indeed they often dominate subsequent analyses (Hearnshaw, et al, 1994). Also their interpretation may give false impression this happens particularly where adjacent areas show significant different density values the map indicate, quite erroneously a marked break in the continuity of population distribution occurring along the boundary between two areas, when in fact there is a smooth transition in densities. There is also some technical problems encountered in the compilation of population density maps i.e. how many different classes should be recognised and how should these classes be delimited? Also as Witherick (1990) put it, population density per unit area is a very crude measure, as it does not put into consideration the inhabitable land (areas) and other physical considerations. Another shortcoming of this method as it is based on areal units (zones) is that of variable size of the spatial units and also the implied assumption that all attributes of a zone are informally spatially distributed throughout the zone (Wegener, 1999) not accounting for the topographical relationships and ignore the fact that demographic characteristics and activities are continuous in space.

2.2.4.2 Cartograms

The visualisation of demographic data has always been done by use of cartograms (maps in which a particular exaggeration is deliberately chosen). Although a population cartogram is an appropriate basis for seeing how something is distributed spatially across groups of people, such cartogram is not a distortion of the world, but a representation of some particular aspect of it (Dorling, 1994), but makes spatial analysis difficult, as some details cannot be retrieved making them inappropriate for detailed local population spatial analysis. Also it makes it difficult to judge density, as the appearance of a cartogram of the same population will vary from one person to another. Also the scale of visualisation becomes more local, the quality of representation of the demographic data and its spatial distribution begins to break down (Bracken, 1994) making interpretation of results dependent on scale of visualisation.

2.2.4.3 Lorenz curves

Lorenz curve is a graphical method widely used to show variations in demographic concentration (figure 2.1). It has the limitation that is can only be used when the information about the areas is available in equivalent units (Hornby, 1984 and Witherick, 1990). The drawing of the Lorenz curve procedures as follows. Mean population densities are calculated for all the equivalent units, such as zonal or political units that make up the study area. Those areal units are then ranked according to their density classes to be imposed on that rank order, the percentage of the total population and percentage of the total area accounted for by all the units falling in each density class are then calculated. The two values derived for each density class thus allow its position to be plotted on a graph i.e. the cumulated percentages of area can be plotted against cumulative percentage of population on a graph and points joined together to form a 'curve'. If the units of area had similar densities this curve would follow the diagonal, indicating an even distribution of population (concentration of population) throughout the total area concerned. Normally, of course there is considerable deviation from this and more 'bowed' the Lorenz curve, the greater is the unevenness of distribution of population. If the population is distributed with inequality the curve would coincide with the x-axis (Lingner, 1974).

Figure 2.1 illustration of measure of concentration using Lorenz curve

(From Lingner Joan w., 1974. A handbook for population analysts Part A: Basic methods and methods.)

Gini Coefficients(henceforth, Ginis) are often used to summarise Lorenz curves. Consider the Lorenz curve in which the cumulative percentage of tracts is plotted against the cumulative percentage of the elderly. The Gini compares the area L, between the diagonal (signifying equal distribution) and the Lorenz curve, to the entire area under the diagonal, T. as L/T approaches 0 (1) the population under study is more (less) equally distributed (Goodman, 1986).


1 Answer 1

Instead of ax.scatter(x, y, z, alpha=0.8, c=color, edgecolors='none', s=30, label=group) replace it with ax.scatter(g1, g2, g3, alpha=0.8, c=color, edgecolors='none', s=30, label=group)

You should replace x with g1, y with g2 and z with g3. According to the documentation in matplotlib scatter 3d, the arguments taken in can be in array form. By using a for loop you are unpacking the values in the list.

(Edit) After looking at your dataset, you have categorical values in your x and y axis, however scatter plot in 3d requires you to define the cartesian coordinates. Hence what you can do is to set the xticks and yticks .


ZIP and post code heat maps

ZIP codes (in the US) and post codes (in the UK and other countries) have an important role to play when creating regional maps with eSpatial’s heat map tool. To run a regional heat map, you need to start by including a boundary of some kind.

For data on your sales in the U.S., that boundary will likely be one of the following:

  • Individual state boundaries
  • Boundaries dictated by three-digit ZIP codes
  • County lines

(Note: Running national heat maps at the ZIP level may lead to somewhat slower performance, depending on the volume of data you want to look at when you initially configure the map. For a comprehensive overview of ZIP codes and other U.S. boundary data sets available in eSpatial, click here.)

