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Colorear automáticamente una gran cantidad de polígonos en CartoDB

Colorear automáticamente una gran cantidad de polígonos en CartoDB


Veo que puedo usar el asistente de CartoDB para colorear polígonos que tengo en función de un valor de columna. Esto funciona muy bien, excepto que solo colorea 6 o más polígonos y el resto se agrupa como "otros".

Veo que puedo editar el CSS y agregar los otros polígonos uno a la vez. Mi mapa tiene alrededor de 250 de estos, por lo que hacerlo uno a la vez no es práctico. ¿Existe una forma más automatizada de, digamos, asignar aleatoriamente un color de la paleta a todos los polígonos en función de un valor en la tabla? Está bien si hay colores duplicados.


No sé si hay una forma elegante de hacerlo, pero hay una solución alternativa usando SQL y CartoCSS:

1) aplica una consulta como

seleccione *, cartodb_id% PALETTE_COLOR_NUMER como amigo de su_tabla

2) aplica un cartocss como este:

#capa {… [pal = 0] {polygon-fill: color1; } [pal = 1] {polygon-fill: color2; } [pal = 2] {polygon-fill: color3; } [pal = 3] {polygon-fill: color4; } [pal = 4] {polygon-fill: color5; }…}

Escribí un pequeño script para esto que resuelve el problema generando todas las propiedades CSS que luego puedes cortar y pegar en CartDB:

para (rep = 1; rep <= 800; rep ++) {var color = Math.floor (Math.random () * 16777215) .toString (16); if (rep <10) {document.write ('# mydiv [territorio = "T00' + rep + '"] {
relleno de polígono: # '+ color +';
}
'); } if (rep> = 10 && rep <100) {document.write ('# mydiv [territorio = "T0' + rep + '"] {
relleno de polígono: # '+ color +';
}
'); } if (rep> = 100) {document.write ('# mydiv [territorio = "T' + rep + '"] {
relleno de polígono: # '+ color +';
}
'); } }

Las declaraciones extra if eran necesarias en mi caso porque tenía territorios formateados como este "T001" y "T099".


Resaltar o colorear términos específicos automáticamente

Estoy usando Mathematica para realizar la cuasi-linealización de Newton de los términos no lineales durante la discretización de PDE para la solución numérica. Estas expresiones pueden involucrar decenas de términos (dependiendo del sistema PDE), que luego tengo que traducir cuidadosamente en código. Me ayudará si en una expresión grande puedo resaltar o colorear automáticamente términos que contienen una determinada variable. Por ejemplo, si mi expresión está almacenada en 'SEupwind', y estoy recopilando términos como se muestra a continuación

¿Hay alguna manera de resaltar o colorear automáticamente los términos que contienen mis variables recopiladas?

Aquí hay un caso de ejemplo simple. Digamos que tengo dos funciones definidas como

Luego defino una expresión

Entonces quiero recopilar coeficientes de la variable 'x_k'

Me gustaría resaltar o colorear los coeficientes de 'x_k' que recopilé (el primer término) y mostrar en forma tradicional. Para expresiones complejas, esto será bastante útil al traducir a código en otro idioma.


Generación automática de modelos de construcción 3D a partir de polígonos de construcción complicados

Un modelo urbano tridimensional (3D) es una infraestructura de información importante que se puede utilizar en varios campos, como la planificación urbana y las industrias de juegos. Sin embargo, se debe invertir mucho tiempo y esfuerzo para crear modelos urbanos en 3D utilizando software de modelado 3D. Este documento emplea la generación automática de modelos de construcción en 3D mediante la integración de sistemas de información geográfica (GIS) y gráficos por computadora. Se propone un sistema integrado para crear automáticamente modelos de construcción en 3D a partir de polígonos de construcción (huellas de edificios) en un mapa digital. Debido a que los bordes de la mayoría de los polígonos de construcción se unen en ángulo recto (polígono ortogonal), el sistema integrado divide los polígonos de construcción ortogonales en un conjunto de rectángulos y coloca techos rectangulares y cuerpos de construcción en forma de caja en estos rectángulos. En esta investigación, se propone un nuevo esquema para dividir polígonos de construcción ortogonales complicados. En el mapa digital, sin embargo, no todos los polígonos de construcción son ortogonales. Para colocar partes de un edificio correctamente, en polígonos ortogonales o no ortogonales, el sistema propuesto coloca partes de un edificio, como ventanas, a lo largo del contorno interior, que se aleja del polígono del edificio original mediante el cálculo del esqueleto recto. Para un polígono de límites múltiples (un polígono de construcción delimitado por polígonos exteriores), también se presenta un nuevo esquema para crear un modelo de forma de edificio complicado o un edificio de varias capas.


Sintaxis

Las entidades de entrada de puntos a partir de las cuales se generarán los polígonos de Thiessen.

La clase de entidad de salida que contiene los polígonos de Thiessen que se generan a partir de las entidades de entrada de puntos.

Determina qué campos de las entidades de entrada se transferirán a la clase de entidad de salida.

  • ONLY_FID: solo el campo FID de las entidades de entrada se transferirá a la clase de entidad de salida. Este es el predeterminado.
  • TODOS: todos los campos de las entidades de entrada se transferirán a la clase de entidad de salida.

