环形聚类热力图

时间: 2025-06-18 20:59:01 AIGC 浏览: 28
### 环形聚类热力图的实现方法与示例 环形聚类热力图是一种结合了环形布局和热力图特性的可视化形式,常用于展示分组数据或聚类结果。以下是实现环形聚类热力图的方法和代码示例。 #### 方法概述 环形聚类热力图的实现通常需要以下几个步骤: - 数据预处理:对原始数据进行标准化或归一化处理,并应用聚类算法(如K-means[^2]或K-Medoids[^3])生成分组。 - 可视化设计:使用图表工具(如ECharts[^1])创建环形布局,并将聚类结果映射到颜色梯度上。 - 代码实现:通过编程语言(如Python或JavaScript)调用相关API完成具体实现。 #### 示例代码 以下是一个基于Python和Matplotlib库的环形聚类热力图实现示例: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans # 生成模拟数据 np.random.seed(42) data = np.random.rand(100, 2) # 应用K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=42).fit(data) labels = kmeans.labels_ # 创建环形热力图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw={'polar': True}) # 将数据映射到角度 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(data), endpoint=False) colors = plt.cm.viridis(labels / max(labels)) # 绘制环形点 ax.scatter(angles, np.ones(len(data)), c=colors, s=100, alpha=0.75) # 添加聚类中心 cluster_centers = kmeans.cluster_centers_ center_angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(cluster_centers), endpoint=False) ax.scatter(center_angles, [1.2] * len(cluster_centers), c=plt.cm.viridis(np.arange(len(cluster_centers)) / len(cluster_centers)), s=200, marker='*', edgecolor='black') # 设置图表样式 ax.set_ylim(0, 1.5) ax.set_yticklabels([]) ax.set_xticklabels([]) plt.show() ``` #### 代码说明 1. **数据生成**:通过`numpy`生成随机数据集。 2. **聚类分析**:使用`sklearn.cluster.KMeans`对数据进行聚类。 3. **环形布局**:利用`matplotlib`的极坐标功能绘制环形结构。 4. **颜色映射**:根据聚类标签为每个数据点分配颜色。 #### 注意事项 - 如果数据维度较高,可以考虑降维技术(如PCA或t-SNE)来简化可视化[^3]。 - 对于更复杂的交互式需求,可以使用ECharts等工具实现动态效果[^1]。
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# ========== 数据预处理 ========== import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib.animation import FuncAnimation def preprocess_data(file_path): """ 数据预处理函数 :param file_path: 数据文件路径 :return: 处理后的DataFrame """ # 读取数据 df = pd.read_csv(file_path) # 数据清洗 df = df.dropna(subset=['latitude', 'longitude', 'acq_date']) df['acq_date'] = pd.to_datetime(df['acq_date']) # 时间范围筛选(2019年9月-2020年2月) mask = (df['acq_date'] >= '2019-09-01') & (df['acq_date'] <= '2020-02-28') df = df.loc[mask] # 特征工程 df['year'] = df['acq_date'].dt.year df['month'] = df['acq_date'].dt.month df['day'] = df['acq_date'].dt.day # 异常值处理 df = df[(df['confidence'] >= 30) & (df['confidence'] <= 100)] return df # ========== 主程序 ========== if __name__ == "__main__": # 数据预处理 cleaned_df = preprocess_data('fire_archive_M6_96619.csv') # 设置可视化风格 plt.style.use('ggplot') sns.set_palette("husl") # ========== 可视化部分 ========== # 1. 散点图(地理分布) plt.figure(figsize=(14, 8)) scatter = plt.scatter( cleaned_df['longitude'], cleaned_df['latitude'], c=cleaned_df['confidence'], cmap='YlOrRd', alpha=0.6, edgecolors='w', s=40 ) plt.colorbar(scatter, label='置信度') plt.title('2019-2020澳大利亚丛林大火地理分布', fontsize=14) plt.xlabel('经度', fontsize=12) plt.ylabel('纬度', fontsize=12) plt.tight_layout() plt.savefig('scatter_plot.png', dpi=300) plt.close() # 2. Hexbin热力图(替代Folium) plt.figure(figsize=(14, 8)) hb = plt.hexbin( cleaned_df['longitude'], cleaned_df['latitude'], gridsize=100, cmap='YlOrRd', mincnt=1, alpha=0.9 ) plt.colorbar(hb, label='火灾密度') plt.title('火灾点密度分布', fontsize=14) plt.xlabel('经度', fontsize=12) plt.ylabel('纬度', fontsize=12) plt.tight_layout() plt.savefig('hexbin_heatmap.png', dpi=300) plt.close() # 3. 时间序列图 plt.figure(figsize=(14, 6)) daily_counts = cleaned_df.resample('D', on='acq_date').size() daily_counts.plot( kind='line', color='#e34a33', linewidth=1.5, marker='o', markersize=4 ) plt.title('每日火灾发生趋势', fontsize=14) plt.xlabel('日期', fontsize=12) plt.ylabel('火灾次数', fontsize=12) plt.grid(True, alpha=0.3) plt.tight_layout() plt.savefig('time_series.png', dpi=300) plt.close() # 4. 月度分布柱状图 month_labels = ['2019-09', '2019-10', '2019-11', '2019-12', '2020-01', '2020-02'] plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.barplot( x='month', y='confidence', data=cleaned_df, estimator=np.size, ci=None, palette='OrRd_r' ) plt.xticks(ticks=range(6), labels=month_labels) plt.title('月度火灾数量分布', fontsize=14) plt.xlabel('月份', fontsize=12) plt.ylabel('火灾次数', fontsize=12) plt.tight_layout() plt.savefig('monthly_dist.png', dpi=300) plt.close() # 5. 置信度分布箱线图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.boxplot( x='month', y='confidence', data=cleaned_df, palette='YlOrBr', showfliers=False ) plt.xticks(ticks=range(6), labels=month_labels) plt.title('置信度月度分布箱线图', fontsize=14) plt.xlabel('月份', fontsize=12) plt.ylabel('置信度', fontsize=12) plt.tight_layout() plt.savefig('confidence_boxplot.png', dpi=300) plt.close() # 6. 3D地形图 fig = plt.figure(figsize=(16, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') scatter_3d = ax.scatter( cleaned_df['longitude'], cleaned_df['latitude'], cleaned_df['confidence'], c=cleaned_df['frp'], cmap='hot', s=20, alpha=0.7 ) ax.set_xlabel('经度', fontsize=12) ax.set_ylabel('纬度', fontsize=12) ax.set_zlabel('置信度', fontsize=12) plt.title('3D火灾特征分布图', fontsize=14) fig.colorbar(scatter_3d, label='辐射功率 (FRP)') plt.tight_layout() plt.savefig('3d_plot.png', dpi=300) plt.close() # 7. 昼夜分布环形图 daynight = cleaned_df['daynight'].value_counts() plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.pie( daynight, labels=['日间', '夜间'], colors=['#ff9999', '#66b3ff'], autopct='%1.1f%%', startangle=90, wedgeprops=dict(width=0.4, edgecolor='w') ) plt.title('昼夜火灾分布比例', fontsize=14) plt.tight_layout() plt.savefig('daynight_pie.png', dpi=300) plt.close() # 8. 动态传播图(生成动画) dates = sorted(cleaned_df['acq_date'].unique()) fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 8)) def animate(i): ax.clear() daily_data = cleaned_df[cleaned_df['acq_date'] == dates[i]] ax.scatter( daily_data['longitude'], daily_data['latitude'], c=daily_data['frp'], cmap='Reds', s=50, alpha=0.7 ) ax.set_title(f'火灾传播动态 ({dates[i].strftime("%Y-%m-%d")})', fontsize=14) ax.set_xlabel('经度', fontsize=12) ax.set_ylabel('纬度', fontsize=12) ani = FuncAnimation( fig, animate, frames=len(dates), interval=300, repeat_delay=2000 ) ani.save('fire_evolution.gif', writer='pillow', fps=3) plt.close() print("所有可视化图表已生成完成")详细解释数据如何进行的处理和每一个可视化图的含义

