Veel

Sektordiagrammi ei saa QGIS 2.2 -s koostada

Sektordiagrammi ei saa QGIS 2.2 -s koostada


Mul on kujundifail, millega ühendasin MySql andmebaasist kaks tabelit. Kasutasin oma kujufaili hulknurkade värvimiseks esimese tabeli ühte veergu, mis töötab hästi. Kolm tabelit teisest tabelist tuleks nüüd kasutada ülaosa diagrammi koostamiseks. Ma saan neid funktsioone hõlpsalt valida, nii et liitmine toimis. Sektordiagrammi aga ei joonistata. "Kuvamisskeemid" on märgitud. Seni proovisin järgmist.

  1. Skeemi tüübi muutmine (ei töötanud)
  2. Proovige soovitud tabeli asemel kuvada esimese tabeli väärtus. (Ei töötanud)
  3. Prioriteedi muutmine madalalt kõrgele. (Ei töötanud)
  4. Kustutage esimene tabel. (Ei töötanud) QGIS ei joonista midagi.

Vigade ja hoiatuste logi on täiesti tühi. Kas kellelgi on idee? Ette tänades.


Olen QGIS v2.6 abil sarnase veaga silmitsi seisnud ja googeldanud tulutult. Millegipärast pirukat ei kuvata.

Leidsin viisi, kuidas see katse -eksituse meetodil tööle saada, lülitades sisse tühja sildi ("). Ma ei tea, miks see toimis, kuid skeem näib olevat siltide sisselülitamisel korralik ja siis silt kaob on välja lülitatud.

Loodan, et see aitab, 9 kuud pärast teie postitust!


Vektori atribuutide andmed¶

Kui kaardil oleks iga rida sama värvi, laiust, paksust ja sama sildiga, oleks toimuvast väga raske aru saada. Kaart annaks meile ka väga vähe teavet. Vaadake näiteks joonist_kaardi_atribuudid.

Joonis Atribuudid kaardil:

Kaardid ärkavad ellu, kui värve ja erinevaid sümboleid kasutatakse, et aidata teil eristada ühte tüüpi funktsioone teisest. Kas saate vasakpoolset kaarti kasutades jõgede, teede ja kontuuride vahel vahet teha? Parempoolset kaarti kasutades on palju lihtsam näha erinevaid funktsioone.

Selles teemas vaatame, kuidas atribuutide andmed aitavad meil huvitavaid ja informatiivseid kaarte koostada. Eelmises vektoriandmete teemas selgitasime seda lühidalt atribuutide andmed on harjunud kirjeldage vektori tunnuseid. Vaata maja pilte pilt_majas.

Joonismaja 1:

Igal funktsioonil on omadusi, mida saame kirjeldada. Need võivad olla nähtavad asjad või asjad, mida me selle funktsiooni kohta teame (nt ehitusaasta).

Nende majaomaduste geomeetria on hulknurk (maja põrandaplaani alusel), meie poolt registreeritud atribuudid on katuse värv, kas on rõdu ja maja ehitamise aasta. Pange tähele, et atribuudid ei pea olema nähtavad asjad ja need võivad kirjeldada asju, mida me selle funktsiooni kohta teame, näiteks selle ehitamise aasta. GIS -rakenduses saame seda funktsioonitüüpi kujutada maja hulknurgakihis ja atribuutide tabelis olevaid atribuute (vt joonis_maja_gis).

Joonismaja 2:

Maja kiht. Maja funktsioonidel on atribuudid, mis kirjeldavad maja katuse värvi ja muid omadusi. Atribuutide tabelis (alumine pilt) on loetletud kaardil näidatud majapiirkondade atribuudid. Kui funktsioon on tabelis esile tõstetud, kuvatakse see kaardil kollase hulknurgana.

Asjaolu, et funktsioonidel on GIS -rakenduses ka atribuudid ja geomeetria, avab palju võimalusi. Näiteks võime atribuudi väärtuste abil GIS -ile öelda, milliseid värve ja stiili kasutada funktsioonide joonistamisel (vt joonis_stiil_omaduste atribuut). Värvide ja joonistusstiilide määramise protsessi nimetatakse sageli seadistusfunktsiooniks sümboloogia.

Joonis Funktsiooni stiil 1:

GIS -rakenduses saame funktsioone joonistada erinevalt, sõltuvalt nende atribuutidest. Vasakul oleme joonistanud katuseatribuudiga sama värvi majapolügoonid. Paremal värvime kodeeritud maju vastavalt sellele, kas neil on rõdu või mitte.

Atribuutide andmed võivad olla kasulikud ka loomisel kaardi sildid. Enamikul GIS -rakendustel on võimalus valida atribuut, mida tuleks kasutada iga funktsiooni sildistamiseks.

Kui olete kunagi otsis kaardilt kohanime või konkreetse funktsiooni jaoks teate, kui aeganõudev see võib olla. Atribuudi andmete olemasolu võib konkreetse funktsiooni otsimise kiireks ja lihtsaks muuta. Joonises fig_search_by_attribute näete GIS -is atribuudiotsingu näidet.

Joonis Funktsioonide otsing 1:

GIS -rakenduses saame funktsioone otsida ka nende atribuutide alusel. Siin näeme musta katusega majade otsimist. Tulemused on kaardil näidatud kollasega, tabelil türkiissinine.

Lõpuks võivad atribuutide andmed olla väga kasulikud ruumiline analüüs. Ruumianalüüs ühendab tunnuste geomeetriasse salvestatud ruumilise teabe nende atribuutide teabega. See võimaldab meil uurida funktsioone ja nende seoseid. Ruumianalüüsi saab teha mitut tüüpi, näiteks võite kasutada GIS -i, et teada saada, kui palju punase katusega maju konkreetses piirkonnas esineb. Kui teil on puuomadusi, võite GIS -i abil välja selgitada, millised liigid võivad maatüki väljaarendamisel mõjutada. Võime kasutada jõe ääres veeproovide jaoks salvestatud atribuute, et mõista, kuhu reostus ojasse siseneb. Võimalusi on lõputult! Hilisemas teemas uurime ruumianalüüsi üksikasjalikumalt.

Enne kui läheme andmete atribuutidega üksikasjalikumalt edasi, tehke lühike kokkuvõte.

Funktsioonid on reaalse maailma asjad, näiteks teed, kinnisvara piirid, elektrialajaamad ja nii edasi. A tunnusjoon on geomeetria (mis määrab, kas see on a punkt, polüliin või hulknurk) ja atribuudid (mis kirjeldavad seda omadust). Seda näitab joonis fig_features_at_glance.

Joonis Funktsioonide kokkuvõte 1:

Vektori omadused lühidalt.


1.2 Avatud linnade projekti põhjendus

Linnastumise suundumus on ülemaailmne nähtus. Ehitatud keskkonna sügav mõistmine on olulise tähtsusega asjakohaste teenuste pakkumisel, linnade kasvu juhtimisel ja katastroofiohu visualiseerimisel selles kontekstis. Näiteks võimaldab ehitatud keskkonna hea iseloomustus linnaplaneerijatel, inseneridel ja poliitikakujundajatel kavandada ja kavandada sobivaid transpordisüsteeme ja piisavaid veevarustussüsteeme, et hinnata linnade levikut hallata püüdvate elanike arvu ja määrata kindlaks võimalikud parkide kohad. ja avalikud teenused. Lisaks suurendavad katastroofiohtu elanikkonna kasv, planeerimata asundused ja ebaturvalised ehitustavad.

Kuna linnaelanikkond ja haavatavus kasvavad, muutub linnakasvu juhtimine viisil, mis soodustab linnade vastupanuvõimet looduslikele ohtudele ja kliimamuutuse mõjudele, üha suuremaks väljakutseks, mis nõuab ehitatud keskkonna üksikasjalikke ja ajakohaseid geograafilisi andmeid.

Selle väljakutse lahendamiseks on vaja uuenduslikke, taskukohaseid, täpseid, avatud ja dünaamilisi andmete kogumise ja kaardistamise protsesse, mis toetavad linnakasvu ja katastroofiohu juhtimist. Vastuseks 2010. aasta Haiti maavärinale oli OpenStreetMap selliste jõupingutuste teerajaja, nagu kirjeldatakse järgmises osas.