Registro publicado 2014-12-11
Última modificación del registro 2021-06-25
Estado del recurso en curso

Descripción del objeto

Nombre del objeto: WHSE_HUMAN_CULTURAL_ECONOMIC.RST_SECTION_58_ORDERS_POLY

Nombre corto: SEC58_O_PL
Comentarios: SECCIÓN 58 PEDIDOS POLI. Este conjunto de datos proporciona ubicaciones de infraestructura que ayudan a las áreas y senderos de la Orden de Recreación de la Sección 58. Las órdenes de la Sección 58 se utilizan con el propósito de proteger y administrar los recursos y usos recreativos públicos que se encuentran dentro del mandato de Sitios y Senderos Recreativos (RST). Pueden restringir o prohibir los usos recreativos y no recreativos en tierras de la corona. El propósito de esta capa es proporcionar una vista provincial tanto para usuarios internos como externos. Se proporcionará información tanto al público como a los agentes del orden. También estará fácilmente disponible para proporcionar información precisa para consultas sobre el estado de la tierra.


Registro publicado 2020-12-07
Última modificación del registro 2021-05-27
Estado del recurso en curso
Datos espacialesSDO_GEOMETRY

Descripción del objeto

Nombre del objeto: WHSE_CADASTRE.PMBC_PARCEL_POLY

Nombre corto: PMBCPCLPOL
Comentarios: Este conjunto de datos contiene todas las parcelas tituladas activas y las parcelas de tierra de la Corona provincial encuestadas en la Columbia Británica, incluidas las parcelas de estratos de construcción, pero excluyendo las parcelas que están dentro de la parcela de estratos de edificación. Este conjunto de datos es poligonal.


Colorear automáticamente una gran cantidad de polígonos en CartoDB - Sistemas de información geográfica

Biología - Programa de Informática Biológica - Programa de Caracterización de Vegetación

USGS: Biología Programa de Informática Biológica Programa de caracterización de vegetación Parque Nacional Arches Metadatos de datos de vegetación espacial

Metadatos de datos de vegetación espacial

Metadatos:

La información contenida en estos datos es dinámica y puede cambiar con el tiempo. Los datos no son mejores que las fuentes originales de las que se derivaron. Es responsabilidad del usuario de los datos utilizar los datos de manera adecuada y coherente dentro de las limitaciones de los datos geoespaciales en general y estos datos en particular. Todos los gráficos relacionados (si están disponibles) están destinados a ayudar al usuario de datos a adquirir datos relevantes; no es apropiado utilizar los gráficos relacionados como datos.

Departamento del Interior de Estados Unidos | Servicio Geológico de EE. UU.
URL: biology.usgs.gov/npsveg/arch/metaarchspatial.html
Información de contacto de la página: [email protected]
Última modificación de la página: sábado, 24 de julio de 2010 23:13:43 MDT

Colorear automáticamente una gran cantidad de polígonos en CartoDB - Sistemas de información geográfica

MapSuite: un paquete R para mapas temáticos

MapSuite es un paquete R que agiliza el proceso de creación de mapas de datos de puntos, polígono y ráster utilizando la base de la biblioteca de gráficos ggplot2. Este artículo describe una serie de funciones diseñadas para facilitar el mapeo de datos espaciales, desde simples representaciones de las geometrías hasta la visualización de variables en una serie, como el tiempo o el subgrupo de datos. También se describe cómo los resultados de estas funciones se pueden usar para apilar capas de datos geoespaciales, generando mapas sofisticados en R que anteriormente estaban relegados a un código extenso o software de mapeo de escritorio.

La capacidad de los científicos, estudiantes y ciudadanos de visualizar y analizar fácilmente los datos espaciales es más crucial que nunca. A medida que la cantidad de datos georreferenciados disponibles gratuitamente continúa creciendo, una comunidad cada vez mayor está descubriendo y utilizando información espacial [1]. Existe una gran cantidad de software comercial y de código abierto con interfaces de apuntar y hacer clic para el análisis espacial y la visualización, desde el paquete de software de ESRI hasta QGIS, Google Maps y otras opciones en línea [2]. Para aquellos que deseen ir más allá de la interfaz gráfica de usuario, los lenguajes de código abierto como R y Python ya no están restringidos a aquellos con antecedentes académicos o en ciencias de la computación. Los cursos abiertos masivos en línea, una extensa comunidad de blogs y foros en línea como StackExchange brindan instrucción y ayuda para la resolución de problemas desde cualquier rincón del mundo. Se están reduciendo las barreras para una comunidad de ciencia de la información geográfica (SIG) verdaderamente participativa. Esta explosión de recursos gratuitos permite a los científicos ciudadanos, las organizaciones de base y las instituciones en entornos de bajos recursos aprovechar la biblioteca cada vez mayor de kits de herramientas de código abierto para la ciencia de datos. R, como lenguaje de programación de código abierto utilizado ampliamente para análisis de datos y estadísticas, tiene una variedad de herramientas diseñadas para análisis y visualización espacial [3] [4].

