Cluster contours / segmentation
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Ambito
- data-visualization
Direzione di ricerca
Non vengono indicati file o test. Inizia con il contour mark esistente e confronta il suo flusso di lavoro con un mark per categoria con gli approcci proposti di interpolazione spaziale, sogliatura e segmentazione. L’implementazione completata dovrebbe produrre contorni per i valori categoriali e supportare le bande quantitative suggerite, definendo chiaramente l’algoritmo scelto e l’API.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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.
- Lingua principale
- HTML
- Stelle
- 5.4k
- Fork
- 246
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Altre issue di observablehq/plot
-
[Types] Wrong recursion in Mark’s _tip_ optionForse di nuovo libera Una pull request per questa issue è stata chiusa senza essere unita. Apertabug
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
observablehq/plot#2459 · 1 reazione ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
observablehq/plot#2453 ·
-
Inconsistent type definition of _scale_._transform_Forse già presa Una pull request collegata a questa issue è aperta o già unita. Apertabug
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 85/100
observablehq/plot#2451 ·
-
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 85/100
observablehq/plot#2447 · 2 commenti ·
-
Channel documentation with a section describing zForse di nuovo libera @LeonxLJX l’ha presa 37 giorni fa e non c’è nessuna pull request aperta. Apertadocumentation
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
observablehq/plot#1533 · 3 commenti · 1 reazione ·
Tutte le issue di observablehq/plot
Issue simili
-
Tracking: Submit errors aren't tracked in the transaction flowForse già presa @oceans404 l’ha presa oggi. Apertabug
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
stellar/laboratory#2212 ·
I maintainer di solito rispondono entro 4 giorni
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
Graphify-Labs/graphify#4241 · 1 commento ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
beginner friendly community contributions-welcome documentation good first issue hacktoberfest help wanted up-for-grabs
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
[Netflo]: Data volume unites for netflow Top-N Dashboard are shown in bytes it should be in MB,GBApertaIntegration:netflow needs:triage Team:Integration-Experience
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 62/100
elastic/integrations#21920 · 1 commento ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
ai-discovered area: data explorer
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno