9、数据可视化中的代数与尺度运用

数据可视化中的代数与尺度

数据可视化中的代数与尺度运用

1. 代数运算示例

在数据可视化中,不同的代数运算能帮助我们以多种方式呈现数据。下面将介绍几种常见的代数运算及其应用示例。

1.1 交叉(Cross)
  • 一维散点图 :从最简单的一维图语法开始,以 1980 年部分世界城市的人口散点图为例,由于只有一个维度,点云在数轴上标记出数据值对应的点。其语法为:
ELEMENT: point(position(pop1980))
  • 二维散点图 :展示 1980 年和 2000 年城市人口的二维散点图,将两个年份的城市人口相互绘制。有一个二维框架,数据值由点的位置表示,语法如下:
ELEMENT: point(position(pop1980*pop2000))
  • 二维点图 :当交叉变量中有一个是分类变量时,它会将框架中的图形按分类变量的类别进行分割。例如,将 2000 年人口与城市名称绘制的二维点图,框架中有 17 组点,语法为:
ELEMENT: point(position(city*pop2000))
  • 三维(分
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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