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QGIS TimeManager avec plusieurs fonctionnalités à la fois ?


Étant donné que les données que je dois traiter sont très volumineuses, il n'est pas pratique de séparer chaque fonctionnalité en une seule ligne dans le fichier CSV.

Existe-t-il un moyen de les animer comme un calque entier?

J'ai environ 26 000 fonctionnalités dans une couche pour chaque intervalle de temps et 300 intervalles de temps dont j'ai besoin pour implémenter l'animation.

ÉDITER:

Je souhaite afficher les liens et animer leurs changements de couleur en fonction des magnitudes.

Fondamentalement, tous les liens doivent apparaître à tout moment, mais comme leur amplitude change avec le temps et que j'ai codé le style par couleur, la couleur des liens changera au fil du temps.

Mon format de données précédent est : magnitude ; temps; coordonnées au format WKT. un exemple est : 4 ; 01-01-2015; (642044 4862161, 642319 4862144). Cependant, sous cette forme, si je dois inclure toutes les données, cela nécessite 7 000 000 de lignes, ce qui dépasse la limite maximale de lignes pour Excel. Alors maintenant, je veux savoir s'il y a des chances de les animer comme un calque entier, ou des moyens de résoudre ce problème.

De plus, si je saisis toutes les données, le programme devient probablement très lent.


Lorsque la limite de lignes d'Excel est dépassée, cela devrait être une indication pour basculer vers une base de données. Utilisez PostGIS, placez un index sur l'horodatage et animer cette table avec QGIS Time Manager sera un jeu d'enfant.


Sélectionnez la fonctionnalité une par une et enregistrez-la en tant qu'image à l'aide d'un script python

J'ai utilisé le code suivant pour sélectionner les fonctionnalités une par une. mais lorsque j'exécute le script, il sélectionne simplement la dernière fonctionnalité et zoome. Je veux sélectionner chaque fonctionnalité et l'agrandir.

Maintenant, le processus de zoom est trop rapide car je ne peux pas voir la fonction sélectionnée zoomée. en plus de cela, l'image qui est générée est la même à chaque fois. Mon objectif est de réaliser les choses suivantes.

Répétez les étapes pour le reste des fonctionnalités.


  1. Localisez le fichier ne_10m_populated_places_simple.zip téléchargé dans le panneau du navigateur et développez-le. Faites glisser le fichier ne_10m_populated_places_simple.shp vers le canevas.

  1. Vous verrez un nouveau calque ne_10m_populated_places_simple chargé dans le panneau Calques. Cette couche contient les points représentant les lieux habités. Nous allons maintenant charger la couche tremblements de terre. Cette couche se présente comme un Valeurs séparées par tabulation (TSV) fichier texte. Pour charger ce fichier, cliquez sur le bouton Ouvrir le gestionnaire de sources de données dans la barre d'outils de la source de données . Vous pouvez également utiliser le raccourci clavier Ctrl + L.

  1. Cliquez sur le bouton &hellip à côté de Nom de fichier et recherchez le fichier signif.txt téléchargé. Une fois chargés, les champs Format de fichier et Définition de la géométrie doivent être automatiquement renseignés avec les valeurs correctes. Cliquez sur Ajouter puis sur Fermer .

  1. Zoomez et explorez les deux ensembles de données. Chaque point jaune représente l'emplacement d'un séisme important et chaque point rouge représente l'emplacement d'un lieu peuplé. Notre objectif est de trouver le point le plus proche de la couche des lieux habités pour chacun des points de la couche sismique.

  1. Avant de faire l'analyse, nous devons nettoyer nos entrées. La couche signif contient de nombreux enregistrements sans géométrie valide. Ces enregistrements ont été importés avec un NUL géométrie. Donc, supprimons d'abord ces enregistrements. Accédez à Traitement ‣ Boîte à outils .

  1. Recherchez et localisez l'outil Géométrie vectorielle ‣ Supprimer les géométries nulles. Double-cliquez pour le lancer.

  1. Vous verrez un nouveau calque appelé Géométries non nulles chargé dans le panneau Calques. Nous utiliserons cette couche au lieu de la couche signif d'origine dans une analyse plus approfondie. Décochez le calque signif dans le panneau Calques pour le masquer. Il est maintenant temps d'effectuer l'analyse du voisin le plus proche. Recherchez et localisez l'outil Analyse vectorielle ‣ Distance to hub le plus proche (line to hub). Double-cliquez pour le lancer.

