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私の2次元仰角配列（Raster DEMから抽出）と私の標高データを使用した3Dビジュアライゼーションの作成には、mayavi pythonライブラリを使用しています。しかし、私は別の色でいくつかの特定の領域を表示したい。私は危険な斜面エリアを計算しています。地図上に異なる色を使ってそのエリアを表示したいと思います。 dataset = gdal.Open("elevation.tif", GA

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PyXで任意の色を生成する方法

多くの視覚化ライブラリと言語は、任意の色を生成する簡単な方法を提供します。たとえば、HTMLのオブジェクトの色を設定するCSSのカラーコードでスタイルタグを単純に追加することができます。 pyx図面の色を、あらかじめ定義されたpyxカラーコードではなく、任意の希望する色コードに設定する類似の方法はありますか？（例えば代わりcolor.rgb.blueのcolor.code = #1122DD

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のParaview：

どのように私は、ファイルを複数（.stls）をマージし、単一の（.STL）として保存することができ、複数の.stlをマージして、単一の（.STL）として保存しますか？私はのParaviewでシングル（.STL）ファイルとして、次のすべての（.stls）を保存したいと思います。

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ggplot2：軸の軸と軸の変更

現在、ggplot2で滑らかな曲線を作成したいと考えています。データを適切に表示するには、x軸のドメインを制限し、x軸のスケールを記録する必要があります。次のように私のコードは次のとおりです。 sample <- ggplot(x, aes(abc, xyz)) + scale_x_log10() + scale_x_continuous(1,10000) +

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R featurePlotがNULLを返す

私は、配布の視覚化/理解のために、さまざまなタイプのfeatureplot（キャレットライブラリの一部）を自分のデータで実行しようとしています。しかし、私が多くのコマンドを実行しようとすると、結果はNULLになります。 > featurePlot(x=feat, y=lab, plot="density") NULL ここで、featは私の機能（すべて数字）の行列で、labはラベルのバイナリ

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する方法私はggplot2を使用してこのデータを可視化します - 変化する重量の関数の出力？

以下の出力は、変化する重みを持つ関数です。年齢、身長、およびカテゴリの加重の合計が常に1である年齢、身長、およびカテゴリとみなします。この表には、年齢と高さが0から10までの3つのカテゴリ、すなわちカテゴリは（1-年齢 - 高さ）です。左上隅[1,1]の結果は、重みを与える関数の出力である：年齢= 0、高さ= 0、カテゴリ= 1 右上[1の結果、 11]は、重みを与える関数の出力である。年齢=

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エラースタイル[[id]]： "riverplot"パッケージの範囲外のインデックス作成

"riverplot"パッケージを使用してSankeyダイアグラムを作成するのは苦労しています。最小限のおもちゃの例を作成することはできませんでしたので、makeRiver()によって作成されたriverplotオブジェクトをここに含める必要があります。 makeRiverはエラーを投げなかったので、うまくいくと思っていましたが、そうではありません。あなたの誰かがアイデアを持っていることを願ってい

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棒グラフの前に散布図のx個の場所を自動的に選択

棒グラフの前に2次元の点群を整理して、閲覧者がデータの広がりを容易に見ることができるようにしたいと思います。ポイントのy位置は、データの値と等しい/スケーリング/比例する必要がありますが、xの位置は問題ではなく、アルゴリズムによって決定されます。私は良い戦略は、ポイント間の重複を最小限に抑え、ポイントを中心にすることだと思います。ここでポイントを整理せずに、そのようなプロットの例である：私はM

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vega-liteまたはvegaでトレリスレイヤープロットを行うことは可能ですか？

vega-LiteまたはVegaが余分なレイヤーを持つトレリス視覚化をサポートするかどうか知りたいですか？両方の視覚化を行うことはできますが、それらを組み合わせることはできません。私の問題は、png/svgボタンへのエクスポートを使用して、すべてのレイヤーを一度に保存できるようにすることです。ありがとうございました

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なぜk-meansはRの変数ではなく観測値をクラスタリングするのですか？

以下に示すように、私は、84個の変数300人の観察とそれぞれとデータセットmydataを有する： Iはmydata 5におけるクラスタクラスタには、次のコードを使用しています：これは、生成 mydata <- read.csv("mydata.csv", header = TRUE) # K-Means Clustering with 5 clusters fit <- kmeans(myd