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我有一個Vaadin應用程序，我想集成Google熱圖。我正在使用com.vaadin.tapio.googlemaps依賴項來顯示地圖，它工作正常。但是，我不確定如何在Google地圖頂部添加熱圖層，並且找不到任何相關資源。我的審判代碼有關部分看起來是這樣的： VerticalLayout rootLayout = new VerticalLayout(); rootLayout.s

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用樹狀圖繪製聚類熱圖與繪圖使用R的情節

我跟隨this example關於如何用R的plotly樹狀圖創建聚類熱圖。這裏的例子： library(ggplot2) library(ggdendro) library(plotly) #dendogram data x <- as.matrix(scale(mtcars)) dd.col <- as.dendrogram(hclust(dist(x))) dd.row <-

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將矩陣繪製爲與python中的給定單元格大小的熱圖

我試圖谷歌，但找不到任何答案。我有一個numpy ndarray值，我想繪製爲一個普通的（沒有座標軸和東西）熱圖，每個矩形都按給定值着色。我想擁有它，以便一個單元格的高度爲1px，寬度爲5px。最終結果是一個PNG。有沒有在python的方式來繪製這與這些單元大小參數？我試過給定總寬度和高度的PIL，但圖像看起來不太清晰。一切順利， L.

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XY塊渲染器中的塊概述jfreechart

我正在繪製一種使用XYZ數據集和XY塊渲染器的熱圖。塊的顏色是Z值的函數，顏色使用灰度分配。即具有0Z值的塊被分配白色，並且具有最大值的塊被分配黑色。我的灰度從0到100（或更多可以說）。如果比例很大，計數爲0和10的塊在顏色值上的差異很小。爲了理解，可以說整個網格是分塊的。一個塊的Z值爲100，其中一個爲2，其餘爲0.然後，這個Z值爲2的塊由於陰影很淺而不太明顯。我想概述一些顏色的區塊，以便

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HighCharts熱圖：繪製> = 1024個樣本的錯誤

我創建了具有大量樣本的HighCharts熱圖。當我嘗試創建一個32 x 32個樣本的情節時，我得到了大量虛假的空y類別。與31×32的熱圖沒問題：http://jsfiddle.net/tallphil/8xattd5s/ 32×32的熱圖符：http://jsfiddle.net/tallphil/fr43pqmb/ 任何想法可能是怎麼回事？我懷疑HighCharts在遇到神奇的1024樣本

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當有許多名字時，MATLAB Heatmap dendrogram沒有顯示列名

根據三種不同的實驗條件（alpha，beta和gamma），我列出了每種蛋白質的蛋白質和值。包含這些值的數組稱爲「heatmap_data」。蛋白質的名稱被稱爲陣列中：「文本」我產生的熱圖： rows = ['ALPHA' ;'BETA '; 'GAMMA'] rowscell = cellstr(rows) dm=DataMatrix(heatmap_data,rowscell,text)

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Dojo是否提供Heatmap圖表？

我們需要的：熱圖的道場圖表顯示爲彩色細胞MVC.NET項目2-d圖表數據。例如，同樣的事情也給這些Plotly heatmaps 平臺：IE 特點：註釋，縮放，互動，爲標籤文本旋轉，動態圖表。什麼研究：道場票11705要求熱圖。但被關閉爲'wontfix'。發現上面票證中間共享的修補程序。但是，它沒有奏效。如果Heatmaps當前不被支持，是否有未來計劃包含它？

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使數據幀的水平存在熱圖

我有一個數據框包含生物學觀察。對於每個觀察，我有緯度，經度和物種名稱。我想要做的是生物多樣性/物種豐富度熱圖（一個位置不同物種的數量）。我不想做一個我觀察的熱圖，但是它的物種多樣性。我相信它存在一個優雅的方式來做到這一點。這就是爲什麼我需要你的幫助。這是我的數據作爲爲例：https://filesender.ens-lyon.fr/?vid=1de55ca8-7e1d-6b29-4a28-0

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Colourscale：更改開始轉換的位置

我使用lattice程序包中的levelplot函數繪製熱點圖。在我的基質範圍從-1到1，並且值我用下面的規模： cols <- colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))(256) 一個小例子： d <- 20 df <- expand.grid(x = 1:d, y = 1:d) df$z <- runif(d*d, -1, 1) lev

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應用seaborn熱圖縱列上的熊貓數據幀

我是想在工作 df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,size = (3,2))) df.columns = ['A','B'] df sns.heatmap(df, annot=True, fmt="d", linewidths=.5,cmap="RdYlGn") Output of code block - Entire Dataframe