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¿Cómo obtener recuentos de una tabla para producir un mapa de calor?

¿Cómo obtener recuentos de una tabla para producir un mapa de calor?


Estoy tratando de crear un mapa de calor de médicos por código postal basado en el código postal. Tengo una mesa con los médicos y sus códigos postales, algunos de ellos repiten porque hay más de un médico por código postal. También tengo un shapefile con características poligonales de códigos postales.

Probé la herramienta Obtener recuento (que devolvió el número total de filas) y la herramienta Buscar duplicados, que no me sirvieron de nada. Find Duplicate acaba de producir una tabla confusa con la misma cantidad de registros que el original que en realidad no tenía los valores de entrada correctos en la columna central (muchos eran algo diferente) y los recuentos en la columna de la derecha no coincidían con los recuentos que veo ( a través de seleccionar por atributo: zipcode = thiszipcode, resultado: x fueron seleccionados).

Mi pensamiento es que podría crear una tabla basada en la tabla de médicos que enumere cada valor único (el código postal) y su recuento. Luego uniría esa tabla al archivo de forma del código postal y crearía un buen mapa de calor. Parece tan simple, pero no puedo averiguar cómo hacer el recuento. ¿Tienes alguna idea?


Puede resumir la tabla por código postal. Elija el código postal como campo de estadísticas y el tipo de estadística COUNT. Luego, para el campo del caso, elija el código postal. La tabla de salida le dará el recuento de médicos por código postal.
También puede hacer esto en ArcMap haciendo clic con el botón derecho en el campo que desea resumir y seleccione 'resumir'.


Mapa de calor de Tableau

El mapa de calor de Tableau se utiliza para mostrar los datos junto con los colores. Podemos crear un mapa de calor usando uno o más miembros de Dimensiones y un valor de Medida. Heat Map en Tableau ayudará a comparar los datos por su color. Por ejemplo, cuántos productos se quedan cortos y cuántos productos están por encima de nuestras expectativas, etc.

En este artículo, le mostraremos cómo crear un mapa de calor de Tableau con un ejemplo. Para esta demostración de mapa de calor, vamos a escribir la consulta SQL personalizada contra la fuente de datos de SQL Server.

Visite el artículo Conectando Tableau a SQL Server para comprender las configuraciones. Y la consulta SQL personalizada que usaremos para este informe de mapa de calor de Tableau es:


Quieres matplotlib.pcolor:

Para las personas que miran esto hoy, recomendaría el mapa de calor de Seaborn () como se documenta aquí.

El ejemplo anterior se haría de la siguiente manera:

Donde% matplotlib es una función mágica de IPython para aquellos que no están familiarizados.

Si no necesita un gráfico por decir, y simplemente está interesado en agregar color para representar los valores en un formato de tabla, puede usar el método style.background_gradient () del marco de datos de pandas. Este método colorea la tabla HTML que se muestra cuando se visualizan los marcos de datos de pandas en p. Ej. JupyterLab Notebook y el resultado es similar al uso de "formato condicional" en el software de hoja de cálculo:

Para un uso detallado, consulte la respuesta más elaborada que proporcioné sobre el mismo tema anteriormente y la sección de estilo de la documentación de pandas.


  • El Radio El control deslizante establece el radio de influencia en píxeles. Los valores más altos dan como resultado una apariencia más suave.
  • El Opacidad El control deslizante controla la transparencia de los colores del mapa de calor.
  • El opcional Peso column ajusta la importancia de cada punto multiplicando su intensidad por el valor de columna especificado.

Los mapas de calor utilizan la capa Mapa de calor de la API de Maps, por lo que extraen datos en el navegador antes de mostrarlos. Esto es diferente a los mapas de funciones de Fusion Tables que representan mosaicos de mapas en el servidor. Debido a esto, solo se asignan las primeras 1000 filas. Puede agregar filtros a su mapa para mantener el recuento de filas por debajo del límite.

Los mapas de calor de direcciones geocodificadas se pueden ver en Fusion Tables, pero no se pueden publicar. La publicación extraería los códigos geográficos, lo que no está permitido por los límites de uso de la API de codificación geográfica de Google.


Importar los paquetes de Python necesarios

Importamos los siguientes paquetes de Python:

Cargar el conjunto de datos

Leemos el conjunto de datos usando la función read_csv de pandas y visualizamos las primeras diez filas usando la declaración de impresión.

Crea una matriz Python Numpy

Como queremos construir una matriz de 6 x 5, creamos una matriz n-dimensional de la misma forma para las columnas & ldquoSymbol & rdquo y & ldquoChange & rdquo.

Crear un pivote en Python

La función de pivote se utiliza para crear una nueva tabla derivada del objeto de marco de datos dado & ldquodf & rdquo. La función toma tres argumentos, índice, columnas y valores. Los valores de celda de la nueva tabla se toman de la columna dada como parámetro de valores, que en nuestro caso es la columna & ldquoChange & rdquo.

Crear una matriz para anotar el mapa de calor

En este paso, creamos una matriz que se utilizará para anotar el mapa de calor de seaborn. Llamamos al método aplanar en las matrices & ldquosymbol & rdquo y & ldquopercentage & rdquo para aplanar una lista de Python de listas en una línea. La función zip que devuelve un iterador comprime una lista en Python. Ejecutamos un bucle Python For y, al usar la función de formato, formateamos el símbolo de acciones y el valor de cambio de precio porcentual según nuestro requisito.

Cree la figura de Matplotlib y defina la trama

Creamos un diagrama Matplotlib vacío y definimos el tamaño de la figura. También agregamos el título a la trama y establecemos el tamaño de fuente del título & rsquos, y su distancia desde la trama usando el método set_position.

Deseamos mostrar solo los símbolos de acciones y su respectivo cambio de precio porcentual de un solo día. Por lo tanto, ocultamos las marcas para el eje X e Y, y también eliminamos ambos ejes del gráfico del mapa de calor.

Crea el mapa de calor

En el paso final, creamos el mapa de calor utilizando la función de mapa de calor del paquete seaborn python. La función de mapa de calor toma los siguientes argumentos:

datos & ndash conjunto de datos 2D que se puede convertir en un ndarray. Si se proporciona un DataFrame de Pandas, la información del índice / columna se utilizará para etiquetar las columnas y filas.

anotar & ndash una matriz de la misma forma que los datos que se utiliza para anotar el mapa de calor.

cmap & ndash un nombre u objeto de mapa de colores matplotlib. Esto asigna los valores de los datos al espacio de color.

fmt & ndash código de formato de cadena para usar al agregar anotaciones.

anchos de línea & ndash establece el ancho de las líneas que dividirán cada celda.

Aquí & rsquos nuestro resultado final del mapa de calor de python seaborn para el grupo elegido de compañías farmacéuticas. Se ve bastante limpio y ordenado, ¿no es así? Un vistazo rápido a este mapa de calor y uno puede ver fácilmente cómo le está yendo al mercado durante el período.

Descarga el código del mapa de calor de Python

Los lectores pueden descargar todo el código Python de seaborn más el archivo de Excel utilizando el botón de descarga que se proporciona a continuación y crear sus propios mapas de calor personalizados. Un pequeño ajuste en el código de Python y puede crear mapas de calor de Python de cualquier tamaño, para cualquier índice de mercado o para cualquier período usando este código de Python. El mapa de calor seaborn se puede usar en mercados en vivo conectando la fuente de datos en tiempo real al archivo de Excel que se lee en el código Python.


Contenido

Los mapas de calor se originaron en visualizaciones 2D de los valores en una matriz de datos. Los valores más grandes fueron representados por pequeños cuadrados grises oscuros o negros (píxeles) y los valores más pequeños por cuadrados más claros. Loua (1873) utilizó una matriz de sombreado para visualizar las estadísticas sociales en los distritos de París. [1] Sneath (1957) mostró los resultados de un análisis de conglomerados permutando las filas y las columnas de una matriz para colocar valores similares cerca unos de otros según el conglomerado. Jacques Bertin usó una representación similar para mostrar datos que se ajustaban a una escala de Guttman. La idea de unir árboles de clúster a las filas y columnas de la matriz de datos se originó con Robert Ling en 1973. Ling usó caracteres de impresora sobrecargados para representar diferentes tonos de gris, un carácter de ancho por píxel. Leland Wilkinson desarrolló el primer programa informático en 1994 (SYSTAT) para producir mapas de calor de grupos con gráficos en color de alta resolución. Eisen et al. La pantalla que se muestra en la figura es una réplica del diseño SYSTAT anterior. [ cita necesaria ]