In the UK, the most likely boundaries for a regional heat map are:

  • UK county lines
  • English government office boundaries
  • Post code areas (the biggest category used to differentiate postal distribution in the UK)
  • Post code districts (approximately 2,900 smaller areas that England’s 120 postcode areas are divided into)
  • Post code sectors (about 9,000 of these roughly equivalent to five-digit ZIP codes in the US)

Similar data sets exist for other nations. (To see whether the boundary data you need is available in our extensive data library, get in touch with us through the web chat portal at the bottom right-hand corner of your screen.)


We found at least 10 Websites Listing below when search with power bi maps not displaying on Search Engine

Check This First if Power BI's Map and Filled Map Will Not

Dataveld.com DA: 12 PA: 50 MOZ Rank: 62

  • I was helping a client with an issue recently where their Power BI Desktop Map and Filled Map visuals would not display
  • My inclination was that something on the network was blocking the connection
  • This notion was quickly confirmed when my own connection at that location was not displaying žemėlapis visuals
  • It was ne a Power BI Desktop issue.

Shape map not displaying in Power BI Service

  • The shape žemėlapis yra not showing į Power BI Service for my report from last few days
  • The preview feature is checked and Power BI desktop version is 2.53.4954.481 64-bit (December 2017)
  • The Location field is categorized to State or Province in the modeling
  • However the visual is showing as usual on PBI desktop.

Overcome Map Related Issues in Power BI, Power View and

Biinsight.com DA: 17 PA: 50 MOZ Rank: 69

  • In Excel we can use Map visualisation in Galia View, or use Power Map directly
  • In Power BI, as you know, there are two built-in visualisations supporting geographic coordinate data, Map and Filled žemėlapis
  • They work beautifully if you have enough data supported by Bing Žemėlapiai
  • But, there are some issues with Map visualisations in both Power BI ir

Solved: ArcArcGIS Maps not showing on desktop. Same pbix

  • Same pbix file shows fine on laptop
  • My ArcGIS Žemėlapiai dėl Power BI have stopped displaying on my desktop
  • The ESRI watermark is there for each žemėlapis
  • The three vertical yellow bars are moving up and down, but the Power BI wheel stops and then disappears, as if it had finished.

Tips and Tricks for maps (including Bing Maps integration

  • The Power BI service and Power BI Desktop send Bing the geo data it needs to create the žemėlapis visualization
  • This may include the data in the Location, Latitude, and Longitude buckets of the visual's field well
  • Exactly what is sent varies by žemėlapis tipo
  • To learn more, see Bing Žemėlapiai privacy
  • Dėl žemėlapiai (bubble, scatter, and dot plot žemėlapiai), jei

Incorrect map locations in Power BI and how to solve it

Youtube.com DA: 15 PA: 6 MOZ Rank: 26

Have you tried to žemėlapis geographical locations in Power BI and you find that Bing places the locations on the wrong countries? In this video I will show you so

Display Points within a Distance Radius on a Power BI Map

Dataveld.com DA: 12 PA: 50 MOZ Rank: 68

  • Differentiate Points on a Power BI Map
  • Once the distance measure is available, it can be used in any visual, ne simply a žemėlapis
  • For my requirement though, I needed a way to display it on a žemėlapis
  • Conditional formatting / Advanced Controls under Format – Data Colors to the rescue
  • The solution that I arrived at was to create a separate measure

Why My Values are Not Showing Correctly in Power BI

Radacad.com DA: 11 PA: 50 MOZ Rank: 68

I have written previously about what is a fact table, and what is the dimension table, and how they relate to each other in a Power BI data model.However, still I see when people use these tables in their model, they get ambiguity of what table should be used for what, and if they bring a count of a field from one table, why it doesn’t work, whereas compared to another table it works.

Power BI Bubble Map, Shape Map and Filled Map Examples

Mssqltips.com DA: 17 PA: 50 MOZ Rank: 75

  • Filled Map Visualization (choropleths) in Power BI Desktop
  • Sometimes, we want to represent data in the area form rather than showing in the points or bubbles format
  • Filled Žemėlapiai į Power BI addresses this issue
  • These žemėlapiai shade the area in the countries based on the number of value
  • One such example of these charts is shown below.

How to Create and Use Maps in Power BI (Ultimate Guide)

  • Power BI is a business intelligence and analytics tool fit for non-technical and technical users to manage, analyze, visualize and share data with others.
  • One of its key features is visualization — that is, present data and insights using appealing visuals.
  • Among the visuals available in Power BI yra žemėlapiai
  • There are 4 types of core or built-in žemėlapis visuals:

Use Shape maps in Power BI Desktop (Preview)

  • Power BI Desktop creates an empty Shape Map visual design canvas
  • Take the following steps to create a Shape Map: In the Fields pane, drag a data field that has the region names (or abbreviations) onto the Location bucket, and a data measure field into the Color saturation bucket (you won't see a žemėlapis yet).