Avatud linnad ammutasid ja olid inspireeritud mitmetest projektidest, mis hõlmasid kogukonna kaardistamist, peamiselt OpenStreetMap (OSM) reaktsiooni 2010. aasta Haiti maavärinale ning Austraalia ja Indoneesia valitsuste poolt humanitaarse OpenStreetMapi meeskonnaga (HOT) tehtud jõupingutusi kogukonna kaardistamiseks. . Open Cities ja teised projektid kasutasid OSM-platvormi rahvahulga ja kogukonna jõu kasutamiseks, et luua täpseid ja ajakohaseid ruumiandmeid ehitatud ja looduskeskkonna asukohtade ja omaduste kohta. OSM on veebipõhine andmebaas ja ülemaailmne kogukond, kuhu kuulub üle miljoni kaastöölise, kes teevad koostööd tasuta ja avatud maailmakaardi koostamisel, kuhu igaüks saab kaasa aidata ning mida igaüks saab kasutada oma tööriistades ja analüüsides.

Avatud linnad lähenevad riskihindamisele erinevalt katastroofilise riski modelleerimisega tegelevatest ettevõtetest, kelle andmeid kasutatakse tavaliselt kas laia teadlikkuse tõstmiseks või kindlustussektori jaoks. Need professionaalsed hindamised hõlmavad sageli arvutuslikult intensiivset modelleerimisanalüüsi, kuid nad kipuvad tuginema ka statistilistele esitustele, volitustele või avatud varade hinnangutele, mis on väljendatud rahas. Liiga sageli kipuvad selliste hindamiste andmed väljuma ja kogumisprotsessid ei hõlma nendes piirkondades elavaid inimesi, keda peetakse ohustatud.

Seevastu Open Cities kaasab kohalikud asjatundjad ja sidusrühmad piirkonna kõigi ehitusstruktuuride kindlakstegemiseks ja haavatavuse atribuutide määramiseks kogukonna kaardistamise ja rahvahulga kaudu. Sel viisil saab lõpule viia riskihindamise, mis tuvastab konkreetsed ohustruktuurid. Selle täpse hinnanguga saab struktuure kindlaks teha olulisuse ja riskitaseme alusel ning seega saab suunata plaane katastroofi- ja kliimariski vähendamiseks füüsiliste investeeringute kaudu.

Lisaks kasutab Open Cities teadlikku ja tõhusat maakasutuse, situatsiooniplaani, evakuatsioonitee ja sularaha ülekandmise plaani väljatöötamiseks üksikasjalikku teavet teede, ehitiste infrastruktuuri ja elanikkonna kohta. Open Cities pakub seega platvormi tegevuse toetamiseks kogu katastroofiohu juhtimise tsükli jooksul. Kontseptsioon on osutunud tõhusaks ja tegelikult võib see olla odavam kui tüüpiliste riskimudelite kokkupuute- ja haavatavusanalüüs, tänu kohalike ekspertide ja sidusrühmade kaasamisele. Tegelikult tõstab kohalik võimekus üles kohalike rakendajate ja kogukonna kaardistajate toetumine. Samuti aitab see tagada kohalike sidusrühmade ja kogukonna andmete omandiõiguse ja usalduse nende vastu.

Kuna kogutud andmed muutuvad avalikult kättesaadavaks, saab neid taaskasutada, täiendada ja täiustada muude rakenduste jaoks pärast esialgset projekti, eriti sellistes sektorites nagu energeetika ja transport, kus investeerimisprogrammide väljatöötamiseks on vaja üksikasjalikke ja ajakohaseid andmeid. Sellisena loob dünaamiliste ja üksikasjalike andmete olemasolu, mis on vabalt kättesaadavad ja täiustatud kõikidele valitsussektoritele, arendusasutustele ja eraettevõtlusele, majanduslikku väärtust, mis jääb kaugemale kui projekt, mis andmete kogumise algatas. Lahter 1.3 kirjeldab avatud litsentsi andmete kättesaadavuse ja kasutamise kohta koos OpenStreetMap platvormiga

Kogutud ja OpenStreetMap platvormile lisatud teavet levitatakse koos avatud andmebaasi litsentsiga (ODbL). See tähendab, et kuigi üksikutel kaastöötajatel on nende toodetud andmete autoriõigus, on kõigi kaasautorite kollektiivsed andmed saadaval selle avatud litsentsi alusel. ODbL võimaldab kõigil OSM -i andmeid vabalt kopeerida, levitada ja kohandada. Ainus nõue on, et OSM -i tunnustatakse mis tahes kohandatud teoses ja kui algseid andmeid muudetakse, tuleks tulemus teha kättesaadavaks sama litsentsi alusel.

Lisaks andmete kättesaadavuse väärtusele loob Open Cities Project lähenemisviis kohalike kogukondade, kohaliku ja riikliku valitsuse, õppejõudude ja erasektori suutlikkuse suurendamiseks sotsiaalse ja inimkapitali, töökohti, innovatsiooni toetamist. ja uusi ettevõtteid, tagades samas, et üldised jõupingutused muutuvad jätkusuutlikuks. Avatud linnade kui OpenDRI komponendi lahutamatu osa on andmete tootjate ja andmete kasutajate ökosüsteemi arendamine partnerluste, suutlikkuse suurendamise, innovatsiooni ja tarkvaraarenduse kaudu, mida tuleb kogu juhendis edasi kirjeldada.

Open Cities on esimese aasta jooksul saavutanud mitmeid märkimisväärseid tulemusi:

  • Põhjalikud ja juurdepääsetavad ehitatud keskkonna andmebaasid. Näiteks Batticaloal on nüüd iga hoone kohta üksikasjalik struktuuriandmebaas ning Katmandul on kõigi koolide ja haiglate andmebaas, mida kasutada riski hindamiseks.
  • Parem riigisisene suutlikkus peamiste andmekogumite värskendamiseks, hooldamiseks ja kasutamiseks. Näiteks on Katmandu loonud uuendusruume, nagu Kathmandu Living Labs, praktikavõimalused ja ülikoolide õppekavad, mis pakuvad üliõpilastele tööalaseid oskusi.
  • Süvalaiendada avatud andmete kasutamist ning tugevdada andmete kogumise ja haldamise protsesse erinevatel valitsemistasanditel. Näiteks palus Sri Lanka uuringute osakond toetust, et hakata kaasama oma allhangete ja kogukonna kaardistamise lähenemisviise oma tavapärasesse töövoogu, ning Sri Lanka valitsus otsis toetust avatud ja ruumiandmete infrastruktuuri loomiseks.
  • Uute rakenduste vastuvõtmine valitsuse ja panga rahastatavate projektide mitmel tasandil. Näiteks tulevaste riskianalüüside aluseks on üksikasjalikud andmed füüsiliste leevendusmeetmete investeerimisprogrammide koostamiseks.
  • Täiendavad uued partnerlused ja suurem koostöö. Uuteks partneriteks projektide elluviimiseks on USA välisministeerium, Ameerika Ühendriikide Rahvusvahelise Arengu Agentuur (USAID), Humanitaarne OpenStreetMapi meeskond (HOT) ja Ameerika Punane Rist

1.2.1 Mis on OpenStreetMap?

OSM-i kasutati katastroofidele reageerimisel esmakordselt laialdaselt Haitil pärast 12. jaanuari 2010. aasta maavärinat. Katastroofile järgnenud päevadel tegid Maailmapank, Google ja mitmed teised üksused avalikkusele kättesaadavaks suure eraldusvõimega pildid kahjustatud piirkonnast. Üle 600 ülemaailmse OSM -kogukonna isiku hakkas digiteerima pilte ja jälgima teid, ehitama jalajälgi ja muud infrastruktuuri, luues selle, mis sai kiiresti kõige üksikasjalikumaks Port au Prince'i kaardiks. OSM -i kaardist sai piirkonna de facto kaart ning seda kasutati otsingu- ja päästemeeskondade globaalse positsioneerimissüsteemi (GPS) seadmetes, et aidata varusid üle ummistunud ja laastatud pealinna ümber suunata ning koordineerida paljusid muid valdkondi. reageerimis- ja ülesehitustööd. Edasised tööd, mida toetasid Maailmapank, Rahvusvaheline Migratsiooniorganisatsioon (IOM), USAID ja teised, aitaksid Haiti OSM -i kogukonda arendada, tagades, et kohalikud panustajad jätkaksid rahvusvaheliste vabatahtlike loodud ressursside karjatamist ja hooldamist.

