heatmap

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    こんにちは、 私はマップ上の平方あたりの平均変換をプロットしようとしています。それは素晴らしい作品です。問題があるのは、0または1に近い極端な値に達するレコードがほんのわずかである四角形です。これは、プロットを読みにくくします。特定のレコード数に達しない四角形を除外する方法はありますか?または、例えば0.3〜0.7インチの範囲の色を設定します。 CODE: library(ggplot2) li

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    私は、2つの変数aとbの間に相互作用があり、私の応答変数に大きな影響を与えていると言ったモデルがあります。 3つはすべて連続した数値変数です。詳細については、cは私の応答変数の変化率、bは予測変数の変化率、そしてaは平均年間降雨量です。解析単位は、ラスタ内のピクセルです。だから、私のモデルは、私のプレディクタが私の反応にどのように影響するかを年降水量が変更することを意味していると私に言います この

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    をカスタマイズ今私のコードは次のようになります。 #generate 262*20 elements values = np.random.random(262*20).tolist() # convert the list to a 2D NumPy array values = np.array(values).reshape((262, 20)) h, w = values.shap

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    私はpythonで海底を使ってヒートマップを取得しようとしています。残念ながら、数値が非常に大きいにもかかわらず、科学記法を使用していません。私は、科学記法または他の合理的な形式に変換する簡単な方法があるかどうか疑問に思っていました。ここでの問題を示しているコードの一部だ: import seaborn as sns import numpy as np C_vals = np.logspac

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    かなり大きなマトリックス(つまり、10000 x 100)を視覚化しようとしていました。どの列や行(次元が高いので問題になる可能性があります)で実行される追加のクラスタリングには興味がないと仮定すると、どちらが可能かはわかります。 gplotsパッケージのheatmap.2のエンハンスを開始しました。私は、クラスタリングや並べ替えを無視したいので、ドキュメント、およびスタックの提案(例えばheat

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    ヘッダーにあるように、ヒートマップに1つのビジュアルレイヤーを追加したいと思います。 サンプルデータはmpgです。 library(tidyverse) # for dplyr and ggplot2 data <- mpg %>% mutate(quantity = 1, isnew = ifelse(year == 2008, 1, 0)) %>% group_by(d

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    このCSVファイルからの年間データのヒートマップを簡単に作成したいと考えています。 私はこのコードを起動すると、私のヒートマップが間違った結果 from pandas import Series from pandas import DataFrame from pandas import TimeGrouper from matplotlib import pyplot series =

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    xが範囲内にあるx、y座標を入力としましょう(0,300)& yは範囲内です(0,400) したいこれらの座標のすべてを(0,300)&の高さ(0,400)の幅の長方形のグリッドにヒートマップとしてプロットします。 シーボーン、またはmatplotlibを使用すると、散布図をプロットすることはできますが、これらの点をヒートマップとしてプロットするのは困難です。 x = numpy.random.r

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    私は10グループ間の類似性のパーセンテージを距離測定値として使用して、樹状図を用いてヒートマップを取得することに興味があります。 次のようなデータ構造は以下の通りである:対比較の af.w<-c(0,24.7,20.4,46.8,17.3,30,60.6,62.1,57.9,31.3) af.g<-c(24.2,0,21.0,48.7,19.0,30.9,60.6,63.6,60.4,31.8)

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    の値を削除するには、以下ここに私のデータフレーム df a b c d 1 0 0 0 0 2 0 0 0 1 3 0 0 0 0 4 0 1 0 0 あるヒートマップを生成されたコードです。それは私の質問は、私はヒートマップに表示されている値/数字の色を変更することができますどのように、ある hchart(as.matrix(df), "heatmap", hcaes(x