Sin embargo, trabajar con datos espaciales no es sencillo. Lleno de idiosincrasias, como tipos de datos variables, proyecciones y la amenaza de geometrías no válidas, hay una sobrecarga adicional para trabajar con datos espaciales. Esto plantea un desafío: ¿cómo se puede incorporar a los usuarios con menos experiencia en programación y SIG? La capacidad de presentar y visualizar los hallazgos de cualquier análisis es fundamental, y se ha demostrado que la elaboración de mapas es una herramienta clave. Las comunidades empoderadas tienen la capacidad de presentar mapas a los responsables de la toma de decisiones, lo que lleva a cambios en las políticas [5].

El MapSuite paquete se une a una comunidad de trabajo previo sobre mapeo en R. Además de la sp paquete [4], que contiene tanto tipos de datos espaciales como funciones de trazado simples, una variedad de paquetes se enfocan en la visualización de datos espaciales. Es posible utilizar gráficos finamente personalizados de muchos tipos utilizando ggplot2[6], que ofrece una serie de funciones de trazado basadas en datos. Paquetes específicos de mapeo, como ggmap[7] , ggspatial[8] , rCarto[9], y choroplethR[10], cada uno presenta formas para que los usuarios de R visualicen datos espaciales. Sin embargo, ninguno de los paquetes actualmente existentes enfatiza (i) la capacidad de mapear rápida y fácilmente a lo largo del tiempo o subgrupos, o (ii) la capacidad de superponer mapas complejos para crear una salida cartográfica más sofisticada. La creciente popularidad de las herramientas interactivas, como Folleto [11] y Brillante[12], han cambiado el panorama de lo que significa visualizar datos multidimensionales. Sin embargo, generar imágenes y archivos PDF de resultados sigue siendo una forma clave de compartir y presentar resultados.

Muchos de los paquetes de gráficos estáticos, como ggplot y ggmap, utilizan un paradigma establecido en R por Hadley Wickham llamado "gramática de gráficos" [13]. Dentro de la "gramática de los gráficos", una gráfica se construye en capas, donde los datos forman la base de la gráfica, y diferentes salidas geométricas (puntos, caminos / líneas y polígonos) se pueden superponer y manipular para generar un diagrama. Este enfoque del código tiene muchas ventajas: la sintaxis es muy flexible y se adapta bien a los tipos de datos utilizados y producidos a partir de análisis estadísticos. También hay una extensa documentación sobre cómo utilizar ggplot2y cómo lograr una variedad de efectos usando este paquete flexible.

El paquete MapSuite usa el ggplot2 biblioteca como un punto de partida para hacer mapas, usando tres funciones principales (PolygonMap, PointMap y RasterMap) como envoltorio para ggplot2las geometrías geom_polygon, geom_point y geom_raster. A diferencia de construir una parcela desde cero en ggplot2, estas funciones exigen relativamente pocas entradas para crear un mapa de coropletas agradable. La configuración predeterminada de MapSuite está diseñada para seguir un conjunto de pautas gráficas establecidas por E.R. Tufte [14].

Maximización de la relación datos-tinta

Edward Tufte era conocido por la filosofía de que los gráficos eficaces maximizan la transferencia de información y minimizan las distracciones. Según Tufte, en su libro La presentación visual de información cuantitativa, los principios de excelencia gráfica son los siguientes:

  • Mostrar los datos
  • Inducir al espectador a pensar en la sustancia en lugar de en la metodología, el diseño gráfico, la tecnología de producción gráfica u otra cosa.
  • Evite distorsionar lo que los datos tienen que decir
  • Presenta muchos números en un espacio reducido
  • Haga que los grandes conjuntos de datos sean coherentes
  • Anime al ojo a comparar diferentes piezas de datos
  • Revele los datos en varios niveles de detalle, desde una descripción general amplia hasta la estructura fina
  • Tener un propósito razonablemente claro: descripción, exploración, tabulación o decoración.
  • Estar estrechamente integrado con las descripciones estadísticas y verbales de un conjunto de datos.

Los mapas producidos por el MapSuite La configuración predeterminada del paquete está diseñada para seguir estas pautas y, al mismo tiempo, reducir la carga para los usuarios de R, de modo que se puede dedicar tiempo a los datos y al análisis, no al código de trazado. Las secciones que siguen presentarán las funciones disponibles en el MapSuite package y analice cómo la configuración predeterminada de estas funciones está diseñada para seguir las pautas de Tufte. Primero, ejemplos de mapas básicos de objetos de puntos, ráster y polígono proporcionarán una orientación a los parámetros requeridos por el MapSuite funciones. A continuación, se presentará el mapeo de variables categóricas y numéricas. Una exploración de los desafíos de fusionar datos espaciales y data.frames en R proporcionará un contexto de por qué el MapSuite Las funciones toman conjuntos de datos externos como parámetro opcional. Después de discutir el papel del color en la cartografía y mostrar un nuevo conjunto de rampas de color de fácil acceso, el documento presentará una función que genera histogramas siguiendo el mismo esquema de color que el mapa para comprender las propiedades de distribución no espacial de los datos. Finalmente, el MapSuite Se revelarán funciones que facilitan el mapeo en múltiples dimensiones (como subgrupos o tiempo), y se revelarán las capas y el apilamiento de las capas del mapa.

A los efectos de esta introducción al paquete MapSuite, se utilizarán los siguientes conjuntos de datos:

  • polígonos_condados
    • Un SpatialPolygonsDataFrame de los límites del condado
    • Una tabla de datos con coordenadas para los centroides del condado
    • Una tabla de datos con coordenadas en una cuadrícula regular
    • Una tabla de datos de datos simulados a nivel de condado

    Cada uno de los objetos de polígonos, centroides y píxeles contiene columnas con un identificador único ('cnty') y columnas para el nombre del estado ('state_name') y la elevación media del condado ('elevación'). Los datos y los objetos espaciales pueden dividirse en subconjuntos por nombre de estado, lo que permite que los gráficos se enfoquen en un área en particular (los estados de Washington y Colorado se enfatizan en estos ejemplos). También se utilizan subconjuntos de estos conjuntos de datos para estados individuales.

    Mostrar los datos: trazar geometrías y variables básicas

    Antes de mapear una variable, a veces es útil visualizar los propios objetos espaciales.

    Las entradas necesarias para cada una de las funciones principales (PolygonMap, PointMap y Rastermap) son mínimas y son las siguientes:

    Entradas requeridas

    • PolygonMap
      • map = un SpatialPolygonsDataFrame con un campo en el espacio @data que puede servir como identificador único
      • id = el nombre del campo de ID único en el espacio @data
      • coords = un data.frame o data.table con un campo que puede servir como identificador único y una columna para la latitud y longitud de los puntos
      • id = el nombre del campo de ID único dentro de las coordenadas
      • xcol = el nombre de la columna en el objeto de datos de coords que representa x o longitud
      • ycol = el nombre de la columna en el objeto de datos de coords que representa yo la latitud

      De forma predeterminada, las funciones crearán mapas con formas grises, como se podría utilizar para un mapa de fondo o una exploración de datos preliminar.

      Mapeo de datos de punto, polígono y ráster

      Al agregar parámetros opcionales, se pueden cambiar varias estéticas de mapas. Los colores del mapa (relleno y contorno en el caso de polígonos, relleno solo en el caso de puntos y rásteres) se pueden modificar. Se puede agregar y formatear una capa de contorno (de clase SpatialPolygons) que se ubicará sobre su mapa principal para el contexto.

      Cambiar la estética básica del mapa y agregar polígonos de contorno

      Para lograr un efecto de fondo de figura más fuerte donde una determinada área se enfatiza visualmente, se puede agregar un contorno de una forma y color diferentes pasando un SpatialPolygonsDataFrame diferente al parámetro de contorno, o pasando solo un subconjunto del SpatialPolygonsDataFrame usado para el mapa principal al parámetro de contorno.

      Fig 3: Uso de contornos para agregar énfasis

      Es posible mapear una variable dentro de los atributos de datos del objeto espacial (dentro del data.frame que sirve como coordenadas para las funciones Point y Raster o dentro del espacio @data de SpatialPolygonsDataFrame en la función PolygonMap) agregando una "variable" parámetro. Esta variable puede ser de naturaleza numérica o categórica.

      Mapeo de datos categóricos y agrupados

      Aunque no es necesario proporcionar un rango de color (un esquema de color predeterminado representará los datos), es fácil de cambiar. También es posible etiquetar puntos de corte específicos en la leyenda con valores de interés y modificar las propiedades de fuente y leyenda.

      Cambiar esquemas de color y propiedades de leyenda

      Para los datos de puntos, se puede definir una variable separada como la variable que describe el tamaño de los puntos.

      Modificar el tamaño del punto basado en otra variable

      Permita que el programador piense en el fondo en lugar de en la metodología.

      ¿Qué sucede si la variable que desea trazar no está ya en el mismo objeto de datos que el objeto que está utilizando para trazar las coordenadas o límites de la geometría (ya sea un data.frame o SpatialPolygonsDataFrame)? Aunque una solución aparentemente inocua es utilizar una de las funciones base de R, como merge () para unir datos espaciales con otros atributos, esto puede resultar problemático.

      Una peculiaridad poco apreciada del tipo de datos SpatialPolygonsDataFrame es que la ranura de geometría (@polygons) está relacionada con los atributos (@data) mediante un orden compartido, donde el primer elemento en la ranura @polygons tiene los atributos del primer elemento en la ranura @data. Si un usuario de R desea mapear una variable que aún no está en la ranura de @data, la tentación es usar la función merge () para unir los dos conjuntos de datos y continuar trazando sus datos espaciales. Sin embargo, este enfoque es peligroso; sin que muchos lo sepan, la función merge () reordena el marco de datos resultante según los campos de identificación utilizados para unir los dos conjuntos de datos. Esto puede llevar a mapas que parecen plausibles (hay valores de datos y atributos para cada polígono), pero el orden del espacio @data ya no coincide con el @polygons, lo que lleva a un mapa donde los atributos no coinciden con sus geometrías.

      Para evitar esto, las funciones MapPolygons, MapPoints y MapRaster toman conjuntos de datos externos como parámetros, que se pueden unir a los datos espaciales utilizando un campo específico presente en los datos espaciales y tabulares. Se garantiza la fusión de los datos externos y los objetos espaciales dentro de la función PolygonMap para preservar las relaciones entre el polígono y el atributo. El objeto de polígono se "fortifica" (convertido de un objeto SpatialPolygonsDataFrame en un data.frame con ubicaciones de coordenadas para trazar) dentro de la función, y el conjunto de datos adicionales se fusiona. Esta sintaxis facilita el cambio entre diferentes variables que existen en un conjunto de datos externos.

      Mapeo de dos variables diferentes de un marco de datos externo

      Evitar distorsionar lo que los datos tienen que decir

      El tono (pigmento), la saturación (intensidad) y el valor (oscuridad) elegidos para representar los datos pueden cambiar drásticamente su percepción [15]. El color es una consideración importante para cualquier gráfico; sin embargo, es especialmente importante considerarlo al hacer mapas debido a la confianza que el público otorga a los cartógrafos. Como Judith Tyner notó en 1982, "los usuarios de mapas, especialmente aquellos que examinan mapas con poca frecuencia, tienden a depositar una fe desmesurada en los mapas y aceptarlos como representaciones verdaderas y completas" [16].

      La investigación sobre las opciones de color que sustentan los mapas y gráficos legibles ha proporcionado información matizada sobre qué tipo de paletas de colores son más efectivas para representar datos numéricos o secuenciales. En términos generales, existen tres categorías principales de escala de colores: secuencial, divergente y categórica. Las paletas secuenciales se mueven a través de al menos dos colores, a menudo pasando de claro a oscuro (o viceversa). Un esquema divergente pasa por al menos tres colores, ya que dos colores "divergen" de un término medio compartido. Los esquemas de colores categóricos no tienen trayectoria y, a menudo, se eligen para que sean diferentes entre sí, de modo que el lector pueda distinguir fácilmente la diferencia entre dos categorías. En términos generales, los esquemas de color secuenciales se utilizan cuando todo el rango de datos es importante, pero no hay un valor central con un significado especial que sirva como marco de referencia. Por el contrario, se recomiendan esquemas de color divergentes cuando los datos tienen un valor central significativo que se puede utilizar como marco de referencia. Esto puede ser un límite específico basado en el conocimiento de valores de relevancia (como valores por encima y por debajo de 0, o un cierto umbral), o basado en algún parámetro de los datos (por ejemplo, mapear puntuaciones Z que divergen de 0). Un caso especial del esquema de color divergente es el "esquema espectral", alternativamente conocido como el "esquema del arco iris", que atravesó el espacio de color completo (o modificado) de rojo-naranja-amarillo-verde-azul-índigo-violeta. Aunque algunos investigadores argumentan en contra de este esquema de colores del arco iris [17], otros han abogado por su uso en escenarios específicos, como el mapeo de las tasas de mortalidad, donde los lectores de mapas podrían diferenciar fácilmente entre los valores bajos coloreados en azul y los valores más altos codificados en rojo [18].

      El proyecto "ColorBrewer" de Cynthia Brewer, disponible en R a través del paquete RColorBrewer[19] contiene una variedad de esquemas de color que se utilizan con regularidad en la comunidad cartográfica. Sin embargo, las paletas secuenciales presentadas en RColorBrewer a menudo no contienen más de dos o tres colores, lo que limita la posible diferenciación entre los valores de los datos. Un miembro de la comunidad astronómica, Dave Green, desarrolló el algoritmo "cubehelix" para diferenciar los valores de brillo de las estrellas de las observaciones del cielo nocturno. La "hélice cúbica" es un sacacorchos virtual que se mueve a través de un cubo de espacio de color rojo-verde-azul en una trayectoria de oscuro a claro [20]. Esta función se ha adaptado para R en el rje paquete [21], donde los usuarios pueden definir las siguientes variables para producir una variedad de paletas de colores diferentes que se mueven de oscuro a claro: (i) el número de rotaciones, (ii) qué tan grande es el radio del sacacorchos, y ( iii) la saturación. Las permutaciones de paletas de colores que se pueden crear con esta función son casi infinitas.

      Dentro de MapSuite library, una serie de paletas secuenciales y divergentes seleccionadas derivadas del algoritmo cubehelix están contenidas dentro de la función wpal. El MapSuiteLas "Paletas Woodson" son listas de valores de color que pueden ser invocadas tanto por las funciones de mapeo principales como por cualquier otra función que acepte una lista de colores en R. Usando la función wpal de MapSuite, los usuarios pueden especificar una cantidad de colores que interpolar, así como si se incluirá el negro (si existe en la paleta de colores). Si desea explorar o ver los colores predeterminados de una paleta Woodson específica, la función ViewPal trazará la rampa de color deseada. La función PlotColors permite trazar cualquier lista de colores, incluida una paleta Woodson modificada.

      Para usar una paleta de Woodson a la inversa (reordenada de oscuro a claro), se puede usar la función rev () para ordenar la paleta de colores en orden inverso.