OSM Haiti kogemus näitas, et vabatahtlikud, kes tegid koostööd avatud andmete ümber, said kiiresti luua täpset ja usaldusväärset teavet. Vahepeal on OSM -i projekt Indoneesias nimega "Kogukonna kaardistamine kokkupuuteks" püüdnud luua andmeid - kohapeal ja enne katastroofi -, mis võiksid anda teavet katastroofideks valmisoleku ja hädaolukorra kavandamise kohta. Koostöös kohalike omavalitsuste, üliõpilaste ja kodanikuühiskonna rühmitustega on kaardistamistöö keskendunud eelkõige Jakarta pealinna piirkonna kriitilisele infrastruktuurile, sealhulgas koolid, haiglad, rahvamajad ja palvekohad. Saadud andmed on kombineeritud erinevatest allikatest pärineva ohuteabega, et luua realistlikke mõjustsenaariume, kasutades InaSAFE tööriista. InaSAFE on Austraalia valitsuse, Indoneesia valitsuse ja Maailmapanga poolt välja töötatud avatud lähtekoodiga projekt, mis loodi spetsiaalselt selle töö jaoks, kuid on nüüd kasutusel teistes DRM-projektides. OSM -i projekt on sellest ajast alates laienenud Jakartast kaugemale ja alates 2011. aasta märtsist on kaardistatud üle 12,7 miljoni hoone kogu Indoneesias.


Abstraktne

Taust

Universaalse immuniseerimiskatte saavutamine ja iga lapse elupäästvate vaktsiinidega jõudmine eeldab võrdsust toetavate immuniseerimisstrateegiate rakendamist, eriti vaesemates riikides. Gavi toetatud riigid jätkavad strateegiate rakendamist ja neist aruandmist, mille eesmärk on lahendada rakendusprobleeme ja parandada võrdsust. Käesolev dokument võtab kokku nende strateegiate esimese kaardistamise riikide aruannetest.

Meetodid

13 Gavi toetatud riiki valiti eesmärgipäraselt, rõhuasetusega Gavi prioriteetsetele riikidele. Pärast riikide poolt Gavile esitatud erinevate dokumentide ulatuse määramist kaasati kaardistamisele 47 valitud Gavi ajavahemiku 2016–2019 Gavi ühishindamist. Kasutasime konsolideeritud raamistikku, mis oli sünteesitud 16 erinevast aktsia- ja tervishoiusüsteemi raamistikust, mis hõlmas UNICEFi katvuse ja omakapitali hindamise lähenemisviisi - Tanahashi mudeli kohandamist. Otsingutermineid kasutades viidi kaardistamine läbi manuaalse otsingu ja MAXQDA kvalitatiivse analüüsi tööriista kombinatsiooni abil. Kaasamiskriteeriumidele vastavad omakapitali toetavad strateegiad tuvastati ja koostati Exceli andmebaasis ning seejärel täideti tabeli visualiseerimise juhtpaneelil.

Tulemused

Kokku rakendasid ajavahemikus 2016–2019 13 valimisse kaasatud Gavi toetatud riiki 258 omakapitali toetavat strateegiat. Sotsiaalsete normide, kasutamise, juhtimise ja koordineerimise raamistikku määravad tegurid moodustasid enam kui kolm neljandikku kõigist rakendatavatest omakapitali toetavatest strateegiatest. nendes riikides. Keskmine teatatud strateegiate arv riigi kohta oli 17. Afganistan, Nigeeria ja Uganda teatasid kõige rohkem strateegiatest, mida pidasime omakapitali toetavaks.

Järeldus

Selle kaardistamise tulemused võivad olla kasulikud omakapitali puudujääkide lahendamisel, osaliselt immuniseeritud ja nulldoosiga vaktsineeritud lasteni jõudmisel ning väärtuslik ressurss riikidele, kes kavatsevad rakendada omakapitali toetavaid strateegiaid, eriti kui immuniseerimise sidusrühmad mõtlevad uuesti läbi immuniseerimise, arvestades COVID- 19 ja kui Gavi viiendat organisatsioonistrateegiat lõpule viib. Tulevaste jõupingutustega tuleks püüda välja selgitada, millistes riikides rakendatakse omakapitali toetavaid strateegiaid, ning hinnata, mil määral on need strateegiad parandanud vaktsineerimise katvust ja võrdsust.


9 vastust 9

Tuleks otsida krüptograafiliselt turvalist pseudo-juhuslike arvude generaatorit. Enamik PRNG -sid on lineaarsed kongruentsigeneraatorid (seega järgmine number on eelmise numbri lineaarne funktsioon), nii et kui joonistate järgmise numbri võrreldes eelmise numbriga, saate paralleelsete joonte diagrammi. CSPRNG seda ei tee. Kompromiss on see, et nad on aeglased.

Ma rühmitan juhuslike numbrite generaatorid 3 kategooriasse:

  1. Piisavalt hea kodutööks.
  2. Piisavalt hea, et panustada oma ettevõttele.
  3. Piisavalt hea, et panustada oma riigile.

Miks on võimatu tõeliselt juhuslikke numbreid toota üheski deterministlikus seadmes?

Deterministlik seade annab alati sama väljundi, kui talle antakse samad algtingimused ja sisendid - seda tähendab olla deterministlik. "Tõeliselt juhuslik arv" on pigem filosoofiline vaatenurk, sest see, mida tähendab olla juhuslik, on filosoofilise naba vaatamise tuum (inimesed pole isegi kindlad, kas aatomi lagunemine on juhuslik või järgib mingit mustrit, mida me lihtsalt ei suuda välja mõelda) veel väljas). Krüptograafiliselt turvaline juhuslike numbrite generaator võtab välise entroopiaallika, et muuta seade mitte-deterministlikuks.

Tõeline juhuslikkus eeldab mittedeterminismi. Kui see on deterministlik, saab seda täpselt ennustada (seda tähendab determinism), kui seda saab ennustada, pole see juhuslik.

Parim asi, mida saate deterministlikust pseudo-juhuslike arvude generaatorist saada, on väga pika tsükliga numbrite voog (mitte kordamine on võimatu, kui teie RNG-seadmel pole piiramatut salvestusruumi), mis tsükli jooksul toodab voo numbrid, mis vastavad juhusliku jada kõikidele teistele omadustele (väärtuste ühtlane jaotus on kõige huvitavam).

Selle probleemi lahendamiseks on paljudel kaasaegsetel UNIX-idel ja Unix-like'idel kerneli RNG-d, mis kasutavad tõelise juhuslikkuse loomiseks füüsilisi müraallikaid.

Teine levinud lähenemisviis on võtta praegune aeg deterministliku RNG (srand (aeg (NULL))) seemneks krüptograafiliselt, see pole väärtus, sest praegune aeg pole saladus, vaid näiteks füüsiliste simulatsioonide või video puhul mängud, see on piisavalt hea.

Raamatu teine ​​peatükk Diskreetse sündmuse simulatsioon: esimene kursus Lawrence Leemis annab fantastilise sissejuhatuse juhuslike arvude generaatoritele (või täpsemalt psuedo-juhuslike arvude generaatoritele).

Katkend tema raamatust selgitab seda minu arvates hästi:

  • juhuslik - suudab toota väljundi, mis läbib kõik mõistlikud statistilised juhuslikkuse testid
  • juhitav - soovi korral võimalik oma väljundit reprodutseerida
  • kaasaskantav - suudab toota sama väljundit mitmesugustes arvutisüsteemides
  • tõhus - kiire, minimaalsete arvutiressursside nõudmistega
  • dokumenteeritud - teoreetiliselt analüüsitud ja põhjalikult testitud.

Seega, kuigi "paremate" juhuslike numbrite saamiseks võib olla võimalik kasutada valge müra generaatorit, ei ole need leidnud heakskiitu, kuna ei järgi enamikku ülaltoodud kriteeriumidest.

Ma soovitaksin teil selle raamatu koopia kätte saada (või midagi sarnast). PRNG töö täpne mõistmine aitab teid kindlasti teie jõupingutustes.

Sest juhuslike numbrite genereerimiseks peate kirjutama koodi ja kood on MITTE juhuslik. (See on deterministlik)

Nii et alustate "seemne väärtusega", mis valitakse "juhuslikult" (tavaliselt praegune ajatempel), seejärel kasutate seda algoritmis numbrite genereerimiseks. Kuid kogu komplekt põhineb algsel seemne väärtusel!

Niisiis kui käivitate oma koodi uuesti täpselt sama seemne väärtusega, saate täpselt sama numbrikomplekti! Kuidas saab iga mõistlik inimene seda juhuslikult nimetada? Aga kindlasti teeb VAATA juhuslik.

Mis puudutab nende ainulaadsust, siis kontrollige pärast numbri loomist lihtsalt, kas teil on see number juba olemas, visake see minema ja looge uus.

Kuna genereerite juhuslikke numbreid, peaksite eeldama, et loodud väärtused ei ole unikaalsed. See on juhuslikkuse omadus - te ei saa öelda, et tõeliselt juhuslike (või isegi pseudo -juhuslike) numbrite jada on ainulaadne, sest see nõue võimaldaks prognoosida vahemiku lõplikku väärtust ja muuta tõenäosust kõik valimata numbrid iga kord, kui valite uue.

Mul on väga lihtne määratlus Pseudo -juhuslik:

Liiga palju tundmatuid muutujaid ennustamiseks.

Mul on ka lihtne määratlus Tõsi juhuslik:

Lõputud tundmatud muutujad.

Arvuti probleem on see, et see teab alati KÕIK muutujaid. Juhuslik arv on lihtsalt mõne matemaatiline funktsioon seemne väärtus.
Parim, mida saame teha, on anda arvutile pseudo-juhuslik seemne väärtus, mis tavaliselt põhineb muutujal, mida me ei oska ette näha (näiteks täpne aeg).

Kuigi arvuti ei suuda absoluutselt juhuslikku arvu luua, on see hea ennustamiseks liiga paljude muutujate kasutuselevõtmiseks!

Tõeliselt juhuslike numbrite genereerimine tarkvaras pole tõepoolest võimalik, nagu teised on märkinud, kuid riistvara abil on võimalik ehitada seade, mis suudab genereerida tõeliselt juhuslikke numbreid*. Internetis on selle kohta üsna palju näiteid ja kasutatud on mitmesuguseid meetodeid, alates Geigeri loenduri puukidevahelise aja lugemisest kuni häälestamata vastuvõtja valge müra (enamasti universumi taustkiirgus) proovide võtmiseni. Olen ise mõne ehitanud, kasutades mõnda olemasolevat meetodit.

*Iga hea füüsikahuviline juhib tähelepanu sellele, et arvestades universumi toimimisviisi, pole ükski neist hüpertehniliselt tõeliselt juhuslik, kuid seda pole mõistlik tulemusi ennustada, nii et selle arutelu huvides on need piisavad.

Ilma spetsiaalse riistvarata ei saa mingil juhul juhuslikku numbrit toota. Esimesel kursusel pakkusime paar klassikaaslast välja juhuslike numbrite generaatori, millel on põhimõtteliselt AM -vastuvõtja ja mis on häälestatud 4 erinevale kanalile, saama sisendi A -D -muundurisse ja lisama need kõik (lisage oma maksimaalne arv). Kuna suvalise arvu jaamade analoogsisendi kombinatsioon on juhuslik ja me saaksime A2D muundurist toota suure hulga juhuslikke numbreid, pakkusime, et see võib olla hea generaator. Muidugi pole seegi filosoofilises mõttes päris juhuslik, kuigi enamikul praktilistel eesmärkidel võiks see toimida.

Determinism on sisuliselt funktsioon. Pidage meeles algebrast, et funktsioon on domeeni ja vahemiku vastavus, nii et iga domeeni liige vastab täpselt ühele vahemiku liikmele.

Nii et kui f (x) = z, f (x)! = Y, kui y ei ole z. See on funktsioon. Kujutage ette JavaScripti:

Ükskõik kui mitu korda helistate lisamiseks (2,3), naaseb see alati 5. Teisisõnu, lisamine () on deterministlik funktsioon.

Välised tegurid võivad panna Add-i käituma mitte-deterministlikult. Näiteks kui lisate võrrandisse mitme lõime. Inimeste panus põhjustab ka mitte-determinismi.

Siin lähevad asjad huvitavaks.

"Igaüks, kes kaalub aritmeetilisi juhuslike numbrite tootmise meetodeid, on muidugi patuseisundis."

Märkus Von Neumann väidab: "[.] Tootmise aritmeetilised meetodid". See ei räägi inimeste sisendist, samaaegsusest, proovituule kiirustest, mis on loetud täpsest instrumendist, või muudest mittealgoritmilistest juhusliku tootmise viisidest sisend deterministlikule funktsioonile.

See lihtsalt ütleb, et funktsioon või funktsioonide süsteem ei muutu äkki mitte-deterministlikuks. Teisisõnu ei tagasta Add (2,3) kuut ega midagi muud kui 5 antakse samad sisendid. See on võimatu.

Tsiteeriv autor astub selle sammu edasi.

Parim, mida me loota võime, on pseudo-juhuslikud numbrid-numbrite voog, mis näib olevat loodud juhuslikult.

Kontekst on varem määratletud kui "mis tahes deterministlik seade". Siinkohal võiksin vaidluse lõpetada. Aga mis siis, kui muudame konteksti, lisades süsteemi uue elemendi? Sisendina lisatud mitte-deterministlik element muudab süsteemi mitte-deterministlikuks süsteemiks. Kuigi mitte-deterministliku elemendi eemaldamisega vähendatakse meid tagasi deterministliku süsteemi juurde. Kui suudame sisendeid kuidagi jälgida või muul viisil reprodutseerida, saame tulemuse taasesitada. Kuid kogu see lõik puudutab autori öeldut. Pidage meeles konteksti.

Võiks vaielda mitte-determinismi tähenduse üle. Taaskord tangementne. Pidage meeles konteksti.

Nii et tal on õigus. Mis tahes deterministlikus seadmes deterministlikul süsteemil on võimatu anda tõelist juhuslikku tulemust.


Fifty Years of Commercial GIS-Part 2: 1994-2019

Mäletan selgelt päeva, mil ma esimest korda ülemaailmse veebiga kokku puutusin. Oli aasta 1994. Tundus, nagu oleks avatud uus infomaailma portaal. See oli kiire (selleks ajaks) intuitiivne ja hüperlingid mitmele teabeleheküljele olid tõeliselt hämmastavad. See oli Mosaic, Netscape'i eelkäija. Ja ei läinud kaua aega, kui kaardide WWW -le panemine oli võimalus. Veebikaardid ei olnud alguses eriti funktsionaalsed, enamasti visualiseerimisvahendid, kuid siiski nägite võimalust uute ärimudelite jaoks.

Kes juhib veebi kaardistamist? Kes peaks seda uut nähtust juhtima? Mitu ettevõtet tuvutasid sisse. Lancaster, Pennsylvania RR Donnelly, millest hiljem sai MapQuest, tegeles juba paberkandjal kaartide tegemisega, sest need sobisid loomulikul viisil. GPS -tootja Delorme tundus tõenäoline kandidaat, kuna nad juba pakkusid CD -sid oma pihuseadmetega töötamiseks. Kuid võib -olla kõige ilmsem ettevõte, mis oleks pidanud juhtima veebi kaardistamist, Rand McNally, läks aeglaselt veebipoe mudeli juurde ja jättis Interneti -kaardistamise äri peaaegu täielikult vahele ning on lihtsalt jäänud oma paberiteede atlase kirjastamistegevuse juurde. Raske oli näha, et kümme aastat hiljem tungib Google georuumilisse kogukonda väga häiriva ärimudeliga. (Lisateavet selle kohta allpool.)

GIS Professionali tõus

90ndate keskel õitsesid professionaalsed GIS -organisatsioonid: ASPRS, GITA, URISA ja MAPPS, samuti AASHTO ja ASCE, mis toetasid GIS -i elukutse alamhulki. Samuti suurenesid nende organisatsioonide loodud konverentside tähtsus. Lisaks toetasid rohkem kohalikke ja üleriigilisi konverentse kasutajate rühmi, kes suutsid kasutada oma kolleegide teadmisi väiksemates geograafilistes piirkondades.

URISA -l oli eriti tugev nägemus GIS -eriala loomiseks sertifitseerimise kaudu. GIS -i sertifitseerimisinstituudi loomine 2003. aastal pani aluse kriteeriumide kehtestamisele, mille alusel üksikisik sai oma heauskselt välja öelda ja nõuda GISP -sertifikaadi staatust. Tööandjad võivad seejärel otsida isikuid, kes vastavad teatud kogemustele ja eriteadmistele.

Kuid 2000. aastate alguseks ja keskpaigaks oli konverentsil osalemine vähenemas. Kohalike omavalitsuste kasutajate seas muutusid eelarved kitsamaks ja tuli teha valikuid. Kui kavatsete igal aastal osaleda ühel konverentsil, külastasid kasutajad tõenäolisemalt oma valitud GIS -i tarnijat. Esri, Intergraphi ja Autodeski ning Bentley Systemsi ja MapInfo toetatud kasutajakonverentsid võtsid kutseürituste üle võimust. Konverentse oli lihtsalt liiga palju ja mõnel juhul, nagu GIS/LIS ja GITA, lakkasid need olemast.

