在旅游规划中，考虑旅游景点周边的人口负载量是很重要的一个方面，这将直接影响资源的投入和配置，开发潜力和规模等。基于GIS可以将人口信息进行空间化的展示，还可以通过空间分析的方法计算出旅游景点辐射区的人口负载量，从而为规划提供依据。我们需要的就是去找到人口数据和旅游景点的数据，让ArcGIS来帮助我们统计出旅游辐射区的人口信息。 一、数据获取 我们可以从该网站上下载到GRID格式的人
# 核密度分析在Java中的实现
核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）是一种用于估计概率密度函数的非参数方法。它广泛应用于数据分析，并且可以帮助我们发现数据的分布特征。本文将介绍如何在Java中实现核密度分析，适合刚入行的开发者。
## 流程概述
在实现核密度分析时，我们可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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在geotrellis环境下成功运行了helloworld之后，我第一个尝试的核密度计算~整个过程还是挺艰难的。。。因为对scala非常地不熟，基本属于边写边学的状态T^T嗯。。首先 核密度分析是什么？？？官方文档里对核密度分析有一段这样的介绍： Kernel density is one way to convert a set of poin
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2024-06-12 14:18:34
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文章目录一、密度分析二、代码实现2.1核密度分析2.2线密度分析2.3点密度分析 一、密度分析密度分析是根据输入的要素数据集计算整个区域的数据聚集状况，从而产生一个连续的密度表面；并通过密度计算，可以将每个采样点的值散布到整个研究区域，并返回输出栅格中每个像元的密度值的栅格操作。密度分析主要有以下几种： 1、核密度分析：用于计算要素(点线均可)在其周围领域中的密度，其密度值是通过对某个搜索区域内
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2024-07-22 22:12:18
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本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
from cartopy.mpl.g
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2023-07-28 15:50:26
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核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)概述密度估计的问题由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。参数估计参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析中，人们假定数据分布符合某种特定的性态，如线性、可化线性或指数性态等，然后在目标函数族中寻找特定的解，即确定回归模型中的未知参数。
# 作者: Gael Varoquaux# 许可证: BSD 3-Clause or CC-0import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.cluster import AgglomerativeClusteringfrom sklearn.metrics import pairwise_distancesnp.rand
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2024-06-11 03:30:17
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ArcGIS Pro实践二：基于核密度构建时空体素Step1：核密度分析Step2：构建镶嵌数据集Step3：多维处理Step4：可视化Step5：剖切分析 非GIS专业，仅用作自己实操的记录。欢迎大佬批评指正，交流更好的方法~ 相关知识：1. 什么是体素图层？ArcGIS Pro 文档2. 时态GIS数据模型（麻辣GIS）3. 通过多维栅格图层创建时空立方体 (时空模式挖掘) ArcGIS
写在前面给定一个样本集，怎么得到该样本集的分布密度函数，解决这一问题有两个方法：1.参数估计方法简单来讲，即假定样本集符合某一概率分布，然后根据样本集拟合该分布中的参数，例如：似然估计，混合高斯等，由于参数估计方法中需要加入主观的先验知识，往往很难拟合出与真实分布的模型；2.非参数估计和参数估计不同，非参数估计并不加入任何先验知识，而是根据数据本身的特点、性质来拟合分布，这样能比参数估计方法得出更
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2024-07-26 17:19:11
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1. ArcToolbox → Spatial Analyst工具 → 密度分析 → 核密度分析2.3. 4.完成
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2023-07-05 13:11:20
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在介绍核密度评估Kernel Density Estimation(KDE)之前，先介绍下密度估计的问题。由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析中，人们假定数据分布符合某种特定的性态，如线性、可化线性或指数性态等，然后在目标函数族中寻找特定的解，即确定回归模型中的