Si vous avez besoin d'une couche de points en sortie, utilisez le Distance au hub le plus proche (points) outil à la place.

  1. Dans la boîte de dialogue Distance to Nearest Hub (Line to Hub), sélectionnez Non null geometries comme couche Source points . Sélectionnez ne_10m_populated_places_simple comme couche Distination hubs . Sélectionnez name comme attribut de nom de couche Hub . L'outil calculera également la distance en ligne droite entre le lieu habité et le tremblement de terre le plus proche. Définissez les kilomètres comme unité de mesure . Cliquez sur Exécuter. Une fois le traitement terminé, cliquez sur Fermer .

  1. De retour dans la fenêtre principale de QGIS, vous verrez une nouvelle couche de lignes appelée Distance du hub chargée dans le panneau Couches. Cette couche a des caractéristiques de ligne reliant chaque point de tremblement de terre à l'endroit peuplé le plus proche. Cliquez avec le bouton droit sur la couche de distance Hub et sélectionnez Ouvrir la table attributaire .

  1. Faites défiler vers la droite jusqu'aux dernières colonnes et vous verrez 2 nouveaux attributs appelés Nom du hub et HubDist ajouté aux caractéristiques originales du tremblement de terre. Il s'agit du nom de la distance entre le voisin le plus proche et la couche des lieux peuplés.

  1. Notre analyse est terminée. Nous pouvons maintenant explorer un autre outil qui peut également faire une analyse similaire. Matrice de distance est un outil puissant qui vous permet non seulement de calculer la distance au point le plus proche, mais à tous les points d'une autre couche. Nous pouvons utiliser cette méthode comme alternative à la Distance au hub le plus proche outil. Décochez la couche de distance Hub pour la masquer. Recherchez et localisez l'outil Analyse vectorielle ‣ Matrice de distance.

  1. Dans la boîte de dialogue Matrice de distance, définissez Géométries non nulles comme couche de point d'entrée et I_D comme champ ID unique d'entrée . Définissez ne_10m_populated_places_simple comme couche de point cible et nommez comme champ ID unique cible . Sélectionnez Matrice de distance linéaire (N*k x 3) comme type de matrice de sortie . La clé ici est de définir le paramètre Utiliser uniquement les points cibles les plus proches (k) sur 1 &ndash, ce qui ne vous donnera que le voisin le plus proche dans la sortie. Cliquez sur Exécuter pour lancer le calcul matriciel. Une fois le traitement terminé, cliquez sur Fermer .

  1. Une fois le traitement terminé, une nouvelle couche appelée Matrice de distance sera chargée. Notez que la sortie de cet outil est une couche contenant Multipoint géométries. Chaque caractéristique contient 2 points &ndash source et cible. Ouvrez la table attributaire de la couche. Vous verrez que chaque entité a des attributs mappant le tremblement de terre à son lieu peuplé le plus proche. Notez que la distance ici est dans les unités CRS de la couche (degrés).

  1. À ce stade, vous pouvez enregistrer vos résultats dans le format de votre choix en cliquant avec le bouton droit sur la couche et en sélectionnant Exporter ‣ Enregistrer les entités sous . Si vous souhaitez mieux visualiser les résultats, nous pouvons facilement créer un rendu en étoile à partir de la géométrie des entités. Cliquez avec le bouton droit sur la couche Matrice de distance et sélectionnez Propriétés .

  1. Dans la boîte de dialogue Propriétés, passez à l'onglet Symbologie. Cliquez sur le sous-rendu Marqueur simple et sélectionnez Générateur de géométrie comme type de couche Symbole . Définissez LineString / MultiLineString comme type de géométrie . Cliquez sur le bouton Expression.

  1. Ici, nous pouvons entrer une expression pour créer une géométrie de ligne à partir des 2 points de chaque géométrie source multipoint. Saisissez l'expression suivante.

  1. Vous verrez la couche de matrice de distance maintenant rendue avec des lignes au lieu de points. Notez que nous n'avons pas eu à créer un nouveau calque pour cette visualisation. La couche contient toujours des géométries MultiPoint, mais elle est rendue dynamiquement sous forme de lignes en fonction de l'expression.