Kuna mõnel GIS -i konverentsil osalemine vähenes, olid teised sündmused, millel oli ainulaadne eristuja, alles algamas. Ajakiri DirectionsAsukoha luurekonverents (2004), O’Reilly’s Where 2.0 (2006) ja USA Geospatial Intelligence Foundationi (USGIF) GEOINT sümpoosion (2008) teenindasid vastavalt ärirakendusi, asukohapõhiseid teenuseid ja luurekogukonda. Avatud lähtekoodiga kogukonnas olid OSGeo, State of the Map ja Eclipse Foundationi asukohatehnoloogia üritus toitlustamas niššis, kuid kasvavas professionaalide kogukonnas.

Avatud georuumilise konsortsiumi tähtsus

See georuumilise tehnoloogia märkimisväärne tõus paljude sellesse infotehnoloogiaettevõtetesse, mis praegu sellesse sektorisse sisenesid, ülemaailmse kasutajaskonna kasv ja toimuvad uuendused tõid kaasa vajaduse standardite järele ja koostalitlusvõime edendamiseks. Avatud georuumiline konsortsium (OGC) asutati 1994. aastal. Alustanud David Schell, oli organisatsioon Schelli töö tulemus GRASSi sihtasutuses GRASS, mis oli üks esimesi avatud lähtekoodiga georuumilisi tarkvaralahendusi. Esimestel aastatel toetasid Sun Microsystems ja PCI selle olemasolu. OGCst kasvas koostööorganisatsioon koostalitlusvõime suuniste kehtestamiseks. See organisatsioon on soodustanud paljude georuumiliste uuenduste väljatöötamist, mida selle liikmed jagavad kollegiaalses õhkkonnas, millest on kasu kõigile. Hiljuti pensionile jäänud OGC president Mark Reichardt juhatas organisatsiooni ühinema teiste standardiorganitega, veendumaks, et georuumilise tehnoloogia sektor kajastub oluliselt W3C, hooneSMART -liidu ja paljude teiste töös. OGC -st sai paljuski liim, mis võimaldas organisatsioonidel jätta konkurentsimõjud kõrvale, et töötada ühise eesmärgi - georuumilise innovatsiooni - nimel, mis oleks vastastikku kasulik.

Ruumilised andmebaasid - mustrid ja protsessid

Ka 90ndate keskel muutusid ruumiandmebaasid suurte IT -ettevõtete, sealhulgas Oracle'i, Microsofti ja Informixi diferentseerijateks. Kui kliendid pidasid vajalikuks märkimisväärselt arvutusmahukate georuumiliste toimingute laadimist suurarvutitesse või serveritesse, said valikuks sellised tarkvaralahendused nagu Oracle Spatial, Microsoft SQL Spatial ja Informix. Intergraphit sooviti näha agnostikuna ja ta toetas sel ajal andmekassettide kaudu mitmeid andmebaase. Esri, Autodesk, MapInfo ja Intergraph avaldasid olulist tõukejõudu, et võimaldada otseühendusi töölaua GIS -tarkvara abil. Tänapäeval on ruumiandmebaasidega integreerimine vajalik ja asukohapõhiste andmete mahu kasvades veelgi olulisem. Juhul, kui suurandmete keskkonnad on hädavajalikud, on üha enam populaarsust kogunud geoprotsesside kaasamine.

Earth Observation Platforms — Too Many Pixels

EarthWatch, Space Imaging, Spot Image and DigitalGlobe, followed by Surrey Satellite Technology, LLC and BlackBridge, all launched Earth observation satellites during this period to fill the gaps left by government-funded satellites such as Landsat. The problem was “too many pixels” and not enough customers outside of government and academia. When contracts such as NextView were let by the U.S. government, the private EO satellite customers had few incentives to change their business model to sell to commercial companies. And commercial companies, though in need of EO data, rarely knew how to consume it, analyze it and justify the cost.

For some companies, the need was too great. I remember visiting Mars, Inc., the candy company. Their need was to assess the availability of Brazilian cocoa so they could manufacture chocolate bars. They hired GIS and remote sensing analysts. It was one of the few examples that I observed that tried to integrate geospatial analysis in not only their upstream operations but also applications in marketing and sales. And, as mentioned in Part 1, commercial real estate and retail were heavy users of GIS. However, during this 25-year period, companies retail expanded and then, unfortunately, contracted during the “un-malling” of America in the mid-2000’s as the rise of ecommerce came of age and the impact of Amazon was felt.

The growing need for EO data has not deterred the venture capitalist community. During the period 2006-2012, venture capital poured into companies such as Skybox Imaging (later acquired by Google who then sold the renamed company, Terra Bella, to Planet Labs in 2017), Planet Labs, UrtheCast, PlanetIQ and others. Launching lighter-weight smallsats with significantly agile payloads offered coverage of the Earth’s surface in a shorter time period. However, this came with a tradeoff of sometimes lower spatial resolution than the 5000 kg satellites of DigitalGlobe and others. Application-specific smallsats for weather and agriculture, for example, were an attempt to differentiate the imagery products.

However, smallsats will now compete with the rise of unmanned aerial vehicles and companies that are creating consortiums to pilot them, much like Uber deploys ride-sharing services today. UAV’s can be positioned more quickly, albeit with smaller coverage areas, and capture images as well as full-motion video. Here again, the geospatial technology profession is faced with the challenge of educating and differentiating complex products that require an understanding of spectral and spatial resolutions and the knowledge to convert “dumb pixels” into location intelligence. The advent of machine learning, however, has given rise to better feature extraction technology that is fostering the ability to create unique data by-products.

Google Earth

In 2001, I was working for an Accenture-backed startup company in Berkeley, Calif., Vectiv, that was developing a solution for the retail real estate market in which the map visualization component was underpinned by MapInfo’s MapBasic programming language. It was there that we entertained a meeting with John Hanke of Keyhole. The visualization was truly unique, and as many know, Keyhole was purchased by Google and became the foundation for Google Earth.

The Google Earth phenomenon cannot be overstated as a defining paradigm shift in GIS, but it is only one of a few attempts at developing a comprehensive “globe.” NASA’s WorldWind, developed as an open source platform in 2003, and Microsoft’s Virtual Earth, which had its beginnings as TerraServer, are examples. Both Microsoft Virtual Earth and Google Earth were vying for early adopters in mid 2005 as commercial search engines, but Google Earth clearly won this competition.

Google’s entry into what heretofore was the domain of GIS stirred more than just deep concern among geospatial companies. Esri, for example, was compelled to develop ArcGlobe in response. Consumer imagery was not a target market for GIS vendors and yet Google stepped into the fray with a platform that allowed Earth observation imagery to be viewed and queried, and upended both the software and data market. Visualization of expensive satellite imagery was now tasuta.

Business Intelligence vs. Location Intelligence

In 2003, there was clearly a change in the way geospatial technology was being viewed. It ceased to become an isolated technology. The tide was rising for business intelligence solutions and location-based data was a key ingredient. Would synergies exist between the two software solutions? The recognition of where the synergies existed was not quite understood. I have a clear recollection, just a few years before, of an Oracle marketing manager for the retail sector telling me that GIS was just “maps.” He had not quite grasped the fundamental value proposition of visualizing spatially-related data, the juxtaposition of which offered significant insights, and to some, a competitive advantage.

In 2004, Directions Magazine sponsored the first Location Intelligence Conference, held in May at the Wharton Business School at the University of Pennsylvania. I chaired this event, as I did for the next 10 years. It was an apt venue to bring together leaders in such industries as retail, banking and insurance with GIS technologies. In addition, business intelligence companies like Oracle, PeopleSoft and Siebel were invited. I remember a conversation with the representative from PeopleSoft and they simply did not understand what geospatial technology offered in terms of deep analytics. It’s ironic that, fast forward to today, every BI company that purports to offer advanced analytics peab include some degree of geospatial analysis. There is a realization that there are just too many sources of location-based data (mobile phones, traffic sensors, “smart lighting” and others) that are needed for deeper analytics.

