tm_shape(House.Points) + tm_dots(title = "House Prices (£)", border.col = "black", border.lwd = 0.1, border.alpha = 0.2, col = "Price", style = "quantile", palette = "Reds")

时间: 2024-02-14 07:09:39 浏览: 54
这是一个R语言的命令,用于在地图上绘制点数据,并且根据点的属性值进行颜色填充。 首先,tm_shape(House.Points)函数表示使用House.Points这个点数据对象作为图层。 其次,tm_dots()函数用于画出点的位置,并且根据点的属性值进行颜色填充。其中,title = "House Prices (£)"表示添加一个标题为“House Prices (£)”;border.col = "black"表示边界线的颜色为黑色;border.lwd = 0.1表示边界线的粗细为0.1;border.alpha = 0.2表示边界线的透明度为0.2;col = "Price"表示使用“Price”这个属性值进行填充;style = "quantile"表示使用分位数来确定颜色填充的范围;palette = "Reds"表示使用“Reds”这个调色板来填充颜色。 通过这些命令的组合,我们可以在地图上绘制出房屋价格的分布情况,并且可以通过颜色填充来区分不同的价格范围。这个图层可以和其他图层进行叠加,以便更加全面地展示地理空间数据的特征。
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tm_shape(OA.Census) + tm_borders() + tm_shape(union.buffers) + tm_fill(col = "blue", alpha = .4) + tm_borders(col = "blue") + tm_shape(House.Points) + tm_dots(col = "red")

这是一个R语言的命令,用于绘制地图。 首先,tm_shape(OA.Census)表示使用OA.Census这个空间数据对象作为底图,tm_borders()函数用于画出地图边界线。 其次,tm_shape(union.buffers)表示使用union.buffers这个缓冲区对象作为图层,tm_fill(col = "blue", alpha = .4)用于填充缓冲区内部的颜色为蓝色,透明度为0.4,tm_borders(col = "blue")用于画出缓冲区的边界线,颜色为蓝色。 最后,tm_shape(House.Points)表示使用House.Points这个点数据对象作为图层,tm_dots(col = "red")用于画出点的位置,颜色为红色。 通过这些命令的组合,我们可以将底图、缓冲区和点数据进行叠加,形成一个完整的地图,并且可以根据需要进行调整和美化。这个地图中,缓冲区已经被合并成一个整体,并且填充了颜色,可以更加清晰地展示区域范围。

tm_shape(OA.Census) + tm_borders() + tm_shape(house_buffers) + tm_borders(col = "blue") + tm_shape(House.Points) + tm_dots(col = "red")

这是一个R语言的命令,用于绘制地图。 首先,tm_shape(OA.Census)表示使用OA.Census这个空间数据对象作为底图,tm_borders()函数用于画出地图边界线。 其次,tm_shape(house_buffers)表示使用house_buffers这个缓冲区对象作为图层,tm_borders(col = "blue")用于画出缓冲区的边界线,颜色为蓝色。 最后,tm_shape(House.Points)表示使用House.Points这个点数据对象作为图层,tm_dots(col = "red")用于画出点的位置,颜色为红色。 通过这些命令的组合,我们可以将底图、缓冲区和点数据进行叠加,形成一个完整的地图,并且可以根据需要进行调整和美化。
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代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

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