Surveyor Jr est un analyste SIG, développeur et étudiant en arpentage avec une grande passion et un grand intérêt pour l'application des systèmes d'information géographique dans les soins de santé et l'administration des terres. LinkedIn | Twitter


Le guide SIG pour les fonctionnaires des collectivités locales

Livres de ESRI Press Advanced Spatial Analysis : The CASA Book of SIG 1 -
58948 - 073 - 2 ArcGIS et la ville numérique : une main . 58948 - 051 - 1
Faire face à la catastrophe : A SIG Manuel 1 - 58948 - 040 - 6 Connecter nos
Monde : Web SIG Services 1 - 58948 . 2 Obtenir à Connaître ArcGIS Bureau ,
Deuxième édition mise à jour pour ArcGIS 9 1 - 58948 - 083 - X Obtenir à Connaître
ArcObjects : Programmation .

Éditeur: Presse Esri

ISBN : UOM : 39015063336500

Catégorie: Science politique


Branches de fonctionnalités multiples et intégration continue

J'ai fait quelques lectures sur l'intégration continue récemment et il y a un scénario qui pourrait se produire que je ne comprends pas comment gérer de manière appropriée.

Nous avons une branche principale/tronc stable et créons des branches pour les fonctionnalités. Chaque développeur maintiendra à jour ses propres branches de fonctionnalités en fusionnant régulièrement le tronc dans sa branche. Cependant, il est tout à fait possible que deux branches de fonctionnalités ou plus puissent être créées et travaillées sur une période de plusieurs semaines ou mois. Pendant ce temps, de nombreuses versions du logiciel pourraient être déployées. C'est là que ma confusion surgit.

Il est très probable que les modifications apportées à une branche de fonctionnalités provoquent des conflits de fusion avec d'autres branches de fonctionnalités. CI suggère que vous devriez fusionner dans le tronc au moins quotidiennement, ce qui résoudrait les conflits rapidement. Cependant, vous ne voudrez peut-être pas fusionner le code de fonctionnalité dans le tronc, car il se peut qu'il ne soit pas terminé ou que vous ne vouliez pas que cette fonctionnalité soit disponible dans la prochaine version. Alors, comment gérez-vous ce scénario tout en suivant les principes de CI d'intégration de code quotidienne ?


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D'après votre description, j'ai compris que vous n'utilisez actuellement que les prévisions de l'acheteur comme entrée. Et ce que vous aimeriez faire, c'est également considérer la quantité réelle de la ou des dernières semaines comme entrée pour la prochaine estimation. Pour ce faire, vous pouvez créer une autre colonne dans votre table qui correspond à la quantité réelle décalée d'une semaine. De cette façon, vous obtenez une nouvelle colonne "Quantité réelle la semaine précédente". Ensuite, vous pouvez entraîner votre modèle pour essayer de prédire en utilisant à la fois les prévisions de l'acheteur et la quantité réelle de la semaine dernière. Bien sûr, vous pouvez refaire la chose et décaler de deux semaines pour que la semaine précédente soit également disponible.

De plus, vous pouvez également proposer des fonctionnalités calculées plus élaborées. Une idée serait l'écart moyen de la prévision de l'acheteur par rapport à la demande finale (où vous prenez la moyenne pour, par exemple, les 10 dernières semaines). De cette façon, vous pourrez détecter que certains acheteurs ont tendance à surestimer et d'autres à sous-estimer.

Puisque vous avez mentionné que les variations de quantité influencent les semaines suivantes, je propose simplement de faire cela : créer une nouvelle fonctionnalité qui montrera la variation.

Cela implique d'exécuter l'algorithme prédictif de manière itérative une semaine après l'autre, en ajoutant à chaque fois une nouvelle caractéristique au jeu de données : la variation de la quantité totale prédite pour les semaines précédentes.

La méthode ressemblerait à ceci:

  • exécuter le modèle de prédiction pour la semaine1
  • ajouter une caractéristique au jeu de données : variation de la quantité prévue pour la semaine 1
  • exécuter le modèle de prédiction pour la semaine2
  • ajouter une caractéristique au jeu de données : variation de la quantité prévue pour la semaine 1 + la semaine 2
  • exécuter le modèle de prédiction pour la semaine3
  • etc .

