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热点图

热点图相关知识

  • Python实现「碟中谍」5W条评论可视化
    项目介绍本篇文章会针对用户在猫眼上对于「碟中谍6」的评论进行一个可视化分析,我们总共采集了44872条用户评论,文章内容包括:用户评分分布;产生评论时间分布;评论用户地理位置分布热点图;词频统计;绘制词云图;数据背景数据采集可以参考我上一篇文章Python爬取猫眼「碟中谍」全部评论,我们获取了用户评论时间,用户昵称,用户评分,所在城市和评论内容五个字段总计44872条数据。数据清洗在上一篇文章中,我是将评论数据写入txt,然后不同字段使用「|」分开,但是在实际使用过程中,我们发现还是有些评论只保存下了评论内容,其他字段全部都没保存下来,所以在读取数据处理的时候需要注意下。我这边是使用DataFrame将数据读入内存,代码如下:import pandas as pdwith open('comment.txt','r') as f:     comment =&nbsp
  • 用TensorFlow.js实现人体姿态估计模型(下)
    上一节简单的介绍了如何实现单人姿态估计和多人姿态估计,这一节将讨论一些技术细节。PoseNet的单人姿态检测器流程研究人员同时训练了ResNet和MobileNet模型,虽然ResNet模型有较高的精度,但其庞大的规模和多层结构会使页面加载时间和推理时间对于任何实时应用都不太理想。于是,研究人员采用了MobileNet,因为其本身针对移动设备设计。重新审视单姿态估计算法输出步长首先,了解如何通过讨论输出步长来获得PoseNet模型输出(主要是热点图和偏移矢量)。比较好的一点是,PoseNet模型图像尺寸是不变的,使得它可以预测原始图像相同比例的姿态位置,而不管图像是否被缩小。PoseNet运行时可以通过设置上面提到的输出步长来配置更高的精度(性能相对降低)。输出步长决定了输出相对于输入图像的缩小程度,这会影响特征图的大小和模型的输出。输出步长越高,网络中的特征图分辨率以及精度就越小。在实际情况中,输出步长可以是8、16或者32。换句话说,32的输出步长将导致最快的性能,最低的精度,而输出步长为8,模型的精度
  • 实现图片放大缩小,点击热点响应事件
    最近实现一个功能,类似百度地图。条件:一张图片。要求图片可以任意放大缩小移动,点击放缩后图片的热点时弹出popwindow,并且给热点区域添加阴影,显示出热点区。实现思路:1.先要实现图片的任意放缩2.获得热点区域的坐标3.点击热点区域响应事件4.点击热点区域弹出popwindows,并指定popwindow的显示位置5.给热点区域添加背景色解决方法:1.网上实现图片任意缩放功能的代码有很多,参考的博客http://yq135314.iteye.com/blog/19976762.参考以上博客,下载了DreameWeaver,获取热点坐标3.获得手指点击时的坐标,根据放缩比例得到原坐标(放缩前),然后判断原坐标是否在热点区域。如在响应事件。4.得到当前手指点击坐标,在该坐标处添加一个控件,比如button,popwindow的位置就相对于button来设定。5.给当前图片的热点区域画矩形,并保存为bitmap,然后把这个图形作为放缩操作的图形。遇到问题:1.点击热点区域时在该热点区域弹出popwindow。
  • chart.js绘制热力图
    最近玩了玩图表的热力图,因为公司有同事想做无线设备的信号强度可视化,在不同频段(x 轴: MHz)的信号强度 ( y轴: dbm)本身就是一个两维的数据,加上随着时间的信号强度变化,在二维空间中会累加出热区效果,我们可以计算出热力值作为第三维数据。刚开始,信号强度密集的区域不是很明显随着时间推移,可以看出信号强度集中在40-60dbm 的部分思路利用chart.js 我们可以完成基本的坐标轴和信号强度线条的绘制,但是热力图是chart.js 本身不支持的,所以需要二次开发。热力图实质上可以认为是点密度图,就是数据点在空间中的密集程度,越密集值越高。具体的算法可以根据自己的需求来定,但是主流的做法还是点密度。这种算法可以是截断的,也就是搜索半径内有多少数据点,就作为热力值。也可以是随着距离衰减的,比如IDW。距离越远的点对于当前单元格的热力值影响相对弱,这也是地理学第一定律的典型应用。static computeDensity(heatSets: any[], lineSets:

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