      Nuestro instinto de asignar juicios de valor ("el rojo es malo, el azul es bueno") a las escalas de colores es lo que las hace efectivas y, a la vez, problemáticas. Si bien hay algunas variables que se pueden discernir claramente como favorables y no favorables (como las tasas de mortalidad), visualizar cantidades como la proporción de personas que pertenecen a un grupo racial minoritario en una escala de colores similar está lejos de ser apropiado. Al visualizar una gran cantidad de datos, donde las diferencias espaciales sutiles deben ser claras para el espectador, una paleta de colores divergentes que se mueve a través de tres colores tiende a agregar más claridad y precisión visual que una paleta secuencial que se mueve solo a través de dos. Como tal, existe la tentación de utilizar colores divergentes, como el esquema de color espectral, para representar datos que pueden no tener un valor central significativo y que pueden no tener una connotación clara de "bueno" y "malo". Por esta razón, hacer paletas de colores basadas en un esquema de color cubehelix que se mueva de claro a oscuro, en lugar de un color "bueno" a un color "malo", podría tener un propósito importante en la visualización de datos en las ciencias sociales. El esquema de color predeterminado (llamado "tierra"), se mueve en una secuencia (amarillo, azul, verde, marrón, violeta, luego negro) diseñada para proporcionar una diferenciación de valor sin un juicio de valor moral o emocional. Estas escalas, que se mueven de claro a oscuro, también preservarán las relaciones entre los valores de los datos y el valor del pigmento, incluso cuando se imprimen en blanco y negro, y cuando las ven los daltónicos.

      Vale la pena señalar que la misma escala de color puede verse bastante diferente según la cantidad de geometrías o puntos de datos presentes, mientras que una rampa de color que atraviesa muchos colores parece apropiada con una gran cantidad de puntos de datos o geometrías, muy pocos pueden crear un mirada "fornida" o categórica. En estas circunstancias, elegir una paleta de colores con menos colores puede proporcionar un mapa más agradable y legible. Para mostrar hasta qué punto el color y el agrupamiento (convertir una variable continua en una categórica) impactan en la apariencia visual de los datos, se utilizarán los mismos datos en las figuras 9-12.

      Los mismos datos, representados con tres esquemas de color diferentes.

      Para explorar estos colores y cómo afectan la forma en que se representan los datos, visite y explore esta herramienta de visualización en línea, que contiene una variedad de paletas de colores que se pueden probar en diferentes variables y para diferentes números de puntos de datos.

      El uso predeterminado de escalas de color continuas para datos numéricos está diseñado para minimizar el sesgo visual que se produce a partir de la clasificación de datos en grupos discretos, que pueden "revelar tendencias espaciales significativas o promover interpretaciones engañosas" de los datos [22]. Aunque diferentes esquemas de color y rampas pueden enfatizar o atenuar patrones en los datos, una escala de color continua que se extiende a través de los valores mínimos y máximos está sujeta a una fuente menos de sesgo: la elección de qué esquema de clasificación usar. La clasificación o agrupación de datos tiene el peligro de hacer que los valores que son similares parezcan distantes entre sí debido a la proximidad a los valores de ruptura, y el tamaño y las divisiones utilizadas para crear categorías de datos pueden cambiar drásticamente la apariencia visual de los datos.

      Dos métodos diferentes de agrupamiento

      Para definir el mínimo y el máximo de la escala de color por separado del mínimo y máximo de la variable de datos que está mapeando, se puede pasar un vector de dos elementos (con un mínimo y un máximo) al parámetro map_colors_limits. Para aquellos que desean resaltar o enfatizar alguna parte de los datos sin usar categorías agrupadas, el parámetro map_color_breaks permite a los usuarios cambiar cómo se aplica la rampa de color al rango de los datos. Tenga en cuenta que este enfoque no cambia los valores o la "verdad" presentada por los mapas; simplemente cambia la forma en que los colores se estiran en el mínimo y el máximo de la escala. Sin embargo, estos cambios pueden cambiar drásticamente la apariencia de los datos.

      Cambiar la forma en que se estiran los colores a través de los datos: (i) Uniformemente desde el mínimo al máximo (arriba a la izquierda), (ii) Extendiendo artificialmente el rango de colores a 0-300, que es más grande que el rango de los datos ( arriba a la derecha), y (iii) Cambiar si los colores claros u oscuros ocupan más del rango de los datos cambiando la forma en que se aplican los mismos colores a los datos como en la parte superior izquierda, o de una manera donde los colores más oscuros o claros cubren la mayoría de la gama (abajo)

      Si hay un punto central significativo o un corte en sus datos, es posible establecer el valor numérico que servirá como color central en una escala divergente:

      Usar dos valores numéricos diferentes (20 y 50) para centrar la combinación de colores en un valor significativo

      Presente muchos números en un espacio pequeño: histogramas codificados por colores

      Si bien un buen mapa puede resaltar patrones espaciales, un histograma de los datos que se representan en el mapa ilumina las tendencias no espaciales en la distribución. Como señaló Mark Monmonier, autor de Cómo mentir con mapas, un gráfico secundario que muestra la distribución de los datos es un aspecto importante para revelar la veracidad de los datos. Señala que "si el autor del mapa está interesado en la divulgación completa, un. Histograma. Es imprescindible" [22].

      Sin embargo, vincular visualmente un histograma a una distribución espacial bidimensional puede resultar difícil. Para realizar la comparación de distribuciones y densidades espaciales, la función HistogramColorStats proporciona contexto adicional al vincular el color del histograma con el color de coropletas. Además, las referencias a las propiedades de la distribución se pueden hacer referencia en forma de líneas de colores que resaltan los parámetros de los datos. Los usuarios pueden pasar un vector de términos estadísticos (actualmente se admiten la media, la mediana, la desviación estándar y cualquier número de cuantiles) a la función, lo que proporcionará incluso más pistas visuales para ayudar a comprender los patrones en los datos.