graph TD A[薄层沥青罩面层间增韧关键技术研究] --> B(研究内容) B --> B1["(1)原有路面快速升温方法研究"] B --> B2["(2)旧路面热学响应研究"] B --> B3["(3)热拼接层间粘结效果评价"] B --> B4["(4)关键施工工艺优化"] %% 第一阶段:快速升温技术研发 %% B1 --> C1["文献调研与技术筛选"] C1 --> C2["实验室小试平台搭建"] C2 --> C3["升温参数优化实验:
• 功率/距离/时间
• 温度场监测(热电偶+红外)
• 能耗与热损伤评估"] C3 --> C4["技术对比:红外/微波/热风/复合"] C4 --> C5["输出:优选升温方案与参数"] %% 第二阶段:热学响应机理 %% B2 --> D1["多因素试验设计:
• 材料组成/温度/含水率/环境"] D1 --> D2["精细化测温:
• 埋入式传感器阵列
• 红外热像仪动态监测"] D2 --> D3["热学响应规律分析:
• 温度梯度/均匀性/衰减速率"] D3 --> D4["数值模型构建与验证:
• COMSOL热传导模拟"] D4 --> D5["输出:热响应图谱+安全阈值"] %% 第三阶段:粘结性能科学评价 %% B3 --> E1["热拼接参数化试验:
• 界面温度/接触时间/压力"] E1 --> E2["多尺度性能测试:"] E2 --> E2a["• 力学性能:直剪/拉拔/斜剪(强度+韧性)"] E2 --> E2b["• 耐久性:水损害/冻融/疲劳试验"] E2 --> E2c["• 微观分析:SEM界面观测"] E2a & E2b & E2c --> E3["数据建模:工艺参数-性能关系"] E3 --> E4["输出:粘结效果评价方法体系"] %% 第四阶段:施工工艺集成 %% B4 --> F1["工艺链优化实验:"] F1 --> F1a["• 界面处理:清理+粘层油优化"] F1 --> F1b["• 混合料设计:高温稳定性保障"] F1 --> F1c["• 摊铺压实:参数正交试验"] F1a & F1b & F1c --> F2["试验路验证:
• 压实度+粘结强度+平整度检测"] F2 --> F3["质量控制标准:
• 关键指标阈值+无损检测技术"] F3 --> F4["输出:《层间增韧施工工艺规程》"] %% 逻辑闭环与成果转化 %% C5 --> D1 & E1 & F1 %% 升温方案指导热响应/粘结/工艺研究 D5 --> E1 & F1 %% 热响应规律指导粘结与工艺 E4 --> F1 %% 粘结评价结果反馈工艺优化 F4 --> G["工程应用验证"] G --> H["技术推广与标准编制"] style A fill:#2c3e50,stroke:#34495e,color:white,fontsize:15px style B fill:#3498db,stroke:#2980b9 style B1 fill:#16a085,stroke:#1abc9c style B2 fill:#27ae60,stroke:#2ecc71 style B3 fill:#f39c12,stroke:#f1c40f style B4 fill:#d35400,stroke:#e67e22我想用MATLAB把这个技术路线图画出来,帮我修改代码,使得其能够在MATLAB中运行

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