Two questions arise for the future BI and location analytics: 1) How much GIS functionality do BI software solutions incorporate into their products and, 2) How many other non-mapping visualization tools are incorporated into GIS? Desktop GIS is already overloaded with functionality. However, web mapping tools should be sufficiently extensible as to include supporting visualizations such as bar and pie charts. BI software providers don’t really want to be in the GIS business but GIS vendors are finding it hard not to overlap with BI. Solution provider, Alteryx, began as a workflow modeling solution utilizing geospatial data, then determined that BI was a bigger opportunity and now works with companies like Tableau to support a broad set of BI applications with some geospatial querying.

SaaS and Pricing Models

Perhaps different from many application software, GIS often lends itself to projects limited by time. Bentley Systems, and now others, will allow buyers to purchase limited use licenses for periods such as three or six months. This flexibility is a welcome change from perpetual license models that do not fit today’s buying habits. Software as a service (SaaS) and API’s provide the type of limited use, pay-as-you-go option that limits the financial commitment. These models are used today by companies such as CARTO, Galigeo and Mapbox that have carved market niches for geospatial data visualization and analytics.

Open Source Software

Open source software, QGIS and MapServer for example, has served a growing community of users that want solutions with lower costs. Most is freely downloaded but not truly free of cost. Customization and development take resources, and communities such as OSGeo, founded in 2006, and the Eclipse Foundation have organized to support these efforts. In addition, companies have sprouted to serve the need for continued software development, such as Boundless, which was acquired by Planet in 2018. This business model works to a point and the lines blur between “free” and the need to produce fit for purpose solutions using open source software that increases total cost of ownership. But make no mistake, open source software competes with commercial off-the-shelf software.

Acquisitions Shape Direction of GIS

During the early to late 2000s several acquisitions shaped the competitive landscape. Pitney Bowes purchased Group 1 Software in 2004 and MapInfo Corporation in 2007, strengthening their position in geocoding and GIS. Hexagon AB has acquired five geospatial companies: Leica Geosystems in 2005, ERDAS in 2009, Intergraph in 2010 and just recently, Luciad in 2018 and Thermopylae Sciences and Technology in 2019. Bentley Systems seems to have been on a tear recently acquiring several companies to strengthen its position in 3D data analysis and building information modeling. Esri’s acquisitions have included CACI in 2002 for demographic data, and more recently ClearTerra in 2018 and indoo.rs in 2019. All point to a restructuring of the geospatial industry to capitalize on the need to manage more location-based data and serve an intense appetite by government and private industry for geospatial information.

Data Marketplaces

Over the intervening years of this second quarter century, the one constant is that you cannot separate geospatial data from software. Georeferenced data is unique to Earth observation and analysis, and the software to process these data must include functionality to process coordinate geometry, topology, topography, projections and more. The availability of these data has been more problematic for users as they are presented with myriad vendors of raster or vector data and are left to fend for themselves as to how to acquire data for their use.

Numerous attempts have been made to develop data marketplaces, both commercial and government. Portals such as the USGS, as well as more generic data portals such as Data.gov in the U.S., and numerous European geospatial data portals, exist to support open data standards. Commercial data marts such as MapMart (now owned by Harris) attempted to provide a wide selection of data for download. Today, Maxar/DigitalGlobe, Pitney Bowes and Esri offer portals for data discovery, download and purchase.

Market Research Companies Recognize LI

In the last several years, there has been a growing recognition of the impact of location intelligence on the broader IT domain by market research firms. Several, such as Gartner, Forrester, Ventana, IDC and others that have traditionally focused on business intelligence have finally taken note of the abundance of companies that rely on location-based data for a competitive advantage and those that are now defacto data companies because of the enormous amounts of data they are capturing — from insurance companies that are developing risk models based on historical perils and understanding how their book of business would be impacted by only the slightest uplift in accuracy from geocoding solutions, to wireless telecommunications companies that ping mobile devices to ascertain signal quality. Therefore, the market research companies have acknowledged that location intelligence is a fundamental component of the IT infrastructure and that GIS has become a general purpose technology that is, try doing without it.

Ventana conducted a market research study in 2013 validating that commercial organizations were growing their investment in location intelligence. Forrester, for example, has published two “Waves,” in 2016 and 2018, their method for identifying the key technology providers. In each, Esri and Pitney Bowes were recognized as the leading providers. Gartner, while not creating either a magic quadrant or hype cycle for location intelligence, has placed “Geospatial and Location Intelligence” on several hype cycle curves, though they seem to have been challenged to identify the technology as either at the “peak of inflated expectations” or along the “plateau of productivity.” Either way, they’ve deprived those of us who have been in this business for many years the opportunity to see the technology enter the “trough of disillusionment.” For a technology that’s been around as long as GIS, Gartner’s assessment seems confusing.

Embedded Geo

Recognizing all that has transpired during this second quarter century of GIS, I would be remiss if I did not mention how certain businesses could not function today without location intelligent solutions. Uber and Lyft, as examples, would not exist if not for how each has embedded geospatial technology as a foundation for their business model, and technology platforms that result in a customer experience where the user expects to see a map. They exemplify the importance and potential of location-based information to expand beyond the world of GIS. But the fact is, the underlying technology, the use of geocoding and machine learning, is transparent to the user. And, in that, lies the future of commercial GIS.


It is very often seen that you have data associated with geographical regions, and you want a nice chart to show up all the values for those geographical locations. You may have sales for different geolocations or product details. Also, we might not always have tools like ArcGIS or QGIS to make good graphical maps. Moreover, it takes a lot of time to generate maps through these tools as well. Now, we can use excel maps to generate fancy maps and map charts for such type of data and that too within a jiffy when your data is ready. Use these map charts whenever you have data in sort of geographical regions such as countries/continents, city, state, postal codes, county, etc.

Exceli funktsioonid, valem, diagrammid, vormindamine Exceli armatuurlaua loomine ja muud

This article will see how to create map charts under excel and that too in minutes using the excel maps chart option.

How to Create Map Chart in Excel?

Map Chart in Excel is very simple and easy. Let’s understand how to Create the Map Chart in Excel with a few practical steps.

Steps for Creating Map Chart in Excel

Let’s take a simple example of a map chart to just get an overview of how this works in Excel. Suppose we have data as shown below, which contains our sales values for different countries.

Samm 1: Click anywhere on the table and go to the ribbon placed at the upper pane. Select Inset, and in chart options, you can see the Maps option there.

2. samm: Click on the Maps and select an option called Filled Map. You will see a blank graph coming up. Vaadake allolevaid ekraanipilte.

3. samm: Kohta Disain tab, click on the Valige Andmed valik. It will allow you to select the data for Map Chart.

4. samm: A new pop-up window named “Select Data Source”. Here, you will add your data.

5. samm: All Chart Data Range, select the data from cell A1 to cell B6. Excel is smart enough to populate the sales values into series and Country into a category. Klõpsake Okei button once done with editing the data.

6. samm: You will see a map graph as shown in the image below. It highlights that area where your sales have happened (on the world map, you can say).

7. samm: Now, Right-Click on the chart area, you will see a list of operations available for this chart. Out of all those operations, select the Format Chart Area option, which is situated at the bottom-most part of the operations list. Click on the Format Chart Area option. It allows you to format the chart area.

Step 8: This will open up a new pane called Format Chart Area. Here you can customize the Fill color for this chart, or you can resize the area of this chart or add labels to the chart and the axis. See the supportive screenshot below:

Step 9: Click on the navigation down arrow available besides the Chart Options. It will open up several chart options. Click on Chart Title and add the title as “Country-Wise Sales” for this chart. Also, select the last option available, namely Series “Sales Amount”. This allows you to make customized changes into series data (numeric values in this case).

Step 10: Once you click on Series “Sales Amount”, it will open up Series Options using which you can customize your data. Like under Series Options, you can change the Projektsioon of this map you can set the Piirkond for this map and add Labels to the map as well (remember each series value has a country name labeled). However, the most interesting and important feature is, we can change the color of series values.

Step 11: All Series Options, klõpsake nuppu Series Color valik. It will open up a list of colors that are used by default while creating this map chart. It ideally chooses the following color combination by default.

Miinimum ja Maksimaalne in these formatting options are meant that the minimum series value will have a light color and the Maximum series value will have dark color so that it gives a better understanding through the graph itself (No need to go to the values table).

We are going to customize this sequential two-color setting.

Step 12: Click on the dropdown and select the Diverging (3-Color) option under Series Color. It allows you to differentiate your series into three different patterns: Minimum, Midpoint, and Maximum (based on the series’s values and colours).

Samm 13: Choose the following color as shown in the screenshot for each of the Minimum, Midpoint and Maximum series value and see the change in the graph.

