51、交互式统计图形:链接视图范式

交互式统计图形:链接视图范式

1. 统计图形类型

1.1 双标图

双标图有相关的详细论述,同时也存在用于展示分类数据的双标图版本,其投影基于多元对应分析。此外,还可以通过将散点图与其他类型的图(如平滑曲线和回归线)混合创造出许多其他混合图形,只需简单地取各个图形集合的并集即可。

1.2 面板图

面板图是为不同变量对相同类型图的一种节省空间的排列方式,它能增强变量和组之间分布的比较。在一些软件包中,像刷选和链接高亮这样的交互式技术仅限于面板图。
- 散点图矩阵 :对于 k 个变量的散点图矩阵会呈现所有变量 i 与变量 j(i ≠ j)的散点图。有些实现会通过忽略所有对称图将完整的散点图矩阵简化为三角矩阵。矩阵中的每个散点图都像标准散点图一样,用户可以独立修改。在某些实现(如 S - PLUS)中,链接仅限于散点图矩阵,其他显示方式不可用。
- 条件图 :条件图是展示变量间条件关系的复杂排列。它是一组图,每个图针对条件变量的不同子集绘制。图的核心是轴变量的一维、二维甚至三维图,有时称为面板函数,任何类型的图都可用于这些面板函数。数组中的每个面板显示面板中变量之间的部分关联,所有这些面板以矩阵排列展示了这些关联随给定变量变化的情况。构建这些图的一个重要点是每个面板函数的缩放,必须保证所有图具有相同的比例尺以便进行比较。条件图是展示多元分类数据分析特定结果的好方式,但需要事先知道重点关注哪些关联,因此它是一个不错的展示工具,但分析用途有限,不太灵活且难以扩展。

1.3 列表样式

字符串或数值列表也可视为一种数据展示方式,通

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、安全性与能效最优的路径,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与工程技术人员,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与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;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与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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