      Esta funcionalidad está integrada en las principales funciones de mapeo con el uso de un parámetro de 'histograma'. Cuando se establece en VERDADERO, el histograma se colocará en la parte inferior del mapa, con los mismos límites y escala que el mapa. Para modificar el histograma o su posición, los usuarios pueden generar el histograma por separado, utilizando la función histogram_colorstats (), y modificar las ubicaciones y el formato del histograma como desee.

      Un mapa con un histograma de la distribución de datos.

      Anime al ojo a comparar diferentes piezas de datos: visualizando por subgrupo o tiempo

      Incluso grandes cantidades de datos (a menudo denominados "macrodatos") a menudo se pueden analizar en subgrupos más pequeños y esclarecedores. Para mapear la misma variable con mediciones repetidas en diferentes puntos de tiempo, los programas de software de mapeo a menudo requieren que estos datos tengan un formato "amplio", de modo que cada versión de esa variable esté en su propia columna separada. Las estructuras de datos grandes y multidimensionales (como una tasa de mortalidad por edad, sexo y año) no encajan bien en este paradigma. Una estructura más sensible (a menudo utilizada en el análisis de datos) es el formato "largo", donde (i) los identificadores de datos o claves primarias (como la variable de identificación de la geometría, la edad, el sexo y la hora) se representan cada uno como columnas en un conjunto de datos, y (ii) hay solo una columna para cada variable de interés (disponible en diferentes combinaciones de edad, sexo y tiempo).

      Mantener un esquema de clasificación de color consistente en estos subgrupos es una parte crucial de comparar y contrastar los datos. Como señala Monmonier, "al igual que los puntos de corte (esquemas de clasificación de datos) pueden manipularse, los pares de mapas de coropletas pueden aumentar o suprimir intencionalmente las percepciones de asociación bivariada" [22]. MapSuiteLas funciones de mapeo lo hacen fácil. By defining a column in the external data set as the 'series dimension' of the data, or the dimension of the data (for example, time or age) that you wish to iterate over, the functions will produce a series of maps. These maps will have the same ranges by default (consistent colors applied to each subset of the data based on the minimum and maximum of the observed data across all dimensions). If desired, the ranges used to produce the color scheme can be generated for each subset, by setting the map_colors_limits parameter to "each_dimension". One can restrict the quantity of maps made (if you are only interested in certain sub-groups of the data represented in the external data frame), providing a 'series sequence' that will restrict the loop of maps made to only the specified levels. By default, a subtitle will be generated that is the specific level or dimension of the data that is being mapped. For example, if the variable as the series dimension is 'year', the subtitle for each map would change to represent the specific time period represented in the graphic. When a series dimension is provided, text entered into the 'subtitle' parameter will serve as the prefix for the automatically generated generated subtitle based on the levels of the data that are being mapped.

      Three plots with standardized color schemes output from visualizing a time series. For the purposes of this illustration, these plots have been aligned horizontally, but would usually appear in separate plots.

      If the data contains more than one dimension (such as age, sex, and time), a series of loops can be structured such that the data is subset, and plots can be created. To quickly create a PDF of maps of the variable, designate a PDF path, and a .pdf of the maps will be generated rather than printing the plot results to the screen or other viewport.

      To generate a series of complex plots in which some or all of the variables change over time or another dimension, a loop can be constructed to generate plots based on each subset of the data, combined with other map elements, such as a constant background map.

      A number of packages exist to visualize spatial data in R. The MapSuite package attempts to fill a niche that has the advantages of simplicity of use and graphic design, while remaining highly customizable for the more advanced user. Possible extensions and opportunities for future work on this package are the inclusion of line geometries, and the further development of functions and sensible default settings for legends that allow the stacking of map layers with even lower overhead. Interested users are invited to contribute to this effort on GitHub, where the full source code can be found.

      1 : R. Sieber. Public participation geographic information systems: A literature review and framework. Annals of the Association of American Geographers, 96(3):491-507, 2006. doi: 10.1111/j.1467-8306.2006. 00702.x.

      2 : S. Steiniger and E. Bocher. An overview on current free and open source desktop gis developments.International Journal of Geographical Information Science, 23(10):1345-1370, 2009. doi: 10.1080/13658810802634956.

      3 : R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, 2012. URL http://www.R-project.org/. ISBN 3-900051-07-0.

      4 : R. B. Pebesma, E.J. Classes and methods for spatial data in r, 2005. URL https://cran.r-project.org/doc/Rnews/.

      5 : R. Sieber. Public participation geographic information systems: A literature review and framework. Annals of the Association of American Geographers, 96(3):491-507, 2006. doi: 10.1111/j.1467-8306.2006. 00702.x.

      6 : H. Wickham. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2009. ISBN 978-0-387-98140-6. URL http://ggplot2.org.

      7 : D. Kahle and H. Wickham. ggmap: Spatial visualization with ggplot2. The R Journal, 5(1):144-161, 2013. URL http://journal.r-project.org/archive/2013-1/kahle-wickham.pdf.

