أكثر

كيف ترمز الميزات بقيم NULL في الترميز المتدرج؟

كيف ترمز الميزات بقيم NULL في الترميز المتدرج؟


لدي مجموعة بيانات ميزة مضلع ، وسمة من جدول مختلف أقوم بضمها (واحد لواحد) داخل QGIS من أجل ترميز السمات كخريطة تصحيحية. ومع ذلك ، لا تحتوي جميع حقول المضلع على حقل مطابق في جدول السمات العددية ، لذلك توجد بعض القيم الخالية عند إنتاج الرموز المتدرجة.

من خلال بحثي ، فإن النصيحة الأكثر شيوعًا في هذا الموقف هي تضمين نسخة من مجموعة بيانات المضلع (أو بعض الخلفية الأخرى) التي تحدد الرموز الافتراضية. يعمل هذا لأن القيم الخالية لم يتم تصنيفها في الترميز المتدرج ، لذلك يمكن للمرء أن يرى "تحتها". لقد أرفقت صورة لهذا بالضبط. الميزات الرمادية الداكنة غير موجودة في جدول الانضمام (mb_percentile_isochrones_all) ، ولكنها موجودة في جدول المضلعات الحدودية (mb2013_wgtn). لذلك أحتاج إلى نسختين منmb2013_wgtnالجدول لإظهار ميزات "لا توجد بيانات".

ومع ذلك ، هذا لا يبدو أنيقًا بالنسبة لي. سيكون تحديد رمز قيمة فارغة أكثر سهولة. ربما يكون هذا شفافًا تمامًا ليتوافق مع ما هو موجود حاليًا ، أو ربما يكون نوعًا من اللون الرمادي الصامت - أيًا كان ما يريده المستخدم. النقطة ، في الوقت الحالي ، يحتاج المرء إلى طبقتين مختلفتين في المحتويات من أجل التعامل مع رموز القيم الخالية. هذا يعني أنه يمكنك تغيير ترميز جميع الميزات الخاصة بك في نفس الوقت (على سبيل المثال ، إذا كنت تريد زيادة عرض الكل الحدود) ، يجب التعامل مع هذا مرتين: مرة في خصائص الميزة ذات الترميز المتدرج ، ومرة ​​أخرى للطبقة "الخلفية" التي تعالج الرمز الفارغ.

هل من الممكن تحديد رمز قيمة "فارغ" بدون استخدام "نسخة" من نفس الطبقة المستخدمة للرموز المتدرجة ، في QGIS (2.6.1)؟


كما ذكر @ MichaelMiles-Stimson بالفعل ، لا يبدو أن هناك طريقة للرمز باطل الميزات. ومع ذلك ، هناك بديل يمكنك من خلاله إنشاء مرشح لإجبار QGIS على المعالجة باطل القيم كرقم صحيح مثل 0. لقد قمت بتضمين مثال حيث قمت بإنشاء 3 مضلعات بسيطة لكل منها قيمة معينة:

ها هي الرموز المتدرجة التي استخدمتها مع الأمر التالي:

الحالة عندما تكون "Some_Value" فارغة ثم 0 آخر "Some_Value" نهاية

أتمنى أن يساعدك هذا!


أعلم أنه قد تم الرد عليه ، ولكن فقط لإعطاء خيار آخر:

يمكنك فقط ترك الحقل بدون فلتر أو قيمة (أعلم أنه يعمل من أجل CATEGORIZED أو RULE BASED):

http://docs.qgis.org/2.0/uk/docs/training_manual/vector_classification/classification.html

أنا أستخدم QGIS 2.10 وهو يعمل.


على غرار ما قاله المستخدمون الآخرون ، فإن الخيار الأفضل هو استخدام الرموز المستندة إلى القواعد. لتجنب إنشاء القواعد يدويًا:

  1. قم بتغيير نوع الرمز إلى تخرج.
  2. حدد عمود الرمز والألوان والفواصل الزمنية وما إلى ذلك حسب المعتاد
  3. قم بتغيير نوع الرمز من تخرج ل على أساس القواعد. سيتم ترحيل الرموز المحددة في الخطوة السابقة. انقر فوق الزر إضافة رمز وحدد آخر. قم بتغيير النمط بالشكل المناسب. ستلتقط فئة رمز ELSE هذه أي قيم لم يتم ترميزها بالفعل ، بما في ذلك القيم الخالية.
  4. انقر فوق موافق. سيتم الآن ترميز القيم الخالية.

(تم اختباره في QGIS 3.6.0)


تنقل الخرائط معلومات حول العالم باستخدام رموز لتمثيل أفكار أو مفاهيم محددة. يجب أن تكون العلاقة بين رمز الخريطة والمعلومات التي يمثلها الرمز واضحة وسهلة التفسير. تتطلب عملية تصميم الرمز أولاً فهم الطبيعة الأساسية للبيانات المراد تعيينها (على سبيل المثال ، أبعادها المكانية ومستوى القياس) ، ثم اختيار الرموز التي تشير إلى سمات البيانات هذه. طور رسامو الخرائط نظام المتغير البصري ، وهو مفردات بيانية ، للتعبير عن هذه العلاقات على الخرائط. يستجيب قراء الخرائط لنظام المتغير المرئي بطرق يمكن التنبؤ بها ، مما يمكّن صانعي الخرائط من تصميم رموز الخرائط لمعظم أنواع المعلومات بدرجة عالية من الموثوقية.

وايت ، ت. (2017). الترميز والمتغيرات المرئية. الهيئة المعرفية لعلوم وتكنولوجيا المعلومات الجغرافية (إصدار الربع الثاني 2017) ، جون ب.ويلسون (محرر). DOI: 10.22224 / gistbok / 2017.2.3

تم نشر هذا الإدخال في 14 يونيو 2017.

يتوفر هذا الموضوع أيضًا في الإصدارات التالية: DiBiase، D.، DeMers، M.، Johnson، A.، Kemp، K.، Luck، A. T.، Plewe، B.، and Wentz، E. (2006). المفاهيم الأساسية للترميز. الهيئة المعرفية لعلوم وتكنولوجيا المعلومات الجغرافية. واشنطن العاصمة: رابطة الجغرافيين الأمريكيين. (الربع الثاني 2016 ، أول رقمي).

الرسوم الأولية: العلامات الرسومية الأساسية أو العناصر التي يمكن استخدامها لإنشاء معظم الرموز (النقاط ، الخطوط ، المضلعات).

اللمس: تتعلق بحاسة اللمس أو استخدامها.

مستوى القياس: الخاصية العددية لسمة أو متغير مقيس.

  • اسمى، صورى شكلى، بالاسم فقط: بيانات فئوية ، غير مرتبة وغير رقمية.
  • ترتيبي: بيانات مرتبة أو مرتبة بدون قيم عددية معينة.
  • فاصلة: بيانات عددية بنقطة صفر عشوائية.
  • نسبة: بيانات عددية مع نقطة صفر غير عشوائية.

عظةمرجع: كائن أو ظاهرة يمثلها الرمز.

البعد المكاني: المدى القابل للقياس لرمز أو ظاهرة في الفضاء.

رمز: علامة أو إشارة تمثل شيئًا أو ظاهرة.

ترميز: ترميز شيء ما مع المعنى من أجل تمثيل شيء آخر.

المتغيرات البصرية: مجموعة من العلامات الرسومية تُستخدم لترميز البيانات.

  • بحجم: الاختلافات في طول الرمز أو مساحته أو حجمه.
  • شكل: الاختلافات في مظهر أو شكل رمز.
  • هوى اللون: الطول الموجي السائد للضوء المرئي (مثل الأحمر والأزرق والأخضر).
  • قيمة اللون: اختلافات فاتحة أو داكنة لدرج واحد.
  • تشبع اللون: شدة لون واحد.
  • اتجاه: اتجاه أو زاوية دوران الرمز.
  • ترتيب: توزيع العلامات الفردية التي تشكل رمزًا.
  • الملمس: الخشونة النسبية لرمز الخريطة.
  • الشفافية: مستوى المزج بين رمز وطبقة خلفية.
  • هشاشة: حدة الحدود.
  • الدقة: مستوى التفاصيل أو الدقة لمجموعة البيانات المكانية.

الترميز هو عملية ترميز شيء ما بمعنى من أجل تمثيل شيء آخر. يتطلب تصميم الرمز الفعال أن تكون العلاقة بين الرمز والمعلومات التي يمثلها الرمز (المرجع) واضحة وسهلة التفسير. طور رسامو الخرائط نظام المتغير البصري ، وهو مفردات بيانية ، للتعبير عن العلاقات المرجعية للرموز على الخرائط.

تأخذ رموز الخريطة أشكالاً عديدة. رمز الخريطة المثالي هو الرمز الذي يتطلب الحد الأدنى من الجهد لفك تشفير المعلومات التي يمثلها الرمز ومطابقتها بشكل ملموس. لحسن الحظ ، يميل القراء إلى الاستجابة لنظام المتغير المرئي بطرق يمكن التنبؤ بها ، مما يمكّن صانعي الخرائط من تصميم رموز الخرائط لمعظم أنواع المعلومات والتأكد من أن هذه الرموز سيتم إدراكها وتفسيرها على النحو المنشود. تسمح الاختلافات في الاختلافات المدركة (وأهمية) الرموز للمصممين بتمثيل مجموعة كبيرة ومتنوعة من البيانات المرجعية.