Clearly, this Diverging (3-color) system works more decently than the Sequential (2-color) system, and you can easily identify the areas with the lowest sales, medium sales, and highest sales happen.

This is it from this article on map charts. Here we tried to cover how to create a map chart in excel 2016 and have seen some customization options available with map chart. Let’s wrap things up with some points to be remembered.

Things to Remember About Map Chart in Excel

  • The Map Charts are generated online based on the geocoding and region information. Therefore, it becomes more important to provide as smallest possible region information as possible to get adequate data. Having said that, every time you generate a map chart, the system suggests how much region (in terms of percentage can be covered). If you add small region details such as city, county, states, it allows the map to have a better projection of the region, and your chart looks more accurate subsequently.
  • It is mandatory to have a licensed version of Microsoft Excel because this feature currently is not associated with the pirated/mirror versions. If you have a mirror version, you might not be able to see the option to add a map chart under Insert.
  • In this article, the Microsoft Office 365 version of Excel is used (Can Ideally be called as Excel 2016). If you are using Excel 2013, there are some different Add-Ins you have to enable in order to work with Map Charts (It is beyond the scope of this article).

Soovitatavad artiklid

This is a guide to Map Chart in Excel. Here we discuss the Steps to Create a Map Chart in Excel along with practical examples and a downloadable excel template. You can also go through our other suggested articles –


Explore the Data

Now it&rsquos your turn to explore the data! Select a location from the drop-down menu below to explore ASD prevalence estimates (with the option to select a second location or data source). There is an option to view the data with or without a confidence interval, or a range of possible values. Even though all available data will be displayed, keep in mind that data are not available for all states across data sources.

At a Glance (select a location): Rakenda

Make selections below to view prevalence estimates by location or across data sources or to add confidence intervals.

2. Add a comparison for one of the following:

Prevalence in another location:
Select another location to compare Apply

Prevalence from another data source:
Select another data set to compare Apply

Confidence interval:
Show or hide confidence interval Apply

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

compared to prevalence estimates in <>

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

compared to prevalence estimates in ADDM Network Special Education Child Count NSCH Medicaid

No Comparison Data Available for ADDM Network Special Education Child Count NSCH Medicaid

ADDM Network NSCH Special Education Child Count Medicaid estimates for overall ASD prevalence in <> over time

without confidence interval

* ADDM data do not represent the entire state, only a selection of sites within the state.
**ADDM estimate = the total for all sites combined.
NSCH data are not comparable over time as data collection methods changed and the data are not provided here. See technical notes for further details.

2016 ADDM NETWORK DATA

In this section, explore the most recent ADDM data, both overall and among certain demographic groups by study area.

MOST RECENT STUDY YEAR: 2016 | STUDY AREA: All Arkansas counties | STUDY AREA: Maricopa County in metropolitan Phoenix | STUDY AREA: Adams, Arapahoe, Boulder, Broomfield, Denver, Douglas, and Jefferson counties | STUDY AREA: Clayton, Cobb, DeKalb, Fulton, and Gwinnett counties | STUDY AREA: Baltimore County | STUDY AREA: Two counties (Hennepin and Ramsey), which include the large metropolitan cities of Minneapolis and St. Paul | STUDY AREA: Franklin, Jefferson, St. Charles, St. Louis, and St. Louis City counties | STUDY AREA: Alamance, Chatham, Forsyth, Guilford, Orange, and Wake in central North Carolina | STUDY AREA: Essex, Hudson, Union, and Ocean counties | STUDY AREA: Bedford, Cheatham, Davidson, Dickson, Marshall, Maury, Montgomery, Rutherford, Robertson, Williamson, and Wilson counties | STUDY AREA: Dane, Green, Jefferson, Kenosha, Milwaukee, Ozaukee, Racine, Rock, Walworth, and Waukesha counties

Findings from the Arkansas Autism and Developmental Disabilities Monitoring (AR ADDM) Program help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Arizona Developmental Disabilities Surveillance Program (ADDSP) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Colorado Autism and Developmental Disabilities Monitoring (CO-ADDM) Project help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Metropolitan Atlanta Developmental Disabilities Surveillance Program (MADDSP) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Maryland Autism and Developmental Disabilities Monitoring (MD-ADDM) Program help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Minnesota-Autism and Developmental Disabilities Monitoring Network (MN-ADDM) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Missouri Autism and Developmental Disabilities Monitoring (MO-ADDM) Project help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the New Jersey Autism Study (NJAS) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the North Carolina Autism and Developmental Disabilities Monitoring (NC-ADDM) Project help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Tennessee Autism and Developmental Disabilities Monitoring Network (TN-ADDM) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

Findings from the Wisconsin Surveillance of Autism and Other Developmental Disabilities System (WISADDS) help us to understand more about the number of children with ASD, the characteristics of those children, and the age at which they are first evaluated and diagnosed.

ASD PREVALENCE PER 1,000 8-YEAR-OLD CHILDREN

Prevalence Üldiselt

Üldiselt: <> | Lower CI: <> | Upper CI: <>


TULEMUSED

We retrieved 1042 georeferenced points from Servick et al. ( 2015 ), and 8 additional georeferenced points were retrieved from Barringer and Galloway ( 2017 ). After the removal of duplicates, representing populations within 1 km of each other, the total number of occurrence points was reduced to 95. These points represented 48 diploid, 12 triploid, and 35 tetraploid localities (Fig. 1).

All AUC scores from the full extent models fell above 0.75, i.e., diploid model 0.873 ± 0.024, triploid model 0.980 ± 0.030, and tetraploid model 0.978 ± 0.025. These AUC values indicate that our models are sufficient for predicting suitable and unsuitable area. The convex hull extent models for diploids and tetraploids had AUC scores above 0.75, i.e., diploid model 0.758 ± 0.043 and tetraploid model 0.922 ± 0.042 however, the triploid convex hull extent model AUC score was 0.711 ± 0.315. This low AUC score is likely due to the small number of triploid samples used to construct this model.

In both the full extent and convex hull extent models, we found that diploids and tetraploids had significantly differentiated climatic niches, despite relatively high levels of niche overlap and geographic sympatry. Models for the diploid and triploid showed the largest pairwise niche overlap for both those constructed with the full extent (Schoener's D = 0.63, Fig. 2A) and convex hull extent (Schoener's D = 0.60, Fig. 2B) lower pairwise niche overlap values were found between the diploid and tetraploid models for both model extents (Schoener's D = 0.48, Schoener's D = 0.49, Fig. 2), as well as between the triploid and tetraploid models (Schoener's D = 0.42, Schoener's D = 0.38, Fig. 2). The niche identity test demonstrated that climatic niche overlap was not significantly different from the null distribution between triploids and diploids for both sets of models, while Schoener's D was significantly lower than expected for diploids and tetraploids for both sets of models (Appendix S3). For the comparison of triploids and tetraploids, Schoener's D was not significantly different than expected for models based on the full extents however, Schoener's D was significantly different than expected for the models based on convex hull extents (Appendix S3).

The MANOVA analysis of the niches of the three cytotypes revealed significant differences among cytotypes for a subset of layers (Appendix S4). Based on post hoc tests, we found that tetraploids and diploids had significantly different mean diurnal temperature range (P = 0.041), annual precipitation (P = 0.012), precipitation of driest month (P = 0.004), and precipitation seasonality (P = 0.006). Additionally, post hoc tests revealed that triploids and diploids had significantly different temperature annual range (P = 0.002), annual precipitation (P = 0.007), precipitation of the driest month (P = 0.012), and precipitation during the warmest quarter (P = 0.004). The multivariate analysis of the three cytotypes showed high overlap but slight variation and sub-partitioning of the tetraploid and triploid niche relative to the broader diploid niche (Fig. 3A Table 1). The highest-loading variables on PC1 for the PCA of the three cytotypes were temperature annual range (bio7), mean temperature of the wettest quarter (bio8), annual precipitation (bio12), precipitation of the driest month (bio14), and precipitation of the warmest quarter (bio18) (Table 1 Fig. 3A). For PC2, annual mean temperature (bio1), mean temperature of the driest quarter (bio9), and precipitation seasonality (bio15) were the highest-loading variables (Table 1 Fig. 3A).

cc26 cc85 gf26 gf85 gs26 gs85 he26 he85 mc26 mc85
Full extent 2x 0.24 0.11 0.06 0.01 0.40 0.09 0.13 0.00 0.38 0.26
3x 0.83 0.46 0.31 0.29 0.69 0.32 0.42 0.00 0.76 0.99
4x 0.64 0.39 0.14 0.07 0.56 0.45 0.44 0.56 0.56 0.56
Convex hull 2x 0.23 0.10 0.05 0.03 0.39 0.10 0.16 0.01 0.44 0.20
ulatuses 3x 0.87 0.77 0.54 0.34 1.00 0.77 0.79 0.38 0.99 0.99
4x 0.42 0.28 0.29 0.06 0.54 0.38 0.41 0.10 0.31 0.14

Märkused

  • cc indicates CCSM4, gf indicates GFDL-CM3, gs indicates GISS-E2-R, he indicates HadGEM2-ES, and mc indicates MIRCO5. Representative Concentration Pathways (RCPs) 2.6 is represented by 26, and rcp8.5 is represented by 85.