El diseñador de software Cormac Kinney registró el término "mapa de calor" en 1991 para describir una pantalla en 2D que representa la información del mercado financiero. [2] La empresa que adquirió el invento de Kinney en 2003 permitió involuntariamente que la marca caducara. [3]

Hay diferentes tipos de mapas de calor:

  • Los mapas de calor biológicos se utilizan normalmente en biología molecular para representar el nivel de expresión de muchos genes en una serie de muestras comparables (por ejemplo, células en diferentes estados, muestras de diferentes pacientes) a medida que se obtienen a partir de microarrays de ADN.
  • El mapa de árbol es una partición jerárquica de datos en 2D que se asemeja visualmente a un mapa de calor.
  • Un diagrama de mosaico es un mapa de calor en mosaico para representar una tabla de datos bidireccional o superior. Al igual que con los mapas de árbol, las regiones rectangulares en un diagrama de mosaico están organizadas jerárquicamente. Eso significa que las regiones son rectángulos en lugar de cuadrados. Friendly (1994) analiza la historia y el uso de este gráfico.
  • Una visualización de función de densidad es un mapa de calor para representar la densidad de puntos en un mapa. Permite percibir la densidad de puntos independientemente del factor de zoom. Perrot y col. (2015) propuso una forma de utilizar la función de densidad para visualizar miles de millones y miles de millones de puntos utilizando la infraestructura de big data con Spark y Hadoop. [5]

Se pueden usar muchos esquemas de colores diferentes para ilustrar el mapa de calor, con ventajas y desventajas de percepción para cada uno. Los mapas de colores del arco iris se utilizan a menudo, ya que los humanos pueden percibir más tonos de color que de gris, y esto supuestamente aumentaría la cantidad de detalles perceptibles en la imagen. Sin embargo, esto es desaconsejado por muchos en la comunidad científica, por las siguientes razones: [6] [7] [8] [9] [10] [11]

  • Los colores carecen del orden de percepción natural que se encuentra en los mapas de colores de espectro de escala de grises o de cuerpo negro. [6] [11]
  • Los mapas de colores comunes (como el mapa de colores "jet" utilizado como predeterminado en muchos paquetes de software de visualización) tienen cambios incontrolados en la luminancia que impiden la conversión significativa a escala de grises para su visualización o impresión. Esto también distrae de los datos reales, haciendo arbitrariamente que las regiones amarillas y cian parezcan más prominentes que las regiones de los datos que son realmente más importantes. [6] [11]
  • Los cambios entre los colores también conducen a la percepción de degradados que en realidad no están presentes, lo que hace que los degradados reales sean menos prominentes, lo que significa que los mapas de colores del arco iris pueden en realidad oscuro detalle en muchos casos en lugar de mejorarlo. [6] [10] [11]
  • No todos los colores en un mapa de colores del arco iris pueden ser diferenciados por lectores con visión deficiente del color, lo que hace que las figuras que utilizan estos esquemas de color sean inaccesibles para una proporción significativa de la población. [11]

Los mapas de coropletas a veces se denominan incorrectamente mapas de calor. Un mapa de coropletas presenta diferentes patrones o sombreados dentro de los límites geográficos para mostrar la proporción de una variable de interés, mientras que la coloración de un mapa de calor (en un contexto de mapa) no corresponde a los límites geográficos. [12]

Varias implementaciones de software de mapas de calor están disponibles gratuitamente:

    , un entorno de software libre para computación estadística y gráficos, contiene varias funciones para rastrear mapas de calor, [13] [14] incluyendo mapas de calor de clúster interactivos [15] (a través del paquete heatmaply R). , un programa de trazado de línea de comandos universal y gratuito, puede trazar mapas de calor 2D y 3D. [16] puede generar un mapa de calor a partir de una hoja de cálculo de Google Sheets limitada a 1000 puntos de datos geográficos. [17] El esquema de color 'cubehelix' proporciona recursos para un esquema de color que se imprime como una escala de grises que aumenta monótonamente en dispositivos postscript en blanco y negro. [18] 3 puede representar una capa de mapa de calor de una propiedad seleccionada de todas las características geográficas en una capa vectorial. [19], [20] [21] AnyChart [22] [23] y Highcharts [24] [25] son ​​bibliotecas JavaScript para visualización de datos que brindan la capacidad de crear gráficos de mapas de calor interactivos, desde básicos hasta altamente personalizados, como parte de sus soluciones.

Nieve con efecto de lago: la información del radar meteorológico generalmente se muestra mediante un mapa de calor.

La voz humana visualiza con un espectrograma un mapa de calor que representa la magnitud del STFT. Una visualización alternativa es el diagrama de cascada.

Ejemplo que muestra las relaciones entre un mapa de calor, un gráfico de superficie y líneas de contorno de los mismos datos

Combinación de gráfico de superficie y mapa de calor, donde la altura de la superficie representa la amplitud de la función y el color representa el ángulo de fase.


Encontré este paquete hace algunos meses.

A partir de la confirmación 0573195c07 en Github, el código no funcionará con un argumento grouping =. Vayamos a la sesión de depuración del viernes.

Comience descargando una versión comprimida de Github. Deberá piratear el archivo R / likert.R, específicamente las funciones likert y plot.likert. Primero, en Likert, se usa cast () pero el paquete de remodelación nunca se carga (aunque hay una instrucción de importación (remodelación) en el archivo NAMESPACE). Puede cargarlo usted mismo de antemano. En segundo lugar, hay una instrucción incorrecta para buscar las etiquetas de los elementos, donde hay una i colgando alrededor de la línea 175. Esto también debe corregirse, p. Ej. reemplazando todas las apariciones de likert $ items [, i] con likert $ items [, 1]. Luego, puede instalar el paquete de la forma en que está acostumbrado a hacerlo en su máquina. En mi Mac, lo hice

Luego, con R, intente lo siguiente:

Eso debería funcionar, pero la representación visual será terrible debido a la gran cantidad de elementos. Sin embargo, funciona sin agrupar (por ejemplo, plot (likert (resp))).

Por lo tanto, sugeriría reducir su conjunto de datos a subconjuntos más pequeños de elementos. Por ejemplo, utilizando 12 elementos,

Obtengo un gráfico de barras apilado "legible". Probablemente pueda procesarlos después. (Esos son objetos ggplot2, ¡pero no podrá organizarlos en una sola página con gridExtra :: grid.arrange () debido a un problema de legibilidad!)


Visualización de datos

Además de calcular las cantidades numéricas como media, mediana o varianza, puede utilizar métodos visuales para presentar, describir y resumir datos. En esta sección, usted y rsquoll aprenderán a presentar sus datos visualmente usando los siguientes gráficos:

  • Diagramas de caja
  • Histogramas
  • Gráficos circulares
  • Gráfica de barras
  • Gráficos X-Y
  • Mapas de calor

matplotlib.pyplot es una biblioteca muy conveniente y ampliamente utilizada, aunque no es la única biblioteca de Python disponible para este propósito. Puedes importarlo así:

Ahora, tiene matplotlib.pyplot importado y listo para usar. La segunda declaración establece el estilo de sus gráficos eligiendo colores, anchos de línea y otros elementos estilísticos. Tiene la libertad de omitirlos si está satisfecho con la configuración de estilo predeterminada.

Nota: Esta sección se centra en representando datos y mantiene los ajustes estilísticos al mínimo. Usted & rsquoll ve enlaces a la documentación oficial para las rutinas usadas de matplotlib.pyplot, para que pueda explorar las opciones que ganó & rsquot vea aquí.