لتصميم رموز خريطة فعالة ، يجب على مصمم الخرائط التمييز بعناية بين استخدامين لـ المتغيرات المرئية والرسومات الأولية: 1) استخدامها لتشفير المعلومات ، و 2) استخدامها كعناصر في التصميم الجرافيكي. في الحالة الأولى ، يجب أن تمثل الاختلافات في مظهر الرموز اختلافات في البيانات ، والتي يمكن أن تساعد وسيلة الإيضاح في فك تشفيرها. في الحالة الثانية ، يمكن استخدام الاختلافات لجذب انتباه القارئ أو إنشاء تسلسل هرمي مرئي قوي (العلاقات بين الشكل والأرض بين جميع العناصر في الخريطة). لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع ، راجع الإدخالات الموجودة في التسلسل الهرمي المرئي والتخطيط وعناصر الخريطة والجماليات وتصميم أمبير (قادم، صريح، يظهر).

يتطلب اختيار الرمز الفعال مطابقة خصائص الرمز مع الطبيعة الأساسية للمرجع الجغرافي الذي يتم تعيينه ، خاصةً البعد المكاني و مستوى القياس من البيانات التي تم جمعها لتمثيل ذلك المرجع (MacEachren ، 1994 Slocum et al. ، 2009). تعمل خصائص البيانات هذه كمعايير لتحديد المتغيرات المرئية التي يمكن تحديدها لإنشاء رمز خريطة فعال. لمناقشة معايير اختيار الرموز الأخرى ، راجع المقياس والتعميم ، والتخطيط الإحصائي ، وعلم الجمال وتصميم مضخم الصوت (قادم، صريح، يظهر).

3.1 البعد المكاني

يمكن تجميع البيانات التي تم جمعها لتمثيل الظواهر في أربعة أبعاد مكانية أساسية: النقطة (الأبعاد الصفرية) ، والخطية (أحادية البعد) ، والمساحة (ثنائية الأبعاد) ، والحجمية (ثلاثية الأبعاد). تتداخل هذه الخصائص المكانية بدقة مع بدائل الرسوم المستخدمة لإنشاء معظم الرموز الرسومية: النقاط والخطوط والمضلعات. على سبيل المثال ، تكون بيانات مسالك التعداد مساحية بطبيعتها ، وبالتالي يتم تمثيلها عادةً باستخدام رموز الخرائط متعددة الأضلاع.

الأهم من ذلك ، أبعاد البيانات خاصة بالمقياس. على سبيل المثال ، قد تحدث المدن في نقاط على خريطة صغيرة الحجم ، ولكن على الخريطة واسعة النطاق يكون من المنطقي أكثر أن تعرض "بصمتها" أو مدى مساحتها. لهذه الأسباب ، بينما يجب على صانعي الخرائط محاولة مطابقة أبعاد الرمز مع أبعاد الظاهرة ، يجب عليهم أيضًا التأكد من أن طريقة الترميز المحددة مناسبة لكل من طريقة جمع البيانات المستخدمة ومقياس الخريطة المقصود.

3.2 مستويات القياس

يتم تصنيف البيانات عادةً إلى واحد من أربعة مستويات قياس تجريبية ، والتي تشير إلى كيفية قياس ظاهرة أو متغير: الاسمي والترتيبي والفاصل الزمني والنسبة. يحتوي كل مستوى أعلى تباعيًا على جميع خصائص المستويات الأدنى.

  • البيانات الاسمية ، المستوى الأدنى ، ذات طبيعة فئوية أو نوعية ، وليس لها دين طبيعي أو ضمني أو لغة أساسية هي أمثلة على التصنيف الاسمي.
  • البيانات الترتيبية ، المستوى الثاني ، لها علاقة مرتبة أو مرتبة (شيء ما أكثر أو أقل من شيء آخر) ، ولكن لا يوجد فرق عددي بين أي موضعين بهذا الترتيب ، حيث تشير المصطلحات منخفضة ومتوسطة وعالية إلى اختلافات ترتيبية.
  • يتم ترتيب بيانات الفاصل الزمني ، المستوى الثالث ، عدديًا (أي موقعين لهما اختلافات رقمية دقيقة) ، لكن مقياس الفاصل الزمني يحتوي على نقطة الصفر التعسفية ، ومقاييس درجة الحرارة فهرنهايت ودرجة الحرارة أمثلة على قياسات الفترات (على سبيل المثال ، 100 درجة ليست ضعف الحرارة 50 درجة باستخدام أي من مقياس درجة الحرارة).
  • تحتوي بيانات النسبة ، أعلى مستوى ، على جميع خصائص بيانات الفاصل الزمني ، باستثناء أن مقياس النسبة يستخدم نقطة الصفر غير التعسفية ، مما يجعل مقارنات النسبة المحتملة الكثافة السكانية مثالاً على بيانات مستوى النسبة. الاختلافات بين بيانات الفاصل الزمني والنسب صغيرة بما يكفي بحيث يتم دمجها في كثير من الأحيان في فئة بيانات "رقمية" ، حيث تكون طرق التمثيل هي نفسها.

ربما أكثر من أي سمة بيانات أخرى ، يحدد مستوى القياس المتغير (المتغيرات) المرئية المناسبة أو غير المناسبة للاستخدام ، ويجب على مصمم الخرائط التأكد من وجود "تطابق" منطقي مفاهيمي بين الاثنين (الشكل 1).

الشكل 1. فعالية المتغيرات البصرية لكل مستوى من مستويات القياس. مقتبس من MacEachren، 1994 and Slocum et al.، 2009.

كان جاك بيرتين (1967/2010) أول من وصف نظامًا من العلامات الرسومية أو المتغيرات المرئية التي يمكن من خلالها استخدام رموز الخريطة لتشفير المعلومات. تسمح الاختلافات في الاختلافات المدركة لعلامات الرسوم الفردية لرسامي الخرائط بتشفير الخصائص النوعية أو الكمية في كل رمز. تكمن نقاط القوة في نظام المتغير البصري في بخله وقدرته على التكيف وسهولة استخدامه. على مر السنين تم توسيع هذا النظام ليشمل متغيرات إضافية ثابتة وغير ثابتة (على سبيل المثال ، موريسون ، 1974 ماكليري ، 1983 MacEachren ، 1995). يمكن العثور على لمحات عامة عن نظام المتغيرات المرئية في معظم كتب رسم الخرائط التمهيدية (على سبيل المثال ، Robinson et al. ، 1995 Dent et al. ، 2008 Slocum et al. ، 2009).

نعرض هنا ستة متغيرات مرئية شائعة: الحجم ، والشكل ، وتدرج اللون ، وقيمة اللون ، وتشبع اللون ، والاتجاه (الشكل 2). ينقسم اللون إلى ثلاثة متغيرات بصرية بناءً على الإدراك البشري للون. تمت أيضًا مناقشة متغيرين مرئيين مرتبطين بتصميم النمط (الترتيب والملمس) وثلاثة متغيرات مرتبطة بعدم اليقين في البيانات (الشفافية والوضوح والدقة). كما تمت مناقشة عدد من المتغيرات المتحركة وغير المرئية المتعلقة بالصوت واللمس والرائحة. في حين أن هذه القائمة ليست شاملة ، إلا أن غالبية الرموز تقع ضمن فئة أو اثنتين من هذه الفئات.

الشكل 2. المتغيرات البصرية الشائعة لظواهر النقطة والخط والمنطقة. مقتبس من MacEachren، 1994 Slocum et al.، 2009 and Krygier & amp Wood، 2011.

الجدول 1. تعريف المتغيرات المرئية.

يشير الحجم إلى الاختلافات في طول الرمز أو مساحته أو حجمه. الحجم فعال في تمثيل المعلومات الكمية ، لا سيما البيانات على مستوى النسبة ، لأن أحجام الرموز قد يتم تحجيمها إلى قيم البيانات التي تمثلها. لاحظ ، مع ذلك ، أنه بينما يمكن مطابقة الحجم منطقيًا لبيانات مستوى النسبة ، غالبًا ما يواجه قراء الخرائط مشكلة في تقدير قيم البيانات بدقة بناءً على حجم الرمز وحده. الحجم غير مناسب للبيانات الاسمية (لا تشير اختلافات الحجم بشكل حدسي إلى اختلافات فئوية) أو الرموز ثلاثية الأبعاد (الناس فقراء في تقدير الفروق الحجمية). تشمل الاستخدامات الشائعة خرائط الرموز المتناسبة أو المتدرجة وخرائط التدفق والرسوم البيانية.

يشير الشكل إلى مظهر أو شكل رمز. الشكل فعال في تمثيل الاختلافات الاسمية (على سبيل المثال ، تظهر الدائرة بشكل قاطع مختلفة عن المثلث) ، ولكنها غير مناسبة للاختلافات الكمية (على سبيل المثال ، الدائرة ليست بطبيعتها "أكثر" أو "أقل" من المثلث). توجد أشكال الرموز على طول سلسلة متصلة من المحاكاة التجريدية: تظهر رموز المحاكاة لتقليد الميزة التي تمثلها (على سبيل المثال ، مطار يمثله مخطط طائرة) ، بينما تتطلب الرموز المجردة (على سبيل المثال ، دائرة أو علامة زائد) وسيلة إيضاح لفك التشفير معناهم.