Using the full extent models, we observed the largest niche breadth in diploids (breadth = 0.48) and the lowest niche breadth in tetraploids (breadth = 0.11), while triploids had an intermediate niche breadth (breadth = 0.29), suggesting that niche breadth decreased as ploidy increased. A similar trend was observed in the convex hull extent models with larger niche breadths observed in diploids (breadth = 0.58) followed by triploids (breadth = 0.32) and tetraploids (breadth = 0.28).

Analysis of geographic overlap among cytotypes revealed that diploids currently occupy a larger geographic area than both tetraploids and triploids when the full extent models are used (Fig. 2A). The range of the tetraploids is completely sympatric within the range of the diploids (G = 1.00), but is only a small subset of the diploid range (G = 0.17). Similarly, the triploids were largely sympatric with the diploids (G = 0.71), while the range of the diploids expanded well beyond that of the triploids (G = 0.25). Triploids occupied about half of the range of the tetraploids (G = 0.6), while the tetraploids occupied only a small subset of the triploids’ range (G = 0.28). Models constructed with convex hull extents support these findings, although lower amounts of geographic overlap were observed (Fig. 2B).

The geographic overlap and average niche suitability between present and future projected ranges varied for the models based on both the full extent and convex hull extent layers (Table 2 Fig. 4 Appendices S5 and S6). We found geographic overlap to be low for diploids using both the full extent (Table 2, G = 0.00 – 0.40) and convex hull extent (Table 2, G = 0.00 – 0.44) models. Low to moderate geographic overlap between the present and future projected ranges of the tetraploids was observed using the full extent (Table 2, G = 0.07 – 0.64) and convex hull extent (Table 2, G = 0.06 – 0.54) layers. For both cytotypes, the low geographic overlap seemed to be due to an overall decrease in range, rather than to a geographic shift (Appendices S5 and S6). The geographic overlap between the present and future ranges of the triploid using both the full extent and convex hull extent models was highly variable (Table 2, G = 0.00 – 0.99, G = 0.34 – 1.00). Diploids are predicted to move into significantly higher altitudes for all projected models, while tetraploids are predicted to move into higher altitudes for all future climate change models except for GISS-E2-R, at 2.6 rcp using the convex hull extent (Fig. 5 Appendix S7). In contrast, triploids are predicted to move into lower altitudes however, not all models predict statistically significant altitude shifts (Fig. 5 Appendix S7).

3A 3B
PC1 PC2 PC1 PC2
bio1 8.0 26.4 5.6 22.4
bio2 7.4 3.7 10.1 2.1
bio7 12.8 5.1 14.5 7.4
bio8 13.1 2.6 11.4 9.9
bio9 8.5 23.4 6.9 17.1
bio12 14.5 3.4 16.5 0.9
bio14 14.3 0.8 15.8 5.1
bio15 8.0 23.1 5.0 22.9
bio18 13.3 11.6 14.2 12.1

The PCA of the six diploid population clusters identified in Servick et al. ( 2015 ) based on genetic data showed minor niche differentiation among populations (Fig. 3B Table 1). However, low sample size per cluster limits the statistical power of this analysis. The highest-loading variables for PC1 were temperature annual range (bio7), annual precipitation (bio12), precipitation of the driest month (bio14), and precipitation of the warmest quarter (bio18) (Table 1 Fig. 3B). For PC2, the highest-loading variables were annual mean temperature (bio1), mean temperature of the driest quarter (bio9), and precipitation seasonality (bio15) (Table 1 Fig. 3B).


Feature: Bug fixes by Stephen Knox

Bug Title | URL issues (if reported) | URL PR or commit -- | -- | -- Allow editing of postgres JSON fields from Text Edit Widget | #29361 | #30758

This feature was developed by Stephen Knox

Feature: Bug fixes by Alessandro Pasotti

Bug Title | URL issues.qgis.org (if reported) | URL Commit (Github) | 3.10 backport commit (GitHub) -- | -- | -- | -- "Recent" Group do not appear when opening the "Select by expression" dialog | #33791 | PR #33922 | PR #33922 QGISserver cannot find shp tries to open absolute instead of relative path | #33200 | PR #33925 | risky unreported: wrong link in server WFS3 items page (too many slashes) | unreported | PR #33926 | risky Qgis scans raster tables on connection to postgis | #33885 | PR #33922 | PR #34288 Layer Properties Information tab - formatting problems | #33862 | PR #33955 | PR #34289 Can't set min/max values to decimal in raster symbology with QGis Linux versions | #33859 | works for me in current master | QgsVectorLayer readStyle does not read scale based visibility | #33840 | PR #33987 | PR #34289 Categorized symbolization does not work on bigint columns in QGIS | #33585 | PR #33992 | PR #34290 QGIS fails to apply style file to rasters | #29427 | no change required, but still investigating | copy / paste feature does not work correctly for MultilinestringZ | #33977 | works for me in current master | Edit Form shows and saves raw default-values from geopackage, spatialite or sqlite | #33383 | PR #34012 | PR #34298 Not possible to uncheck layers in Order Panel | #33854 | PR #34015 | PR #34288 PostgreSQL identity column not recognized properly | #29560 | PR #34017 | PR #34291 Spatialite provider does not recognize autoincrement PKs when table definition uses backticks | #34085 | PR #34012 | PR #34298 QGIS crash when I click on the button "Manage Map Themes" | #33295 | PR #34090 | PR #34098 QGIS Server - WMS Request GetPrint fails with ATLAS_PK | #30817 | works for me in current master | QGIS 3.10.2 replace 0 to NULL | #34118 | PR #34152 | PR #34292 Representation for NULL values inconsistent use/display | #28643 | PR #34157 | PR #34293 DB Manager in 3.11 Master can't connect to PostGIS Enabled database | #34132 | PR #34171 | N/A QGIS doesn't respect OGC guidelines for KVP parameters | #34148 | PR #34175 | PR #34294 QGIS 3.10 can't find pkey of postgres views | #34167 | PR #34179 | PR #34295 Duplicating a scratch layer ignores added fields | #34134 | PR #34199 | PR #34203 QGIS master project XML is invalid | #34218 | PR #34219 | PR #34297 Full row conditional formatting formats wrong full rows | #34122 | PR #34305 | PR #34315 filter expression error returns true | #34259 | PR #34309 | PR #34512 Fields are shifted when importing a layer with an FID attribute into GeoPackage | #32927 | PR #32934 | N/A "split features" of PostGIS layers become slow since 3.6 | #34326 | closed: cannot reproduce with any of the (several) provided datasets | Cannot add/save more than 1 record/feature in a Spatialite layer/table | #34379 | PR #34423 | PR #34513 QGIS crashes when changing "default value" in layer property on a point scratch layer, after editing feature | #34404 | PR #34428 | PR #34514 Raster calculator turns one row of pixels into nodata | #34435 | PR #34460 | PR #34511

This feature was developed by Alessandro Pasotti

Feature: Bug fixes by Sandro Santilli

Bug Title | URL issues.qgis.org (if reported) | URL Commit (Github) | 3.10 backport commit (GitHub) -- | -- | -- | -- repository files modified by 'make check' | #25830 | Runs of testsuite leaves hundreds of directories in

/.local/share | #34185 | Commit 96a7fb8 | N/A Drop use of deprecated QgsCoordinateReferenceSystem constructor | PR #34186 | Commit b4fa419 | N/A Only look for pointcloud in its installed extension schema | #33509 | Commit 1f44b29 | N/A QGIS 3.10 unable to load PostGIS-table on MacOS Catalina | #32558 | Commit d15ce6b | Commit a06b164


Vaata videot: Preparation of pie chart and bar graph with final output in QGIS software