Labels not appearing in feature label for Power BI

  • In the current version of Žemėlapiai dėl Power BI, labels are unfortunately ne supported
  • However, it is possible to add additional data to the Tooltips field-well so that when you hover over a location on your žemėlapis, you will see additional information regarding your data.

How to Do Power BI Mapping With Latitude and Longitude

Radacad.com DA: 11 PA: 50 MOZ Rank: 73

  • You may have seen many videos or blog posts so far that Power BI Desktop showed the data on the žemėlapis visualization based on address, suburb, city, state, and country
  • Fortunately Bing Map helps a lot to search the point on the žemėlapis based on address fields
  • However sometimes you don’t have address fields, actually Read more about How to Do Power BI Mapping With Latitude and Longitude …

Mapbox Visual for Power BI doesn't display in Desktop on

Github.com DA: 10 PA: 35 MOZ Rank: 58

ryanbaumann changed the title MapBox not displaying in July Release of Power BI Desktop Mapbox Visual for Power BI doesn't display on external monitor or some VMs without accelerated graphics Apr 28, 2019.

Solved: Additional map features not showing in edit mode

  • Papildomas žemėlapis features not showing in edit mode
  • I'm trying to add a reference layer to a žemėlapis į Power BI, but when I edit the visualization I don't see the options across the top such as basemap, location type, žemėlapis theme, symbol style, and reference layer
  • I've attached a screenshot showing what I see when I click edit.

Bing Map not showing for other users

  • To get one on mobile, open the app and try to get the missing image (s), exit the app, go to the hamburger menu at the top left, click session details, and copy the ID in the popup dialog
  • I can look at that to possibly help diagnose this further.

Tooltip on map doesn't display format of field · Issue

Github.com DA: 10 PA: 35 MOZ Rank: 61

  • I have noticed that the tooltip on both chloropleth & circle žemėlapiai does ne show the field format correctly
  • This seems to occur on fields when you have reformatted within Power BI
  • See screenshots (example is of a chloropleth, but the same functionality is seen on circle žemėlapiai) Tooltip on žemėlapis
  • Proportion Field within data table, showing format

Integrate the Mapbox Visual with Microsoft Power BI Help

Docs.mapbox.com DA: 15 PA: 50 MOZ Rank: 82

  • If your žemėlapis does not display and you are using Power BI Desktop, this likely means that the machine does ne have a graphics processing unit (GPU)
  • The Mapbox custom visual for Power BI uses Mapbox GL, which requires a GPU to do client-side rendering, This is a common case when Power BI Desktop is running on a virtual machine.

Improve Your Mapping In Power BI Marathon Consulting

Marathonus.com DA: 18 PA: 45 MOZ Rank: 81

  • Upon a fresh install Power BI Desktop, the application used to develop Power BI reports, there are three mapping-related visualizations
  • Map, Filled Map, and the ArcGIS Map by Esri
  • There is a fourth visual called Shape Map that at the time of this writing …

Add data to the map—ArcGIS for Power BI Documentation

Doc.arcgis.com DA: 14 PA: 43 MOZ Rank: 76

  • To view location data on an ArcGIS for Power BI visualization, do the following: In the Fields pane, expand the dataset with which you want to work
  • In the Visualizations pane, if the Fields tab is ne already selected, click the tab to show the map's field wells
  • Drag field values in the Location or Latitude and

Flow Map Chart in Power BI Desktop

Sqlshack.com DA: 16 PA: 36 MOZ Rank: 72

  • In this article, we will explore the Flow Map chart in Power BI Desktop
  • Power BI is helpful to visualize the data through various form of the inbuilt and the custom charts
  • We have explored few such important charts in previous articles
  • Below is the list of articles for reference

Power Map not showing in ribbon MrExcel Message Board

Mrexcel.com DA: 15 PA: 50 MOZ Rank: 86

  • The power map add-in is available,and selected, but it just will ne appear on the insert tab
  • There is also no sign of it on the customize ribbon options
  • I can ne find a solution to this anywhere on the web, so if op or anyone else has had the same problem, advice would be really appreciated
  • The click-to-run is ne a solution for me

Chris Webb's BI Blog: Displaying Routes On A Map In Power

Displaying Routes On A Map In Power BI August 23, 2020 By Chris Webb in M , Power BI , Galia Query Tags: žemėlapiai , Power BI , Routes , WKT 14 Comments In last week’s post I described the new Galia Query M functions for working with Well Known Text objects, and in a post a few weeks ago I showed how you can use the Icon Map custom visual to