4.3 لون هوى

يشير تدرج اللون إلى الطول الموجي السائد للضوء في القسم المرئي من الطيف الكهرومغناطيسي (أحمر ، برتقالي ، أصفر ، أخضر ، أزرق ، نيلي ، بنفسجي). لون اللون هو متغير اللون الوحيد المناسب لتمثيل المعلومات النوعية ، حيث تشير الأشكال المختلفة إلى اختلافات فئوية وليس رقمية في مجموعة البيانات. هوى اللون علبة تمثل البيانات الترتيبية والرقمية طالما أن الأشكال محدودة العدد ومتسلسلة منطقيًا على سبيل المثال ، يمكن أن يمثل اللون الأصفر والبرتقالي والأحمر قيم بيانات منخفضة ومتوسطة وعالية ، على التوالي. يجب أن يتأكد صانعو الخرائط من أن تدرجات الألوان المحددة مناسبة لجمهور عمى الألوان (Olson & amp Brewer ، 1997).

4.4 قيمة اللون

تشير قيمة اللون ، أو الإضاءة ، إلى اختلافات فاتحة أو داكنة من صبغة واحدة حيث يتم تفتيح تدرج اللون (مع الاحتفاظ بتدرج اللون وثابت تشبع اللون) ، ويظهر شاحبًا أو أبيض. في حالة عدم وجود تدرج ، يمكن تطبيق قيمة اللون على ظلال الرمادي. عادةً ما ترتبط قيمة اللون بالبيانات الكمية ، وتتوافق الظلال الفاتحة مع قيم البيانات المنخفضة ، والظلال الداكنة مع قيم البيانات العالية. يؤثر عدد قيم الألوان المستخدمة في مخطط ما ، و "الخطوات" الإدراكية بين كل قيمة لونية ، على مدى كفاءة القارئ في فك تشفير قيم الألوان (Brewer، 1994 Harrower & amp Brewer، 2003).

4.5 تشبع اللون

تشبع اللون يشير إلى شدة أو نقاء درجة لون واحدة مشبعة بالكامل تظهر زاهية أو جريئة ، وتظهر الأشكال غير المشبعة تمامًا باللون الرمادي الصامت أو المحايد. تقليديًا ، يرتبط تشبع اللون ببيانات المستوى الترتيبي أو عدم اليقين في البيانات ، على الرغم من أن الإرشادات الخاصة باستخدام التشبع تظل أقل تطوراً من اللون أو القيمة. بشكل أكثر شيوعًا ، يتم استخدام تشبع اللون لتحسين اختلافات درجة اللون أو قيمة اللون.

4.6 التوجيه

اتجاه يشير إلى اتجاه أو زاوية دوران رمز الخريطة بالكامل (للمعالم النقطية) أو العلامات الفردية التي تشكل رمز الخريطة (للمعالم الخطية والمساحية وثلاثية الأبعاد). يتم تمييز الاختلافات في الاتجاه بسهولة ، وبالتالي فهي فعالة في تمثيل المعلومات الاسمية. الاتجاه أقل ملاءمة للمعلومات الكمية ، لأنه يفتقر عمومًا إلى ترتيب متأصل ، ولا يتم التأكيد على أي اتجاه واحد على آخر. تشمل الاستثناءات الشائعة الساعات التناظرية والأسهم ، والتي قد تستخدم التوجيه للدلالة على المعلومات الزمنية والمتجهية ، على التوالي.

4.7 المتغيرات المرئية للأنماط

يمكن دمج المتغيرات المرئية الستة بشكل مختلف لإنشاء أنماط خطية أو مساحية (تصميمات رسومية متكررة). على سبيل المثال ، يمكن معالجة النمط عن طريق تغيير شكل أو اتجاه العلامات الفردية التي تتكون منها النموذج. يمكن التحكم بشكل أكبر في مظهر أي نمط من خلال متغيرين بصريين إضافيين ، الترتيب والملمس. يشير الترتيب إلى توزيع أو تخطيط العلامات الفردية التي تشكل رمز الخريطة ، ويمكن وصفها من حيث التوزيعات المنتظمة / غير المنتظمة أو المنتظمة / العشوائية / المجمعة. الملمس ، الذي يشير إلى الدقة النسبية أو الخشونة للتعبئة داخل رمز الخريطة ، هو متغير مركب يُعرَّف غالبًا على أنه تفاعل بين المتغيرات المرئية الأخرى (على سبيل المثال ، MacEachren ، 1994 Wilkinson ، 2006). بشكل عام ، الترتيب والملمس (وبالتالي الأنماط) هما الأنسب لتمثيل المعلومات الاسمية ، على الرغم من أن النسيج يمكن أن يشير إلى اختلافات كمية أيضًا.

الشكل 3. المتغيرات المرئية للأنماط. جميع أنماط المنطقة من هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية.

4.8 المتغيرات المرئية لعدم التيقن من البيانات

حدد MacEachren (1994) أربعة متغيرات بصرية لتصوير عدم اليقين فيما يتعلق بجودة البيانات أو الموثوقية: الشفافية والوضوح والدقة والتشبع اللوني. تشير الشفافية إلى مستوى المزج بين رمز الخريطة وطبقة الخلفية. يشير الوضوح ، أو الغموض ، إلى حدة الحدود. يشير القرار إلى مستوى التفاصيل أو الدقة لمجموعة البيانات المكانية. تم وصف تشبع اللون في القسم الفرعي 4.5 أعلاه. كل هذه لها سلسلة متصلة من الموثوقية تمتد من معتم ، وحاد ، ومفصل ، ومشبّع إلى شفاف ، وغير دقيق ، وغامض ، وغير مشبع. ضع في اعتبارك أن هذه المتغيرات المرئية ليست خاصة بعدم اليقين ، ويمكن استخدامها لتمثيل أنواع البيانات الأخرى أيضًا (على سبيل المثال ، تستخدم خرائط القيمة تلو ألفا الشفافية لتمثيل سمة مستخدمة بطريقة أخرى لتطبيع الخرائط التصحيحية). لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع ، راجع إدخال Mapping Uncertainty.

الشكل 4. المتغيرات المرئية لعدم اليقين في البيانات. لاحظ أن هذه المتغيرات يمكن استخدامها لتمثيل معلومات أخرى غير عدم اليقين.

4.9 المتغيرات الديناميكية وغير المرئية

معظم برامج رسم الخرائط المعاصرة قادرة على إنشاء خرائط متحركة وديناميكية ، وغالبًا ما تعرض رموز الخرائط المتغيرة باستمرار والتي تستخدم متغيرات "التغيير" الديناميكية بالإضافة إلى تلك المستخدمة في عروض الخرائط الثابتة. ديبياسي وآخرون. (1992) حدد ثلاثة متغيرات ديناميكية رئيسية للخرائط المتحركة (المدة ، والترتيب ، ومعدل التغيير) التي أضاف إليها MacEachren (1995) ثلاثة متغيرات أخرى (تاريخ العرض ، التردد ، والتزامن). قام آخرون منذ ذلك الحين بتوسيع عدد المتغيرات الديناميكية المتاحة للاستخدام (انظر وقت التعيين).

يستكشف صانعو الخرائط أيضًا طرقًا لاستخدام حواسنا الأخرى (مثل الصوت واللمس والشم) لنقل المعلومات الجغرافية واستيعاب قراء الخرائط ذوي الإعاقات المحددة. يمكن أن يؤدي الجمع بين المتغيرات الحسية الفردية إلى إنشاء واجهات جغرافية وخرائط أكثر غامرة.

الجدول 2. المتغيرات الديناميكية وغير المرئية.

قام Krygier (1994) بفحص شكلين أساسيين للصوت (الواقعي والمجرّد) وحدد تسعة متغيرات صوتية مجردة (الموقع ، جهارة الصوت ، درجة الصوت ، التسجيل ، الجرس ، المدة ، معدل التغيير ، الترتيب ، الهجوم / الاضمحلال) للتمثيل الكمي والنوعي المعلومات الجغرافية.

طور Griffin (2001) نظامًا متغيرًا لمسيًا (اللمس) منظمًا حول ثلاث خصائص فسيولوجية واسعة: اللمس (يتم استشعاره عندما يتلامس جلدنا مع شيء ما) ، الحركية (المحسوسة في العضلات أو المفاصل أو الأوتار) ، والتناظرية البصرية (كلاهما بصري ولمسي). أربعة متغيرات لمسية (الاهتزاز ، الرفرفة ، الضغط ، ودرجة الحرارة) وثلاثة متغيرات حركية (المقاومة ، الاحتكاك ، الموقع الحركي) يمكن أن تمثل بشكل فعال بيانات المستوى الترتيبي. تم اشتقاق خمسة متغيرات تناظرية بصرية من المتغيرات المرئية لرسم الخرائط الموجودة: الحجم والارتفاع (لتمثيل البيانات الترتيبية) ، والشكل (البيانات الاسمية) ، والملمس / الحبوب والاتجاه (البيانات الاسمية والترتيبية).

يمكن أيضًا ترميز الروائح بمعنى جغرافي ، على الرغم من أن رسامي الخرائط لم يطوروا بعد مجموعة من يشم المتغيرات. على سبيل المثال ، نربط روائح معينة بظواهر لها أبعاد مكانية أو زمنية مميزة (على سبيل المثال ، حرائق المعسكرات وأزهار الربيع السنوية). يتمثل أحد القيود الحالية لأبحاث الرائحة في محدودية توفر الأجهزة والبرامج القادرة على توليد الروائح.

