Cluster contours / segmentation
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- data-visualization
Línea de trabajo
No se mencionan archivos ni pruebas. Comienza con el contour mark existente y compara su flujo de trabajo de una marca por categoría con los enfoques propuestos de interpolación espacial, umbralización y segmentación. La implementación terminada debería producir contornos para valores categóricos y admitir las bandas cuantitativas sugeridas, con el algoritmo elegido y la API claramente definidos.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
For a map / scatterplot where the value is categorical, it would be nice to derive contours for each category. A way to do this might be to:
- apply a spatial interpolator to obtain a grid
- for each category c, contour the function
value === cwith a threshold of 0.5 (or 0.7 to tighten it a bit) - done
(Also applies to quantitative data, by determining categorical bands.)
There are possibly better segmentation algorithms to consider.
This is currently possible to do (but very inefficiently) by running one contour mark for each category, with a value = 1 for points that belong to the category, and -1 for points that don't.
- Lenguaje dominante
- HTML
- Estrellas
- 5.4k
- Forks
- 246
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de observablehq/plot
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