Usted & rsquoll usa números pseudoaleatorios para obtener datos con los que trabajar. No es necesario tener conocimientos sobre números aleatorios para poder comprender esta sección. Solo necesita algunos números arbitrarios, y los generadores pseudoaleatorios son una herramienta conveniente para obtenerlos. El módulo np.random genera matrices de números pseudoaleatorios:

NumPy 1.17 introdujo otro módulo para la generación de números pseudoaleatorios. Para obtener más información al respecto, consulte la documentación oficial.

Diagramas de caja

El diagrama de caja es una excelente herramienta para representar visualmente estadísticas descriptivas de un conjunto de datos determinado. Puede mostrar el rango, rango intercuartílico, mediana, moda, valores atípicos y todos los cuartiles. Primero, cree algunos datos para representarlos con un diagrama de caja:

La primera declaración establece la semilla del generador de números aleatorios NumPy con seed (), por lo que puede obtener los mismos resultados cada vez que ejecuta el código. No tiene que establecer la semilla, pero si no especifica este valor, obtendrá resultados diferentes cada vez.

Las otras declaraciones generan tres matrices NumPy con números pseudoaleatorios normalmente distribuidos. x se refiere a la matriz con 1000 elementos, y tiene 100 yz contiene 10 elementos. Ahora que tiene los datos para trabajar, puede aplicar .boxplot () para obtener el diagrama de caja:

Los parámetros de .boxplot () definen lo siguiente:

  • X son tus datos.
  • vert establece la orientación de la trama en horizontal cuando es Falso. La orientación predeterminada es vertical.
  • mostrar significa muestra la media de sus datos cuando es Verdadero.
  • línea media representa la media como una línea cuando es Verdadero. La representación predeterminada es un punto.
  • etiquetas : las etiquetas de sus datos.
  • patch_artist determina cómo dibujar el gráfico.
  • medianprops denota las propiedades de la línea que representa la mediana.
  • medios de apoyo indica las propiedades de la línea o punto que representa la media.

Hay otros parámetros, pero su análisis está más allá del alcance de este tutorial.

El código anterior produce una imagen como esta:

Puede ver tres diagramas de caja. Cada uno de ellos corresponde a un único conjunto de datos (x, y, o z) y muestra lo siguiente:

  • El significado es la línea roja discontinua.
  • La mediana es la línea violeta.
  • El primer cuartil es el borde izquierdo del rectángulo azul.
  • El tercer cuartil es el borde derecho del rectángulo azul.
  • El rango intercuartil es la longitud del rectángulo azul.
  • El rango contiene todo de izquierda a derecha.
  • Los valores atípicos son los puntos a la izquierda y a la derecha.

¡Un diagrama de caja puede mostrar tanta información en una sola figura!

Histogramas

Los histogramas son particularmente útiles cuando hay una gran cantidad de valores únicos en un conjunto de datos. El histograma divide los valores de un conjunto de datos ordenados en intervalos, también llamados contenedores. A menudo, todos los contenedores tienen el mismo ancho, aunque no tiene por qué ser así. Los valores de los límites inferior y superior de un contenedor se denominan bordes de la papelera.

El frecuencia es un valor único que corresponde a cada contenedor. Indica el número de elementos del conjunto de datos con los valores entre los bordes del contenedor. Por convención, todos los contenedores, excepto el de la derecha, están semiabiertos. Incluyen los valores iguales a los límites inferiores, pero excluyen los valores iguales a los límites superiores. El bin situado más a la derecha está cerrado porque incluye ambos límites. Si divide un conjunto de datos con los bordes de contenedor 0, 5, 10 y 15, entonces hay tres contenedores:

  1. El primer contenedor y el más a la izquierda contiene los valores mayores o iguales que 0 y menores que 5.
  2. El segundo contenedor contiene los valores mayores o iguales a 5 y menores a 10.
  3. El tercer contenedor y el más a la derecha contiene los valores mayores o iguales a 10 y menores o iguales a 15.

La función np.histogram () es una forma conveniente de obtener datos para histogramas:

Toma la matriz con sus datos y el número (o bordes) de bins y devuelve dos matrices NumPy:

  1. hist contiene la frecuencia o el número de elementos correspondientes a cada contenedor.
  2. bin_edges contiene los bordes o límites del contenedor.