الشكل 5. الجمع بين المتغيرات المرئية المتعددة لإنشاء رموز زائدة عن الحاجة.

4.10 الترميز الزائد

غالبًا ما يجمع رسامو الخرائط المتغيرات المرئية لتوفير التكرار داخل رمز (الشكل 3). تستخدم الرموز المكررة متغيرين مرئيين أو أكثر لتصوير سمة أو ميزة جغرافية واحدة ، مثل استخدام كل من الحجم وقيمة اللون لتمثيل الناتج المحلي الإجمالي على خريطة الرموز النسبية. من الناحية الظرفية ، قد يساعد التكرار مستخدم الخريطة على تفسير رمز معين أو أداء نشاط خريطة معين ، ومع ذلك ، فإن فعالية هذه التقنية قابلة للنقاش ، وبالتالي فإن الرموز الزائدة غير شائعة. يمكن أيضًا دمج المتغيرات المرئية لتشفير رمز بسمات بيانات متعددة ، راجع Bivariate & amp Multivariate Mapping لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع.

بيرتين ، ج. (1967/2010). سيميولوجيا الرسوم البيانية: الرسوم البيانية ، الشبكات ، الخرائط. عبر. دبليو بيرج. ريدلاندز ، كاليفورنيا: مطبعة إرسي.

بروير سي أ (1994). إرشادات استخدام الألوان لرسم الخرائط والتصور. في MacEachren AM ، Taylor D.F. ، المحررين. التصور في رسم الخرائط الحديث. تاريتاون ، نيويورك: إلسفير ساينس ص 123 - 147.

دنت ، ب.د.تورجسون ، ج.س. ، & أمبير هودلر ، ت.و. (2008). رسم الخرائط: تصميم الخرائط الموضوعية. الطبعة السادسة. بوسطن: ماكجرو هيل.

ديبياسي ، دي ، ماكيكرين ، إيه إم ، كريجير ، جي بي ، أند ريفز ، سي (1992). الرسوم المتحركة ودور تصميم الخرائط في التصور العلمي. نظم المعلومات الجغرافية ورسم الخرائط, 19(4), 201-214.

جريفين ، أ.ل (2001). الشعور بها: استخدام التصور اللمسي للتحليل الجغرافي الاستكشافي. وجهات نظر رسم الخرائط، (39) ، 12-29. DOI: 10.14714 / CP39.636.37

Harrower، M.، & amp Brewer، C.A (2003). ColorBrewer.org: أداة عبر الإنترنت لاختيار مخططات الألوان للخرائط. مجلة رسم الخرائط, 40(1) ، 27-37. DOI: 10.1002 / 9780470979587.ch34

كريجير ، ج.ب (1994). التصور الصوتي والجغرافي. في التصور في رسم الخرائط الحديث. إيه إم ماكيكرين ودي آر إف تايلور (محرران). أكسفورد: بيرغامون ، ص 149 - 166.

Krygier، J.، & amp Wood، D. (2011). صنع الخرائط: دليل مرئي لتصميم الخرائط لنظم المعلومات الجغرافية. نيويورك: مطبعة جيلفورد.

MacEachren ، A.M (1994). بعض الحقيقة مع الخرائط: كتاب تمهيدي عن الترميز والتصميم. رابطة الجغرافيين الأمريكيين.

MacEachren ، A.M (1995). كيف تعمل الخرائط: التمثيل والتصور والتصميم. مطبعة جيلفورد.

ماكليري ، ج.ف (1983). "مفردات" رسومية فعالة. رسومات وتطبيقات الكمبيوتر IEEE, 3(2) ، 46-53. DOI: 10.1109 / MCG.1983.263019

موريسون ، جي إل (1974). إطار نظري لتعميم الخرائط مع التركيز على عملية الترميز. الكتاب السنوي الدولي لرسم الخرائط, 14(1974), 115-27.

Olson ، J.M ، & amp Brewer ، C.A (1997). تقييم لتحديدات الألوان لاستيعاب مستخدمي الخرائط الذين يعانون من ضعف في رؤية الألوان. حوليات جمعية الجغرافيين الأمريكيين, 87(1) ، 103-134. DOI: 10.1111 / 0004-5608.00043

روبنسون ، إيه إتش ، موريسون ، جيه إل ، موهرك ، بي سي ، كيمرلينج ، إيه جيه ، أند جوبتيل ، إس سي (1995). عناصر رسم الخرائط. نيويورك: جون وايلي وأولاده.

Slocum، T.A، McMaster، R.B، Kessler، F.C، & amp Howard، H.H. (2009). رسم الخرائط الموضوعي والجغرافيا. الطبعة الثالثة. نهر السرج العلوي ، نيوجيرسي: بيرسون برنتيس هول.

ويلكينسون ، إل (2006). القواعد النحوية للرسومات. Springer Science & amp Business Media.

  • وصف المتغيرات المستخدمة في ترميز بيانات الخريطة للعروض المرئية واللمسية والسمعية والديناميكية.
  • رموز التصميم التي تربط بشكل مناسب البعد المكاني للمعالم المعينة بمستوى قياس معلومات البيانات الجدولية التي يتم تعيينها.
  • تفكيك ونقد العلاقة المرجعية للرمز لرمز خريطة معين.
  • تقييم فعالية رموز الخريطة بناءً على الطبيعة الأساسية للبيانات والمتغيرات المرئية المستخدمة لتمثيل تلك البيانات.
  • صمم خريطة برموز تمثل بشكل مناسب مجموعة بيانات معينة وتنتج تسلسلاً هرميًا مرئيًا فعالاً.
  1. ضع في اعتبارك تصنيف المتغيرات المرئية بناءً على فعاليتها في تمثيل البيانات النوعية أو الكمية.
    1. هل يمكنك تحديد موقف يكون فيه المتغير المرئي النوعي مناسبًا لتمثيل المعلومات الكمية؟ يشرح.
    2. هل يمكنك تحديد موقف يكون فيه المتغير المرئي الكمي مناسبًا لتمثيل المعلومات النوعية؟ يشرح.
    1. كيف يمكن أن تؤثر التقنيات الناشئة مثل الواقع الافتراضي على هذا الإطار؟
    2. حدد متغيرًا قد يصبح شائعًا في المستقبل. من حيث البعد المكاني ومستويات القياس ، أي نوع من البيانات يمكن أن تمثله بشكل فعال؟
    1. حدد الرموز التي تبدو عالمية أو شبه عالمية. صف الصفات التي تسمح بفك تشفير هذه الرموز بغض النظر عن الخلفية الثقافية لقارئ الخرائط.
    2. حدد الرموز التي تظهر خاصة ثقافيًا. قم بوصف ما قد يمنع فك تشفير هذه الرموز بسبب الخلفية الثقافية لقارئ الخرائط.
    1. ثلاثة رموز لكل ظاهرة ، يستخدم كل منها متغيرًا حسيًا مختلفًا (بصري ، سمعي ، لمسي).
    2. رمز واحد فائض لكل ظاهرة باستخدام مجموعة من المتغيرات الحسية.
    3. رمز ثنائي المتغير لكلتا الظاهرتين باستخدام مجموعة من المتغيرات المرئية.

    (تم الوصول إلى جميع مواقع الويب آخر مرة في يونيو 2017)

    • أداة اختيار لون ColorBrewer: http://colorbrewer2.org/
    • البيانات المتدفقة: http://flowingdata.com/
    • متجر رموز مركز GeoVista: http://www.symbolstore.org/
    • مكتبة رموز خدمة المنتزهات القومية: https://www.nps.gov/maps/tools/symbol-library/
    • مشروع الاسم: https://thenounproject.com/
    • أوهايو بيانو: http://andywoodruff.com/blog/ohio-is-still-a-piano/
    • جامعة ولاية بنسلفانيا للتعليم الإلكتروني ، GEOG 486: https://www.e-education.psu.edu/geog486/
    • جهاز محاكاة عمى الألوان Vischek: http://www.vischeck.com/

    كيتس ، جي إس (1996). فهم الخرائط (الطبعة الثانية). هارلو: أديسون ويسلي لونجمان.

    مويلنهاوس ، آي (2013). رسم خرائط الويب: تصميم خرائط للأجهزة التفاعلية والمتنقلة. اضغط CRC.

    تافت ، إي (1983). العرض المرئي للمعلومات الكمية. شيشاير ، سي تي: مطبعة رسومات.

    تافت ، إي (1990). المعلومات المتخيلة. شيشاير ، سي تي: مطبعة رسومات.

    وير ، سي (2013). تصور المعلومات: تصور للتصميم. الطبعة الثالثة. أمستردام: إلسفير.


    & lt & gt هي معيار SQL-92! = ما يعادله. يتم تقييم كلاهما للقيم ، التي لا تعتبر NULL - NULL عنصرًا نائبًا للقول بعدم وجود قيمة.

    وهذا هو السبب في أنه يمكنك فقط استخدام IS NULL / IS NOT NULL كمسندات لمثل هذه المواقف.

    هذا السلوك ليس خاصاً بـ SQL Server. تعمل جميع لهجات SQL المتوافقة مع المعايير بنفس الطريقة.