Ce n'est bien sûr que l'idée. Il est possible d'ajouter différents types de fonctionnalités (variation de la semaine dernière uniquement, moyenne mobile des dernières semaines, tout ce qui a du sens.)


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Sur la base de l'exemple donné dans votre question, je pense que vous cherchez un moyen de diviser votre population en deux groupes indépendants, en mettant spécifiquement l'accent sur la réactivité aux annonces.

Puisque vous connaissez leur « comportement d'achat », vous pouvez l'utiliser pour créer un seuil initial estimé, par exemple en utilisant la médiane de la fréquence d'achat pour les classer en deux groupes : au-dessus et en dessous de cette fréquence d'achat médiane.

Ensuite, j'effectuerais une méthode de régularisation comme Elastic Net afin de simplifier vos fonctionnalités multidimensionnelles pour ne laisser que les fonctionnalités les plus importantes. Cependant, vous devez être indulgent sur cette première étape de régularisation en utilisant une valeur lambda inférieure puisque votre seuil initial était estimé et plutôt arbitraire.

Encore une fois, étant donné que votre seuil initial était si arbitraire, j'envisagerais alors d'utiliser l'analyse en composantes principales pour une réduction supplémentaire de la dimensionnalité - la différence dans cette méthode étant qu'il n'y a pas de caractéristique "cible" (c'est-à-dire la fréquence d'achat), plutôt que l'ACP cherche simplement un ensemble de variables non corrélées linéairement dans l'ensemble des caractéristiques.

Enfin, j'utiliserais soit une machine à vecteurs de support, soit une forêt aléatoire et regarderais leurs couches supérieures, ce qui devrait vous dire quelles caractéristiques regarder et où diviser ces caractéristiques (c'est-à-dire "seuil") afin de

définissez la fonctionnalité reacts_to_ads sur 1, sinon 0.

Encore une fois, comme beaucoup de commentaires sur votre question, il y a beaucoup de réglages à faire dans ces procédures en fonction de votre objectif / utilisation / objectif pour cette analyse.

Alors que certains peuvent penser qu'Elastic Net et PCA sont inutiles, je dirais qu'ils vous aident à nettoyer les variables qui n'ont pas d'impact sur votre cible et à rendre votre SVM / Random Forest Trees final plus interprétable.

Comment puis-je concevoir une fonctionnalité cible qui se traduira par un bon modèle qui prédit quand les clients « répondent aux annonces » ?

Donc je suppose que quelqu'un dans votre travail vous a demandé de prédire « Quels clients répondront aux annonces ? », mais ils n'ont pas défini ce qu'ils entendent par "répondre aux annonces". Maintenant, vous essayez de trouver votre propre définition « appris à partir des données », afin de prédire l'étiquette apprise à la place. Ce n'est pas la voie à suivre.

Tout d'abord, notez que si vous aviez un algorithme qui étant donné que les données prédisent que les clients répondent aux annonces tu résoudrais déjà ton problème, inutile d'utiliser le résultat comme étiquette cible pour un autre algorithme, car vous seriez déjà en mesure de prédire qui répond aux annonces ! Donc, créer les étiquettes en fonction des données, puis prédire ces étiquettes en utilisant les données est circulaire.

Ce que vous devriez faire à la place, c'est de trouver une définition de quelque chose de mesurable à prédire. Au lieu de prédire que quelqu'un "répond aux annonces", peut-être prédire quelque chose comme "visiter le site Web dans les 24 heures depuis la réception de l'e-mail publicitaire", ou "acheter un produit pendant 30 jours après avoir vu la publicité", etc.

De plus, cela n'a pas besoin d'être binaire. Vous pouvez prédire des choses comme la probabilité d'acheter le produit en fonction du temps après avoir vu la publicité (vérifiez les modèles d'analyse de survie), ou le nombre d'articles achetés en fonction du nombre de publicités vues (il s'agit d'un calcul linéaire, de Poisson ou logistique régression, en fonction des détails du problème !).

Pour terminer, si vous aviez un moyen d'étiqueter manuellement (et raisonnablement !) certains des clients comme "répondant aux annonces", vous pouviez utiliser un algorithme d'apprentissage semi-supervisé pour apprendre les étiquettes manquantes. D'un autre côté, si vous pouviez proposer des heuristiques qui vous aideraient approximativement à étiqueter ces clients, vous pourriez utiliser le logiciel Snorkel pour vous aider à apprendre les étiquettes en fonction des règles et des données fournies. Notez cependant que la signification et la qualité des étiquettes auront un impact sur la pertinence de vos résultats.