      8 : D. Dunnington. ggspatial: Spatial Data Framework for ggplot2, 2017. URL https://CRAN.R-project.org/package=ggspatial. R package version 0.2.1.

      9 : T. G. U. RIATE. rCarto: This package builds maps with a full cartographic layout., 2013. URL https://CRAN.R-project.org/package=rCarto. R package version 0.8.

      10 : A. Lamstein and B. P. Johnson. choroplethr: Simplify the Creation of Choropleth Maps in R, 2017. URL https://CRAN.R-project.org/package=choroplethr. R package version 3.5.3.

      11 : J. Cheng, B. Karambelkar, and Y. Xie. leaflet: Create Interactive Web Maps with the JavaScript 'Leaflet' Library, 2017. URL https://CRAN.R-project.org/package=leaflet. R package version 1.1.0.

      12 : W. Chang, J. Cheng, J. Allaire, Y. Xie, and J. McPherson. shiny: Web Application Framework for R, 2017.URL https://CRAN.R-project.org/package=shiny. R package version 1.0.0.

      13 : H.Wickham. A layered grammar of graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics, 19(1):3-28, 2010. doi: 10.1198/jcgs.2009.07098.

      14 : E. R. Tufte. The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press, 2 edition, 2001.

      15 : J. Tyner. Principles of map design. Guilford, 2014.

      16 : J. A. Tyner. Persuasive cartography. Journal of Geography, 81(4):140-144, 1982. doi: 10.1080/00221348208980868.

      17 : A. Light and P. J. Bartlein. The end of the rainbow? color schemes for improved data graphics, Jun 2011.

      18 : C. A. Brewer, A. M. Maceachren, L. W. Pickle, and D. Herrmann. Mapping mortality: Evaluating color schemes for choropleth maps. Annals of the Association of American Geographers, 87(3):411-438, 1997. doi: 10.1111/1467-8306.00061.

      19 : E. Neuwirth. RColorBrewer: ColorBrewer Palettes, 2014. URL https://CRAN.R-project.org/package=RColorBrewer. R package version 1.1-2.

      20 : D. A. Green. A colour scheme for the display of astronomical intensity images. Bulletin of the Astromical Society of India, 39:289-295, Jun 2011.

      21 : R. Evans. rje: Miscellaneous useful functions, 2014. URL https://CRAN.R-project.org/package=rje. R package version 1.9.

      22 : M. Monmonier. Lying with maps. Statistical Science, 20(3):215-222, 2005. doi: 10.1214/088342305000000241.


      Automatically detouring rendered items?

      First of all, I hope this is the right place to post the question I'm about to ask.

      A little background about my problem : I am a data scientist / machine learning engineer / you name it (phd in applied neural network). One big problem about machine learning is to get a dataset large enough to correctly train your model to do the task you want it to do. This problem is especially frequent in image detection / classification. I recently found a paper about some people training neural networks with 3D rendered images so I wanted to try it out.

      I'm totally new to bender (5 days of tutorial following at most) but I am kind of getting the scenes I want with eevee. The reason I'm posting here is I didn't find a plug-in/add-on able to automatically detour specific visible rendered items (otherwise I'll have to do it myself on several hundred images).

      I tested the picture on a panoptic neural network (detectron 2) and it seems to work. Generating whole datasets of images train-ready would be really huge.

      Is there a way to automatically do it (or to get a tiny button somewhere dumping coordinates of the detouring polygon in a file ?) ? Is it possible to create an add-on doing it (I code ML models in python so I should be ok) ?

      EDIT : About detouring - With 3D rendered scene I can have enough data to train a model. However, I still have to manually create the polygon containing the object I want to detect (so the model knows what I'm looking for during training) and doing it on hundreds or thousands of images could take ages. I can use coordinates of the angle points of the corresponding polygon, or I can manage to extract it if the corresponding mask is also generated (like of the following picture ).

      The whole point of this is to :

      1. Create a scene and place my camera
      2. Take a screenshot / get a render picture
      3. Get the mask / coordinates /. of the item I'm interested in the screenshot / render
      4. Move the camera / tweak the scene, and go back to step 2

      Note : The steps 2 and 3 should be as fast as possible, given that I'll have to do it hundreds of time (or maybe it is possible to automate that too ? this is beyond my current comprehension of blender)


      Chautauqua County Surficial Geology

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      Basic Conversion Services--DASC will provide coversion services to all Federal/State/municipal tax-supported agencies/entities for the cost of media and shipping and handling. Basic conversion services shall include the exportation of the Core Database in their native projection and tiling scheme into DASC supported spatial data exchange formats and technical support for the loading and importation of the data. Basic conversion services are provided to other than tax-supported organizations on a fee-for-service basis.

      Supplemental Conversion Services--DASC will provide supplemental conversion services to all organizations on a fee-for-service basis. Secondary services shall include the alteration of a Core Database's native projection, tiling scheme, or topological structure. Supplemental services also includes custom map production.

      Where applicable, recoverable cost include:
      1. Labor to process the request
      2. Computer processing time to extract/convert database
      3. Magnetic media to distribute the data
      4. Shipping and handling charges
      5. Tax