    ملحوظة: للمقارنة إذا كان لديك القيمة ليست خالية، يمكنك استخدام IS NOT NULL ، بينما للمقارنة مع غير فارغة قيمة ، يمكنك استخدام & lt & gt "YOUR_VALUE". لا أستطيع أن أقول ما إذا كانت قيمتي تساوي NULL أم لا ، ولكن يمكنني القول ما إذا كانت القيمة NULL أم لا NULL. يمكنني المقارنة إذا كانت القيمة الخاصة بي شيء آخر غير NULL.

    9i كما فهمت ، والتي جلبت الكثير من بناء جملة ANSI-92. إيماني هو أن MySQL مشابه ، حيث بدأ الدعم في 4.x. & ndash OMG Ponies أبريل 14 '11 الساعة 4:46

    NULL ليس لها قيمة ، وبالتالي لا يمكن مقارنتها باستخدام عوامل القيمة العددية.

    بمعنى آخر ، لا يمكن أن تكون أي قيمة مساوية لـ (أو لا تساوي) NULL لأن NULL ليس لها قيمة.

    ومن ثم ، فإن SQL لديها مسندات خاصة IS NULL و IS NOT NULL للتعامل مع NULL.

    لاحظ أن هذا السلوك هو السلوك الافتراضي (ANSI).

    ستحصل على نتائج مختلفة.

    يبدو أن SET ANSI_NULLS OFF ستختفي في المستقبل.

    أنا فقط لا أرى السبب الوظيفي والسلس للقيم الخالية التي لا يمكن مقارنتها بالقيم الأخرى أو القيم الخالية الأخرى ، لأننا نستطيع مقارنتها بوضوح والقول إنها متماثلة أو لا في سياقنا. هذا ممتع. فقط بسبب بعض الاستنتاجات المنطقية والاتساق ، نحتاج إلى الاهتمام بها باستمرار. إنها ليست وظيفية ، اجعلها أكثر فاعلية واترك الأمر للفلاسفة والعلماء لاستنتاج ما إذا كانت متسقة أم لا ، وهل تحمل "المنطق العام". :) قد يقول شخص ما أنه بسبب الفهارس أو أي شيء آخر ، أشك في أن هذه الأشياء لا يمكن جعلها تدعم القيم الخالية مثل القيم. إنه مماثل لمقارنة كأسين فارغين ، أحدهما زجاج كرمة والآخر زجاج بيرة ، فنحن لا نقارن أنواع الكائنات ولكن القيم التي تحتوي عليها ، كما يمكنك مقارنة int و varchar ، مع null إنه أسهل ، إنه لا شيء وماذا هناك قاسمان مشتركان في العدم ، وهما متماثلان ، ويمكن مقارنتهما بوضوح من قبلي وبأي شخص آخر يكتب SQL ، لأننا نكسر هذا المنطق باستمرار من خلال مقارنتها بطرق غريبة بسبب بعض معايير ANSI. لماذا لا تستخدم قوة الكمبيوتر للقيام بذلك من أجلنا وأشك في أنها ستبطئ الأمور إذا تم بناء كل ما يتعلق بذلك مع أخذ ذلك في الاعتبار. "إنها ليست فارغة ، إنها لا شيء" ، إنها ليست تفاحة ، إنها أبفيل ، هيا. وظيفيًا هو صديقك وهناك أيضًا منطق هنا. في النهاية ، الشيء الوحيد المهم هو الوظيفة واستخدام القيم الخالية بهذه الطريقة يجلب وظائف أكثر أو أقل وسهولة في الاستخدام. هل هو أكثر فائدة؟

    كم منكم يعرف ماذا سيعود هذا الرمز؟ مع أو بدون NOT فإنه يعيد 0. بالنسبة لي هذا لا يعمل وهو محير. في c # كل شيء كما ينبغي أن تكون ، عمليات المقارنة ترجع القيمة ، ومن المنطقي أن ينتج هذا أيضًا قيمة ، لأنه إذا لم يكن هناك شيء للمقارنة (باستثناء. لا شيء :)). لقد "قالوا" فقط: أي شيء مقارنة بـ "إرجاع" صفر وهذا يخلق العديد من الحلول والصداع.

    هذا هو الرمز الذي أوصلني إلى هنا:

    أنا فقط بحاجة إلى المقارنة إذا كان هناك حقلين (حيث) لهما قيم مختلفة ، يمكنني استخدام دالة ، لكن.


    3. التعداد مقابل العينات

    أجرى 16 مشيرًا أمريكيًا و 650 مساعدًا أول تعداد سكاني في الولايات المتحدة في عام 1791. وقد أحصوا حوالي 3.9 مليون فرد ، على الرغم من أن وزير الخارجية آنذاك ، توماس جيفرسون ، أبلغ الرئيس جورج واشنطن ، فإن العدد الرسمي قلل من عدد السكان الفعلي بنسبة 2.5 في المائة على الأقل. (روبرتس ، 1994). بحلول عام 1960 ، عندما وصل تعداد سكان الولايات المتحدة إلى 179 مليونًا ، لم يعد من العملي أن يقوم مسؤول التعداد بزيارة كل أسرة. ثم بدأ مكتب الإحصاء في توزيع الاستبيانات عن طريق البريد. من بين 116 مليون أسرة تم إرسال الاستبيانات إليها في عام 2000 ، أجاب 72 في المائة عن طريق البريد. كانت هناك حاجة إلى طاقم عمل مؤقت في الغالب يزيد عن 800000 لزيارة الأسر المتبقية ، ولإنتاج العدد النهائي البالغ 281421906. باستخدام تقديرات موثوقة إحصائيًا تم الحصول عليها من استطلاعات المتابعة الشاملة ، قرر الموظفون الدائمون في المكتب أن العد النهائي كان دقيقًا في حدود 1.6 بالمائة من العدد الفعلي (على الرغم من أن العدد كان أقل دقة بالنسبة لمساكن الشباب والأقليات مما كان عليه بالنسبة لكبار السن والأبيض. المقيمين). كان التعداد الأكبر والأكثر دقة في ذلك الوقت. (من المثير للاهتمام أن الكونجرس يصر على أن الأصل تعداد أو "عدد الأشخاص" كإحصاء رسمي للسكان ، على الرغم من أن التقدير المحسوب من العينات بواسطة الإحصائيين في مكتب الإحصاء أكثر دقة بشكل واضح.)

    كما بلغ معدل الرد على البريد في تعداد 2010 72 بالمائة. كما هو الحال مع معظم تعدادات القرن العشرين ، كان يجب تسليم تعداد 2010 الرسمي ، حسب الولاية ، إلى مكتب الرئيس بحلول 31 ديسمبر من عام التعداد. ثم في غضون أسبوع واحد من افتتاح الجلسة التالية للكونغرس ، أبلغ الرئيس مجلس النواب بتقسيم عدد السكان وعدد النواب الذي يحق لكل ولاية الحصول عليه.

    في عام 1791 ، طرح القائمون على التعداد أسئلة قليلة نسبيًا. لقد أرادوا معرفة عدد الأشخاص الأحرار والعبيد والذكور الأحرار الذين تزيد أعمارهم عن 16 عامًا ، بالإضافة إلى جنس وعرق كل فرد. (You can view photos of historical census questionnaires here) As the U.S. population has grown, and as its economy and government have expanded, the amount and variety of data collected has expanded accordingly. في تعداد عام 2000 ، طُلب من جميع الأسر الأمريكية البالغ عددها 116 مليونًا ستة أسئلة سكانية (الأسماء وأرقام الهواتف والجنس والعمر وتاريخ الميلاد والأصل من أصل إسباني والعرق) ، وسؤال واحد عن السكن (ما إذا كان السكن مملوكًا أم مستأجرًا). In addition, a statistical sample of one in six households received a "long form" that asked 46 more questions, including detailed housing characteristics, expenses, citizenship, military service, health problems, employment status, place of work, commuting, and income. From the sampled data, the Census Bureau produced estimated data on all these variables for the entire population.

    In the parlance of the Census Bureau, data associated with questions asked of all households are called 100% data and data estimated from samples are called sample data. Both types of data are available aggregated by various enumeration areas, including census block, block group, tract, place, county, and state (see the illustration below). Through 2000, the Census Bureau distributes the 100% data in a package called the "Summary File 1" (SF1) and the sample data as "Summary File 3" (SF3). In 2005, the Bureau launched a new project called American Community Survey that surveys a representative sample of households on an ongoing basis. Every month, one household out of every 480 in each county or equivalent area receives a survey similar to the old "long form." Annual or semi-annual estimates produced from American Community Survey samples replaced the SF3 data product in 2010.

    To protect respondents' confidentiality, as well as to make the data most useful to legislators, the Census Bureau aggregates the data it collects from household surveys to several different types of geographic areas. SF1 data, for instance, are reported at the block or tract level. There were about 8.5 million census blocks in 2000. By definition, census كتل are bounded on all sides by streets, streams, or political boundaries. التعداد tracts are larger areas that have between 2,500 and 8,000 residents. When first delineated, tracts were relatively homogeneous with respect to population characteristics, economic status, and living conditions. A typical census tract consists of about five or six sub-areas called block groups. As the name implies, block groups are composed of several census blocks. American Community Survey estimates, like the SF3 data that preceded them, are reported at the block group level or higher.