1. 概述之前没接触过ArcGIS的密度分析工具，有一次想，怎么处理影响范围的图件，我第一反应是用缓冲区来解决。后来才知道还有密度分析这个工具,所以今天研究一下密度分析。ArcGIS密度分析工具有核密度、点密度、线密度三个工具。其中，点密度和线密度分析属于简单密度分析，两者工作原理相同，如下：两者都是以栅格像元为中心，以一定的搜索半径画圆，落在搜寻区域内的点、线具有同样的 权重，先对该搜索区域内的
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2024-05-09 22:31:04
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Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。 Seaborn的安装 >>>pip install seaborn 安装完Seaborn包后，我们就
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2023-08-22 15:34:20
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多数研究时，会对研究数据的分布情况进行查看，比如类别数据性别，可通过频数分析画饼图查看，定量连续数据时，可通过直方图查看正态性情况，或者使用PP/QQ图查看正态性，与此同时，还可使用核密度图直观查看数据分布情况，也可以使用小提琴图或者箱线图等查看数据的分布情况。下述列出几类常用的数据分布特征图形：图形说明饼图/圆环图/柱形图/条形图等查看定类数据的分布情况，通常查看百分比占比分布直方图/PP图/Q
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2023-10-06 18:11:19
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直方图一般用来观察数据的分布形态，横坐标代表数值的均匀分段，纵坐标代表每个段内的观测数量（频数）。一般直方图都会与核密度图搭配使用，目的是更加清晰地掌握数据的分布特征，下面将详细介绍该类型图形的绘制。1．matplotlib模块matplotlib模块中的hist函数就是用来绘制直方图的。关于该函数的语法及参数含义如下：plt.hist(x, bins=10, range=None, normed
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2023-10-05 23:22:16
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线要素的核密度分析核密度分析还可用于计算每个输出栅格像元的邻域内的线状要素的密度。概念上，每条线上方均覆盖着一个平滑曲面。其值在线所在位置处最大，随着与线的距离的增大此值逐渐减小，在与线的距离等于指定的搜索半径的位置处此值为零。由于定义了曲面，因此曲面与下方的平面所围成的空间的体积等于线长度与 Population 字段值的乘积。每个输出栅格像元的密度均为叠加在栅格像元中心的所
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2023-11-27 23:03:04
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一、WHY DENSITY ？通过密度分析，我们可以讲测量的来的点或者线生成连续表面，从而可以找出那些地方点或者线比较集中。也就是，密度分析是根据输入要素数据计算整个区域的数据聚集状况。密度分析是通过离散点数据或者线数据进行内插的过程，根据插值原理不同，主要是分为核密度分析和普通的点\线密度分析。核密度分心中，落入搜索区的点具有不同的权重，靠近搜索中心的点或线会被赋予较大的权重，反之，权重较小，它
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2024-04-22 14:40:15
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以下密度图与柱状图都是用seaborn实现完成。 kedeplot实现密度图：sns.set_style(whitegrid)sns.kdeplot(train_data==1], bw=2, label=1, shade=true,color =red)plt.xticks(np.arange(0, 90,5))sns.kdeplot(train_data==0], bw=2, label=0,
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2023-08-15 16:54:33
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多数研究时，会对研究数据的分布情况进行查看，比如类别数据性别，可通过频数分析画饼图查看，定量连续数据时，可通过直方图查看正态性情况，或者使用PP/QQ图查看正态性，与此同时，还可使用核密度图直观查看数据分布情况，也可以使用小提琴图或者箱线图等查看数据的分布情况。下述列出几类常用的数据分布特征图形：图形说明饼图/圆环图/柱形图/条形图等查看定类数据的分布情况，通常查看百分比占比分布直方图/PP图/Q
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2023-11-21 15:14:33
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前面介绍了基础直方图的绘制教程，接下来，同样分享一篇关于数据分布的基础图表绘制-核密度估计图。具体含义我们这里就不作多解释，大家可以自行百度啊，这里我们主要讲解R-python绘制该图的方法。本期知识点主要如下：R-ggplot2.geom_density()绘制方法Python-seaborn.kdeplot()绘制方法各自方法的图片元素添加R-ggplot2.geom_density()绘制方
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2023-08-14 11:52:32
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