Lo que histogram () calcula, .hist () puede mostrar gráficamente:

El primer argumento de .hist () es la secuencia con sus datos. El segundo argumento define los bordes de los contenedores. El tercero deshabilita la opción de crear un histograma con valores acumulativos. El código anterior produce una figura como esta:

Puede ver los bordes del contenedor en el eje horizontal y las frecuencias en el eje vertical.

Es posible obtener el histograma con el número acumulativo de elementos si proporciona el argumento acumulativo = Verdadero a .hist ():

Este código produce la siguiente figura:

Muestra el histograma con los valores acumulados. La frecuencia del primer contenedor y el más a la izquierda es el número de elementos en este contenedor. La frecuencia del segundo contenedor es la suma de la cantidad de elementos en el primer y segundo contenedor. Los otros contenedores siguen este mismo patrón. Por último, la frecuencia del último intervalo y de la derecha es el número total de elementos en el conjunto de datos (en este caso, 1000). También puede dibujar directamente un histograma con pd.Series.hist () usando matplotlib en segundo plano.

Gráficos circulares

Gráficos circulares representar datos con un pequeño número de etiquetas y frecuencias relativas dadas. Funcionan bien incluso con las etiquetas que no se pueden ordenar (como datos nominales). Un gráfico circular es un círculo dividido en varios sectores. Cada segmento corresponde a una sola etiqueta distinta del conjunto de datos y tiene un área proporcional a la frecuencia relativa asociada con esa etiqueta.

Deje que & rsquos defina datos asociados a tres etiquetas:

Ahora, cree un gráfico circular con .pie ():

El primer argumento de .pie () son sus datos y el segundo es la secuencia de las etiquetas correspondientes. autopct define el formato de las frecuencias relativas que se muestran en la figura. Usted & rsquoll obtiene una figura que se ve así:

El gráfico circular muestra x como la parte más pequeña del círculo, y como la siguiente más grande y luego z como la parte más grande. Los porcentajes denotan el tamaño relativo de cada valor en comparación con su suma.

Gráfica de barras

Gráfica de barras también ilustran datos que corresponden a etiquetas dadas o valores numéricos discretos. Pueden mostrar los pares de datos de dos conjuntos de datos. Los elementos de un conjunto son los etiquetas, mientras que los elementos correspondientes del otro son su frecuencias. Opcionalmente, también pueden mostrar los errores relacionados con las frecuencias.

El gráfico de barras muestra rectángulos paralelos llamados barras. Cada barra corresponde a una sola etiqueta y tiene una altura proporcional a la frecuencia o frecuencia relativa de su etiqueta. Deje que & rsquos genere tres conjuntos de datos, cada uno con 21 elementos:

Usa np.arange () para obtener x, o la matriz de enteros consecutivos de 0 a 20. Usted & rsquoll usa esto para representar las etiquetas. y es una matriz de números enteros aleatorios distribuidos uniformemente, también entre 0 y 20. Esta matriz representará las frecuencias. err contiene números de coma flotante distribuidos normalmente, que son los errores. Estos valores son opcionales.

Puede crear un gráfico de barras con .bar () si desea barras verticales o .barh () si le gustan las barras horizontales:

Este código debería producir la siguiente figura:

Las alturas de las barras rojas corresponden a las frecuencias y, mientras que las longitudes de las líneas negras muestran los errores err. Si no desea incluir los errores, omita el parámetro yerr de .bar ().

Gráficos X-Y

El gráfico x-y o gráfico de dispersión representa los pares de datos de dos conjuntos de datos. El eje x horizontal muestra los valores del conjunto x, mientras que el eje y vertical muestra los valores correspondientes del conjunto y. Opcionalmente, puede incluir la línea de regresión y el coeficiente de correlación. Deje que & rsquos genere dos conjuntos de datos y realice una regresión lineal con scipy.stats.linregress ():

El conjunto de datos x es nuevamente la matriz con los números enteros de 0 a 20. y se calcula como una función lineal de x distorsionada con algo de ruido aleatorio.

linregress devuelve varios valores. Usted & rsquoll necesita la pendiente y la intersección de la línea de regresión, así como el coeficiente de correlación r. Luego puede aplicar .plot () para obtener la gráfica x-y:

El resultado del código anterior es esta figura:

Puede ver los puntos de datos (pares x-y) como cuadrados rojos, así como la línea de regresión azul.