    • أمة
      • Zip Codes
      • Zip Code Tabulation Areas
      • Urban Areas
      • المناطق الحضرية
      • American Indian, Alaska Native & Native Hawaiian Areas
      • School Districts
      • Congressional Districts
      • Economic Places
      • Oregon Urban Growth Areas
      • State Legislative Districts
      • Alaska Native Regional Corporations
      • أماكن
      • Voting Districts
      • Traffic Analysis Zones
      • County Subdivisions
        • Subbarrios
        • Zip Codes
        • Zip Code Tabulation Areas
        • Urban Areas
        • المناطق الحضرية
        • American Indian, Alaska Native & Native Hawaiian Areas
        • School Districts
        • Congressional Districts
        • Economic Places
        • Oregon Urban Growth Areas
        • State Legislative Districts
        • Alaska Native Regional Corporations
        • أماكن
        • Voting Districts
        • Traffic Analysis Zones
        • County Subdivisions
          • Subbarrios

          keep in mind this is a made-up example

          Consider a dataset with rows of cars ("Danho Diesel", "Estal Electric", "Hesproc Hybrid") and columns with their properties (Weight, Top speed, Acceleration, Power output, Sulfur Dioxide Emission, Range).

          Electric cars do not produce exhaust fumes - so the Sulfur dioxide emission of the Estal Electric should be a NaN -value (missing). You could argue that it should be set to 0 - but electric cars cannot produce sulfur dioxide. Imputing the value will ruin your predictions.

          As mentioned in this article, scikit-learn's decision trees and KNN algorithms are not (yet) robust enough to work with missing values. If imputation doesn't make sense, don't do it.


          This is one example where using prepared statements really saves you some trouble.

          In MySQL, in order to insert a null value, you must specify it at INSERT time or leave the field out which requires additional branching:

          However, if you want to insert a value in that field, you must now branch your code to add the single quotes:

          Prepared statements automatically do that for you. They know the difference between string(0) "" and null and write your query appropriately:

          It escapes your fields for you, makes sure that you don't forget to bind a parameter. There is no reason to stay with the mysql extension. Use mysqli and it's prepared statements instead. You'll save yourself a world of pain.


          تسامح

          A spatial reference in the geodatabase also includes tolerance values. X,y, z-, and m-coordinates all have associated tolerance values that reflect the accuracy of the coordinate data. The tolerance value is the minimum distance between coordinates. If one coordinate is within the tolerance value of another, they are interpreted as being at the same location. This value is used in relational and topological operations when determining whether two points are close enough to be given the same coordinate value or if they are far enough apart to each have their own coordinate value.

          The default tolerance is set to 0.001 meters or its equivalent in map units. This is 10 times the default resolution value and is recommended in most cases. The minimum allowable tolerance value is twice the resolution value. Setting the tolerance value higher results in lower accuracy in your coordinate data, while setting it lower results in higher accuracy.

          Different tolerance values can produce different answers for relational and topological operations. For example, two geometries might be classified as disjoint (no points in common) with the minimum tolerance, but a larger tolerance might cause them to be classified as touching.


          ArcGIS API for JavaScript 3.36

          With the exception of log normalization, data normalization creates a ratio by dividing two values. When comparing attribute values between features normalization is useful to minimize the effect of varying map area or the number of observations.

          For example, dividing the 18 to 30 year old population by the area of a polygon feature yields a density value that can be compared regardless of the size of each feature. Dividing the 18 to 30 year old population by the total population of a feature yields a ratio of people between the ages of 18 and 30 which is comparable regardless of the possibly large differences in total population between the features.

          < Object > opacityInfo

          إهمال. As of v3.13 use visualVariables instead. The object specification table defined here provides the specification for opacityInfo objects within the visualVariables property.

          An object that describes how opacity of features is calculated. See the object specifications table below for properties of the opacityInfo object. (Added at v3.11)

          < Boolean > showLegend خياري Indicates whether to show the opacity ramp in the legend.
          < String > title خياري Text that describes the visualization. This is displayed as the title of the corresponding opacity ramp in the Legend and takes precedence over the field alias or valueExpressionTitle .
          < String > field مطلوب Name of the feature attribute field that contains the data value.
          < Object > legendOptions خياري An object providing options for displaying the opacity ramp in the legend. See the object specification table for legendOptions في الاعلى.
          < Number > maxDataValue مطلوب Maximum data value.
          < Number > minDataValue مطلوب Minimum data value.
          < String > normalizationField خياري Name of the feature attribute field used to normalize the data value.
          < Number[] > opacityValues مطلوب An array of opacity values. Each value must be a number ranging from 0.0 to 1.0. The first value is used for features with minimum data value (or lower), the last value is used for features with maximum data value (or higher). At least two values are required. If there are three or more, the intermediate ones are applied proportionally between the first and last values. You need to specify either opacityValues or stops.
          < Object[] > stops مطلوب An array of objects, each with two properties: value and opacity. At least two stops are required. You need to specify opacityValues or stops. If you specify stops, then you do not need minDataValue and maxDataValue .
          < String > type مطلوب This value must be opacityInfo .
          < String > valueExpression خياري An Arcade expression evaluating to a number. This expression can reference field values using the $feature global variable and perform mathematical calculations and logical evaluations at runtime. The values returned from this expression are the data used to drive the visualization. Therefore, this property is typically used as an alternative to field in visual variables.
          < String > valueExpressionTitle خياري The title identifying and describing the associated Arcade expression as defined in the valueExpression property. This is displayed as the title of the corresponding opacity ramp in the Legend in the absence of a provided title in the legendOptions property.

          < Object > rotationInfo

          إهمال. As of v3.13 use visualVariables instead. The object specification table defined here provides the specification for rotationInfo objects within the visualVariables property.

          Defines how marker symbols are rotated. Use rotation to depict wind direction, vehicle heading etc. Specify an object with the following properties. (Added at v3.7)

          Name of the feature attribute field that contains the angle of rotation. Or a function that returns the angle of rotation.

          A function is useful in cases where the angle of rotation is not available in an attribute field but needs to be computed using a mathematical expression or formula. For example, you can specify a function to compute wind or current direction when the underlying data is stored as U or V vectors. View example below.

          • geographic: rotates the symbol from the north in a clockwise direction.
          • arithmetic: rotates the symbol from the east in a counter-clockwise direction.

          The default value is "geographic".

          < Object > sizeInfo

          إهمال. As of v3.13 use visualVariables instead. The object specification table defined here provides the specification for sizeInfo objects within the visualVariables property.

          Defines the size of the symbol where feature size is proportional to data value. Note: prior to v3.12, this property was known as proportionalSymbolInfo . See the object specifications table below for a list of its available properties.

          • Data that represents a distance quantity. فمثلا:
            • If you have tree locations defined as points and an attribute field with the radius of tree canopy, you can use proportional symbols to depict the actual ground area covered by each tree.
            • You can use proportionally sized lines to depict the width of water mains.
            • Display traffic data like roads and highways as line symbols where stroke width is proportional to the traffic count.
            • Create a census map of proportional marker symbols where the area of each symbol reflects the population of the state.

            In addition, regardless of the type of data described above, you can map a range of data values to a range of symbol sizes.

            For point features, maker size is varied in proportion to the data value. For line features, stroke width is varied.

            < Number[] > customValues خياري An array of numbers representing the values to use for the stops in the legend. For example, if the size stops in the legend are 13, 171, 286, 404, and 534, you can adjust the stops in the legend to use more rounded numbers by setting them to this property. For example, sizeInfo.legendOptions.customValues = [10, 150, 300, 400, 500] . See the example snippet below.
            < Boolean > showLegend خياري Indicates whether to show the size ramp in the legend.
            < String > title خياري Text that describes the visualization. This is displayed as the title of the corresponding size ramp in the Legend and takes precedence over the field alias or valueExpressionTitle .

            For example, if expression is set to "view.scale" , the value corresponds to the map's scale. The size represents the maximum symbol size (in pixels) that corresponds to this scale. If the map scale matches the scale value of a stop, the size corresponding to that stop value is used as the maximum symbol size for the features. If the map scale value falls between two stops, the maximum symbol size is interpolated between the sizes of the two stops.

            The minSize and maxSize stop values are usually the same, although it is possible to have different values depending on how minSize is calculated versus the maxSize .

            For example, if expression is set to "view.scale" , the value corresponds to the map's scale. The size represents the minimum symbol size (in pixels) that corresponds to this scale. If the map scale matches the scale value of a stop, the size corresponding to that stop value is used as the minimum symbol size for the features. If the map scale value falls between two stops, the minimum symbol size is interpolated between the sizes of the two stops.

            The minSize and maxSize stop values are usually the same, although it is possible to have different values depending on how minSize is calculated versus the maxSize .

            • size : A numeric value indicating the size of the symbol
            • value : A numeric value indicating the value the symbol represents.
            • radius : Data value represents the radius of a circular feature.
            • diameter : Data value represents the diameter of a circular feature.
            • area : Data value represents the area of a feature.
            • width : Data value represents the width of a line.
            • distance : Data value represents the distance from the center line (one half of the width).

            Data representing a non-distance quantity. Specify maxSize to smooth out outliers.