Maîtriser le développement géospatial avec QGIS 3 x

En commençant par un rappel des bases de QGIS et en vous familiarisant avec les dernières mises à jour de QGIS 3.6, ce livre vous guidera tout au long de la création d'une base de données spatiale et d'un GeoPackage.

  • Auteur: Shammunul Islam
  • Éditeur: Packt Publishing Ltd
  • ISBN : 9781788994873
  • Catégorie: Des ordinateurs
  • Page: 466
  • Vue: 542

À la fin de la journée, miam n'est qu'un téléchargeur http glorifié, vous pouvez donc déterminer l'URL réelle qu'il utilise pour télécharger un package et essayer de faire de même en utilisant curl ou wget et voir si la lenteur est induite par le site miroir ou quelque chose d'autre local à votre système.

Vous pouvez utiliser le référentiel pour voir l'URL de l'un des packages RPM comme ceci :

Vous pouvez donc utiliser curl pour analyser le téléchargement comme suit :

Miroir le plus rapide

Yum utilise des plugins pour améliorer ses fonctionnalités. L'un de ces plugins est appelé fastmirror. Parfois, ce plugin peut être la cause de la lenteur. Les sites miroirs sélectionnés par ce plugin peuvent parfois ne pas être les meilleurs à utiliser tout le temps.

Vous pouvez supprimer la liste préférée des miroirs de ce plugin en supprimant ce fichier :

Vous pouvez également désactiver temporairement le plugin fastmirror avec cette commande :


4 réponses 4

Selon d20pfsrd.com, le Megadungeon Rappan Athuk de l'éditeur tiers Frog God Games présente une ou plusieurs hordes de zombies.

Une horde est un pseudo-essaim composé de créatures de taille moyenne, car les essaims réguliers sont limités à des créatures minuscules ou plus petites. Il est de taille colossale et inflige des dégâts à tout ce qui partage son espace, tout comme le fait un essaim.

Les règles des hordes sont décrites dans les traits de la Horde dans la description de la créature.

Traits de la Horde (Ext)

Les hordes ne sont pas ainsi appelées en raison de la taille du groupe mais plutôt de la taille des créatures qui composent la horde. Contrairement aux essaims normaux, les hordes sont composées de créatures de taille moyenne qui sont généralement une version normale d'une créature mais qui se comportent autrement comme un essaim. Il y a généralement une cinquantaine de créatures dans une horde. L'effet net est qu'ils ne subissent que la moitié des dégâts des armes perforantes, mais subissent des dégâts normaux des autres armes. De plus, lorsque l'essaim est réduit à 0 point de vie ou moins et se brise, à moins que les dégâts n'aient été infligés par des attaques affectant la zone, alors 2d6 membres survivants de la horde continuent leur attaque, mais désormais uniquement en tant que créatures individuelles. Sinon, une horde se conforme à tous les autres traits d'essaim.

Un point d'intérêt particulier est qu'une horde peut se diviser en un certain nombre de créatures individuelles lorsqu'elle est vaincue, à moins qu'elle n'ait été neutralisée à l'aide d'effets de zone.

Une autre caractéristique intéressante est la capacité Rend modifiée, qui se déclenche lorsque la horde inflige 25 dégâts ou plus à une créature, ce qui se produit 20 % du temps. AnyDice prédit 22,52 ± 7,24 points de dégâts en moyenne.

Au CR 14, ça m'a l'air plutôt faible. La puissance de dégâts est faible, le courant alternatif pourrait tout aussi bien être de 0 à ce niveau et de seulement 110 ch. Ses sauvegardes sont également faibles. La seule haute défense dont il dispose est la HD, mais celle-ci n'est pas ciblée très souvent.

Un seul combattant 8 avec Force 22 et une épée à deux mains infligera 2*27 dégâts avec une attaque puissante, tuant potentiellement en deux rounds ce qui, selon le calculateur de rencontre d20, devrait être " imbattable ".

À titre de comparaison, les autres créatures CR 14 sont le démon Nalfeshnee ou le dragon rouge adulte.


Voir la vidéo: Qgis Tutorial 75: Corriger les problèmes de géométrie (Octobre 2021).