Mapas de calor

A mapa de calor se puede utilizar para mostrar visualmente una matriz. Los colores representan los números o elementos de la matriz. Los mapas de calor son particularmente útiles para ilustrar las matrices de covarianza y correlación. Puede crear el mapa de calor para una matriz de covarianza con .imshow ():

Aquí, el mapa de calor contiene las etiquetas 'x' e 'y', así como los números de la matriz de covarianza. Usted y rsquoll obtienen una figura como esta:

El campo amarillo representa el elemento más grande de la matriz 130.34, mientras que el violeta corresponde al elemento más pequeño 38.5. Los cuadrados azules en el medio están asociados con el valor 69,9.

Puede obtener el mapa de calor para la matriz de coeficientes de correlación siguiendo la misma lógica:

El resultado es la siguiente figura:

El color amarillo representa el valor 1.0 y el color violeta muestra 0.99.


Heat Map es bastante popular en el mundo GIS y se puede producir en varios software GIS. He escrito un tutorial sobre Cómo crear un mapa de calor usando el software QGIS. Este tutorial mostrará la creación de un mapa de calor con la versión de Microsoft Excel de 2013 a 2017. En esta versión de Excel, puede descargar la aplicación y usarla por un motivo específico. Para crear un mapa de calor usaremos Mapa de calor geográfico App y es gratis.

1. Abra su hoja de Excel y luego vaya a Insertar & gt Mis aplicaciones.

2. Luego haga clic en el Tienda y escribe texto Mapa de calor geográfico sobre el búsqueda caja. Luego haga clic en el Agregar botón.

3. Después de agregar la aplicación, la primera vez que se abrirá automáticamente la ventana Mapa de calor geográfico.

Estoy usando los siguientes datos.

Lea también: Cree mapas en Microsoft Excel 2013 usando Power Map

4. Luego haga clic en el Obtener Empezado , aparecerá la siguiente ventana. Seleccione los datos utilizando el Seleccionar datos botón. Bajo Elige mapa Seleccione Mundo , Regiones tomará Nombre campo y Valores el campo tendrá Valor . Además, asigne el Tema de color y mapa Título. Finalmente golpeó Salvar para crear un mapa.

5. Mapa de salida final por el Mapa de calor geográfico App.

6. SI desea editar los valores, haga clic en el configuración botón.


Vista de PARTICIONES

Este producto o función está cubierto por los Términos de ofertas anteriores a GA de los Términos de servicio de Google Cloud Platform. Los productos y funciones anteriores a GA pueden tener un soporte limitado, y los cambios en los productos y funciones anteriores a GA pueden no ser compatibles con otras versiones anteriores a GA. Para obtener más información, consulte las descripciones de la etapa de lanzamiento.

Cuando consulta la vista INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS, los resultados de la consulta contienen una fila para cada partición.

La vista INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS tiene el siguiente esquema:

Ejemplos de

El siguiente ejemplo calcula la cantidad de bytes utilizados por cada nivel de almacenamiento en todas las tablas del conjunto de datos bigquery-public-data.crypto_bitcoin.

Consola

Abre la página de BigQuery en Cloud Console.

Ingrese la siguiente consulta SQL estándar en el Editor de consultas caja. INFORMATION_SCHEMA requiere sintaxis SQL estándar. SQL estándar es la sintaxis predeterminada en Cloud Console.

Utilice el comando de consulta y especifique la sintaxis SQL estándar mediante la marca --nouse_legacy_sql o --use_legacy_sql = false. Se requiere sintaxis SQL estándar para consultas INFORMATION_SCHEMA.

Los resultados deben ser similares a los de la siguiente tabla. Los recuentos exactos de bytes pueden cambiar a medida que el conjunto de datos se actualiza con el tiempo.

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