            Map a range of data values to a range of symbol sizes: To use legendOptions:


            Multiple Solutions for: some nulls, all nulls, single & multiple columns plus making it QUICK using Top 1

            If you need to test multiple columns, you could use the following:

            أولا, test for NULLs and count them:

            Where the result is 0, there are no NULLs.

            ثانية, let's count the non-NULLs:

            . But because we're counting non-NULLs here, this can be simplified to:

            Where the result is 0, the column is entirely made up of NULLs.

            Lastly, if you only need to check a specific column, then TOP 1 is quicker because it should stop at the first hit. You can then optionally use count(*) to give a boolean-style result:

            0 = There are no NULLs, 1 = There is at least one NULL

            0 = They are all NULL, 1 = There is at least one non-NULL

            UNPIVOT translates columns into rows. In the process it eliminates NULL values (reference).

            Sadly row 4 has been eliminated entirely since it has only NULLs! It can be conveniently re-introduced by injecting a dummy value into the source query:

            By aggregating the rows on ID we can count the non-null values. A comparison to the total number of columns in the source table will identify rows containing one or more NULL.

            I calculate 3 as
            number of columns in source table #t
            + 1 for the injected dummy column
            - 1 for ID, which is not UNPIVOTED

            This value could be obtained at runtime by examining the catalog tables.

            The original rows can be retrieved by joining to the results.

            If values other than NULL are to be investigated they can be included in a where clause:


            محتويات

            Infographics have been around for many years and recently the increase of the number of easy-to-use, free tools have made the creation of infographics available to a large segment of the population. Social media sites such as Facebook and Twitter have also allowed for individual infographics to be spread among many people around the world. Infographics are widely used in the age of short attention span. [ بحاجة لمصدر ]

            In newspapers, infographics are commonly used to show the weather, as well as maps, site plans, and graphs for summaries of data. Some books are almost entirely made up of information graphics, such as David Macaulay's طريقة عمل الأشياء. The Snapshots in الولايات المتحدة الأمريكية اليوم are also an example of simple infographics used to convey news and current events. [7]

            Modern maps, especially route maps for transit systems, use infographic techniques to integrate a variety of information, such as the conceptual layout of the transit network, transfer points, and local landmarks. Public transportation maps, such as those for the Washington Metro and the London Underground map, are well-known infographics. Public places such as transit terminals usually have some sort of integrated "signage system" with standardized icons and stylized maps.

            In his 1983 "landmark book" The Visual Display of Quantitative Information, Edward Tufte defines "graphical displays" in the following passage:

            • show the data
            • induce the viewer to think about the substance rather than about methodology, graphic design, the technology of graphic production, or something else
            • avoid distorting what the data has to say
            • present many numbers in a small space
            • make large data sets coherent
            • encourage the eye to compare different pieces of data
            • reveal the data at several levels of detail, from a broad overview to the fine structure
            • serve a reasonably clear purpose: description, exploration, tabulation, or decoration
            • be closely integrated with the statistical and verbal descriptions of a data set.

            While contemporary infographics often deal with "qualitative" or soft subjects, generally speaking, Tufte's 1983 definition still speaks, in a broad sense, to what infographics are, and what they do—which is to condense large amounts of information into a form where it will be more easily absorbed by the reader.

            Early history Edit

            In 1626, Christoph Scheiner published the Rosa Ursina sive Sol, a book that revealed his research about the rotation of the sun. Infographics appeared in the form of illustrations demonstrating the Sun's rotation patterns. [9]

            In 1786, William Playfair, an engineer and political economist, published the first data graphs in his book The Commercial and Political Atlas. To represent the economy of 18th Century England, Playfair used statistical graphs, bar charts, line graphs, area charts, and histograms. In his work, Statistical Breviary, he is credited with introducing the first pie chart. [10] [11] [12]

            Around 1820, modern geography was established by Carl Ritter. [13] His maps included shared frames, agreed map legends, scales, repeatability, and fidelity. Such a map can be considered a "supersign" which combines sign systems—as defined by Charles Sanders Peirce—consisting of symbols, icons, indexes as representations. [14] Other examples can be seen in the works of geographers Ritter and Alexander von Humboldt. [15]

            In 1857, English nurse Florence Nightingale used information graphics to persuade Queen Victoria to improve conditions in military hospitals. The principal one she used was the Coxcomb chart, a combination of stacked bar and pie charts, depicting the number and causes of deaths during each month of the Crimean War.

            1861 saw the release of an influential information graphic on the subject of Napoleon's disastrous march on Moscow. The graphic's creator, Charles Joseph Minard, captured four different changing variables that contributed to Napoleon's downfall in a single two-dimensional image: the army's direction as they traveled, the location the troops passed through, the size of the army as troops died from hunger and wounds, and the freezing temperatures they experienced.

            James Joseph Sylvester introduced the term "graph" in 1878 in the scientific magazine طبيعة and published a set of diagrams showing the relationship between chemical bonds and mathematical properties. [16] These were also some of the first mathematical graphs.

            20th century Edit

            In 1900, the African-American historian, sociologist, writer, and Black rights activist, W.E.B. Du Bois presented data visualizations at the Exposition Universelle (1900) in Paris, France. In addition to curating 500 photographs of the lives of Black Americans, Du Bois and his Atlanta University team of students and scholars created 60 handmade data visualizations [17] to document the ways Black Americans were being denied access to education, housing, employment, and household wealth. [18]

            The Cologne Progressives developed an aesthetic approach to art that focused on communicating information. [19] Gerd Arntz, Peter Alma and Augustin Tschinkel, all participants in this movement were recruited by Otto Neurath for the Gesellschafts- und Wirtschaftsmuseum, where they developed the Vienna Method from 1926 to 1934. Here simple images were used to represent data in a structured way. Following the victory of Austrofascism in the Austrian Civil War, the team moved to the Netherlands where they continued their work rebranding it Isotypes (International System of Typographic Picture Education). The method was also applied by IZOSTAT (ИЗОСТАТ) in the Soviet Union.

            In 1942 Isidore Isou published the Lettrist manifesto, a document covering art, culture, poetry, film, and political theory. The included works also called metagraphics and hypergraphics, are a synthesis of writing and visual art.

            In 1958 Stephen Toulmin proposed a graphical argument model, called The Toulmin Model of Argumentation. The diagram contained six interrelated components used for analyzing arguments and was considered Toulmin's most influential work, particularly in the field of rhetoric, communication, and computer science. The Toulmin Model of Argumentation became influential in argumentation theory and its applications.

            In 1972 and 1973, respectively, the Pioneer 10 and Pioneer 11 spacecraft included on their vessels the Pioneer Plaques, a pair of gold-anodized aluminum plaques, each featuring a pictorial message. The pictorial messages included nude male and female figures as well as symbols that were intended to provide information about the origin of the spacecraft. The images were designed by Carl Sagan and Frank Drake and were unique in that their graphical meanings were to be understandable to extraterrestrial beings, who would have no conception of human language.

            A pioneer in data visualization, Edward Tufte, wrote a series of books – Visual Explanations, The Visual Display of Quantitative Information، و Envisioning Information – on the subject of information graphics. [20] [21] [22] Referred to by The New York Times as the “da Vinci of Data”, Tufte began to give day-long lectures and workshops on the subject of infographics starting in 1993. As of 2012 [update] , Tufte still gives these lectures. [23] To Tufte, good data visualizations represent every data point accurately and enable a viewer to see trends and patterns in the data. Tufte's contribution to the field of data visualization and infographics is considered immense, and his design principles can be seen in many websites, magazines, and newspapers today. [24]

            The infographics created by Peter Sullivan for The Sunday Times in the 1970s, 1980s, and 1990s were some of the key factors in encouraging newspapers to use more infographics. Sullivan is also one of the few authors who have written about information graphics in newspapers. Likewise, the staff artists at USA Today, the United States newspaper that debuted in 1982, established the goal of using graphics to make information easier to comprehend. However, the paper has received criticism for oversimplifying news stories and for creating infographics that some find emphasizes entertainment over content and data. Tufte coined the term chartjunk to refer to graphics that are visually appealing to the point of losing the information contained within them.

            With vector graphics and raster graphics becoming ubiquitous in computing in the 21st Century, data visualizations have been applied to commonly used computer systems, including desktop publishing and Geographic Information Systems (GIS).

            Closely related to the field of information graphics is information design, which is the creation of infographics.

            21st century Edit

            By the year 2000, Adobe Flash-based animations on the Internet had made use of many key practices in creating infographics in order to create a variety of products and games.

            Likewise, television began to incorporate infographics into the viewers' experiences in the early 2000s. One example of infographics usage in television and in pop culture is the 2002 music video by the Norwegian musicians of Röyksopp, for their song "Remind Me." The video was composed entirely of animated infographics. [25] Similarly, in 2004, a television commercial for the French nuclear technology company Areva used animated infographics as an advertising tactic. Both of these videos and the attention they received have conveyed to other fields the potential value of using information graphics to describe complex information efficiently.

            With the rise of alternatives to Adobe Flash, such as HTML 5 and CSS3, infographics are now created in a variety of media with a number of software tools. [26]

            The field of journalism has also incorporated and applied information graphics to news stories. For stories that intend to include text, images, and graphics, the system called the maestro concept allows entire newsrooms to collaborate and organize a story to successfully incorporate all components. Across many newsrooms, this teamwork-integrated system is applied to improve time management. The maestro system is designed to improve the presentation of stories for busy readers of media. Many news-based websites have also used interactive information graphics in which the user can extract information on a subject as they explore the graphic.

            Many businesses use infographics as a medium for communicating with and attracting potential customers. [27] Information graphics are a form of content marketing [28] and have become a tool for internet marketers and companies to create content that others will link to, thus possibly boosting a company's reputation and online presence. [29]

            Religious denominations have also started using infographics. For example, The Church of Jesus Christ of Latter-day Saints has made numerous infographics to help people learn about their faith, missionaries, temples, lay ministry, and family history efforts. [30]

            Infographics are finding a home in the classroom as well. Courses that teach students to create their own infographics using a variety of tools may encourage engagement in the classroom and may lead to a better understanding of the concepts they are mapping onto the graphics. [ بحاجة لمصدر ]

            With the popularity of social media, infographics have become popular, often as static images or simple web interfaces, covering any number of topics. Such infographics are often shared between users of social networks such as Facebook, Twitter, Pinterest, Google+ and Reddit. The hashtag #infographic was tweeted 56,765 times in March 2012 and at its peak 3,365 times in a span of 24 hours. [ بحاجة لمصدر ]

            The three parts of all infographics are the visual, the content, and the knowledge. [31] The visual consists of colors and graphics. There are two different types of graphics – theme, and reference. These graphics are included in all infographics and represent the underlying visual representation of the data. Reference graphics are generally icons that can be used to point to certain data, although they are not always found in infographics. Statistics and facts usually serve as the content for infographics and can be obtained from any number of sources, including census data and news reports. One of the most important aspects of infographics is that they contain some sort of insight into the data that they are presenting – this is the knowledge. [31]

            Infographics are effective because of their visual element. Humans receive input from all five of their senses (sight, touch, hearing, smell, taste), but they receive significantly more information from vision than any of the other four. [32] Fifty percent of the human brain is dedicated to visual functions, and images are processed faster than text. The brain processes pictures all at once, but processes text in a linear fashion, meaning it takes much longer to obtain information from text. [2] Entire business processes or industry sectors can be made relevant to a new audience through a guidance design technique that leads the eye. The page may link to a complete report, but the infographic primes the reader making the subject-matter more accessible. [33] Online trends, such as the increasingly short attention span of Internet users, has also contributed to the increasing popularity and effectiveness of infographics.

            When designing the visual aspect of an infographic, a number of considerations must be made to optimize the effectiveness of the visualization. The six components of visual encoding are spatial, marks, connection, enclosure, retinal properties, and temporal encoding. [4] Each of these can be utilized in its own way to represent relationships between different types of data. However, studies have shown that spatial position is the most effective way to represent numerical data and leads to the fastest and easiest understanding by viewers. [3] Therefore, the designers often spatially represent the most important relationship being depicted in an infographic.

            There are also three basic provisions of communication that need to be assessed when designing an infographic – appeal, comprehension, and retention. [34] "Appeal" is the idea that communication needs to engage its audience. Comprehension implies that the viewer should be able to easily understand the information that is presented to them. And finally, "retention" means that the viewer should remember the data presented by the infographic. The order of importance of these provisions depends on the purpose of the infographic. If the infographic is meant to convey information in an unbiased way, such as in the domains of academia or science, comprehension should be considered first, then retention, and finally, appeal. However, if the infographic is being used for commercial purposes, then appeal becomes most important, followed by retention and comprehension. When infographics are being used for editorial purposes, such as in a newspaper, the appeal is again most important but is followed first by comprehension and then retention. [34]

            However, the appeal and the retention can in practice be put together with the aid of a comprehensible layout design. Recently, as an attempt to study the effect of the layout of an infographic on the comprehension of the viewers, a new Neural Network-based cognitive load estimation method was applied on different types of common layouts for the infographic design. [35] When the varieties of factors listed above are taken into consideration when designing infographics, they can be a highly efficient and effective way to convey large amounts of information in a visual manner.

            Data visualizations are often used in infographics and may make up the entire infographic. There are many types of visualizations that can be used to represent the same set of data. Therefore, it is crucial to identify the appropriate visualization for the data set and infographic by taking into consideration graphical features such as position, size, shape, and color. There are primarily five types of visualization categories – time-series data, statistical distributions, maps, hierarchies, and networking. [3]

            Time-series Edit

            Time-series data is one of the most common forms of data visualization. It documents sets of values over time. Examples of graphics in this category include index charts, stacked graphs, small multiples, and horizon graphs. Index charts are ideal to use when raw values are less important than relative changes. It is an interactive line chart that shows percentage changes for a collection of time-series data based on a selected index point. For example, stock investors could use this because they are less concerned with the specific price and more concerned with the rate of growth. Stacked graphs are area charts that are stacked on top of each other, and depict aggregate patterns. They allow viewers to see overall patterns and individual patterns. However, they do not support negative numbers and make it difficult to accurately interpret trends. An alternative to stacked graphs is small multiples. Instead of stacking each area chart, each series is individually shown so the overall trends of each sector are more easily interpreted. Horizon graphs are a space efficient method to increase the data density of a time-series while preserving resolution. [3]

            Statistical Edit

            Statistical distributions reveal trends based on how numbers are distributed. Common examples include histograms and box-and-whisker plots, which convey statistical features such as mean, median, and outliers. In addition to these common infographics, alternatives include stem-and-leaf plots, Q-Q plots, scatter plot matrices (SPLOM) and parallel coordinates. For assessing a collection of numbers and focusing on frequency distribution, stem-and-leaf plots can be helpful. The numbers are binned based on the first significant digit, and within each stack binned again based on the second significant digit. On the other hand, Q-Q plots compare two probability distributions by graphing quantiles against each other. This allows the viewer to see if the plot values are similar and if the two are linearly related. SPLOM is a technique that represents the relationships among multiple variables. It uses multiple scatter plots to represent a pairwise relation among variables. Another statistical distribution approach to visualize multivariate data is parallel coordinates. Rather than graphing every pair of variables in two dimensions, the data is repeatedly plotted on a parallel axis, and corresponding points are then connected with a line. The advantage of parallel coordinates is that they are relatively compact, allowing many variables to be shown simultaneously. [3]

            Maps Edit

            Maps are a natural way to represent geographical data. Time and space can be depicted through the use of flow maps. Line strokes are used with various widths and colors to help encode information. Choropleth maps, which encode data through color and geographical region, are also commonly used. Graduated symbol maps are another method to represent geographical data. They are an alternative to choropleth map and use symbols, such as pie charts for each area, over a map. This map allows for more dimensions to be represented using various shapes, sizes, and colors. Cartograms, on the other hand, completely distort the shape of a region and directly encode a data variable. Instead of using a geographic map, regions are redrawn proportionally to the data. For example, each region can be represented by a circle and the size/color is directly proportional to other information, such as population size. [3]

            Hierarchies Edit

            Many data sets, such as spatial entities of countries or common structures for governments, can be organized into natural hierarchies. Node-link diagrams, adjacency diagrams, and enclosure diagrams are all types of infographics that effectively communicate hierarchical data. Node-link diagrams are a popular method due to the tidy and space-efficient results. A node-link diagram is similar to a tree, where each node branches off into multiple sub-sections. An alternative is adjacency diagrams, which is a space-filling variant of the node-link diagram. Instead of drawing a link between hierarchies, nodes are drawn as solid areas with sub-sections inside of each section. This method allows for size to be easily represented than in the node-link diagrams. Enclosure diagrams are also a space-filling visualization method. However, they use containment rather than adjacency to represent the hierarchy. Similar to the adjacency diagram, the size of the node is easily represented in this model. [3]

            Networks Edit

            Network visualization explores relationships, such as friendships and cliques. Three common types are force-directed layout, arc diagrams, and matrix view. Force-directed layouts are a common and intuitive approach to network layout. In this system, nodes are similar to charged particles, which repel each other. Links are used to pull related nodes together. Arc diagrams are one-dimensional layouts of nodes with circular arcs linking each node. When used properly, with good order in nodes, cliques and bridges are easily identified in this layout. Alternatively, mathematicians and computer scientists more often use matrix views. Each value has an (x,y) value in the matrix that corresponds to a node. By using color and saturation instead of text, values associated with the links can be perceived rapidly. While this method makes it hard to view the path of the nodes, there are no line crossings, which in a large and highly connected network can quickly become too cluttered. [3]

            While all of these visualizations can be effectively used on their own, many modern infographics combine multiple types into one graphic, along with other features, such as illustrations and text. Some modern infographics do not even contain data visualization, and instead are simply a colorful and succinct ways to present knowledge. Fifty-three percent of the 30 most-viewed infographics on the infographic sharing site visual.ly did not contain actual data. [37]

            Infographics can be created by hand using simple everyday tools such as graph paper, pencils, markers, and rulers. However, today they are more often created using computer software, which is often both faster and easier. They can be created with general illustration software.

            Diagrams can be manually created and drawn using software, which can be downloaded for the desktop or used online. Templates can be used to get users started on their diagrams. Additionally, the software allows users to collaborate on diagrams in real time over the Internet.

            There are also numerous tools to create very specific types of visualizations, such as creating a visualization based on embedded data in the photos on a user's smartphone. Users can create an infographic of their resume or a “picture of their digital life.” [38]


            شاهد الفيديو: ترميز hamming matrix