热点图

热点图相关知识

• Python实现「碟中谍」5W条评论可视化

  项目介绍本篇文章会针对用户在猫眼上对于「碟中谍6」的评论进行一个可视化分析，我们总共采集了44872条用户评论，文章内容包括：用户评分分布；产生评论时间分布；评论用户地理位置分布热点图；词频统计；绘制词云图;数据背景数据采集可以参考我上一篇文章Python爬取猫眼「碟中谍」全部评论，我们获取了用户评论时间，用户昵称，用户评分，所在城市和评论内容五个字段总计44872条数据。数据清洗在上一篇文章中，我是将评论数据写入txt，然后不同字段使用「|」分开，但是在实际使用过程中，我们发现还是有些评论只保存下了评论内容，其他字段全部都没保存下来，所以在读取数据处理的时候需要注意下。我这边是使用DataFrame将数据读入内存，代码如下：import pandas as pdwith open('comment.txt','r') as f:     comment =&nbsp
• 用TensorFlow.js实现人体姿态估计模型（下）

  上一节简单的介绍了如何实现单人姿态估计和多人姿态估计，这一节将讨论一些技术细节。PoseNet的单人姿态检测器流程研究人员同时训练了ResNet和MobileNet模型，虽然ResNet模型有较高的精度，但其庞大的规模和多层结构会使页面加载时间和推理时间对于任何实时应用都不太理想。于是，研究人员采用了MobileNet，因为其本身针对移动设备设计。重新审视单姿态估计算法输出步长首先，了解如何通过讨论输出步长来获得PoseNet模型输出（主要是热点图和偏移矢量）。比较好的一点是，PoseNet模型图像尺寸是不变的，使得它可以预测原始图像相同比例的姿态位置，而不管图像是否被缩小。PoseNet运行时可以通过设置上面提到的输出步长来配置更高的精度（性能相对降低）。输出步长决定了输出相对于输入图像的缩小程度，这会影响特征图的大小和模型的输出。输出步长越高，网络中的特征图分辨率以及精度就越小。在实际情况中，输出步长可以是8、16或者32。换句话说，32的输出步长将导致最快的性能，最低的精度，而输出步长为8，模型的精度
• 实现图片放大缩小，点击热点响应事件

  最近实现一个功能，类似百度地图。条件：一张图片。要求图片可以任意放大缩小移动，点击放缩后图片的热点时弹出popwindow，并且给热点区域添加阴影，显示出热点区。实现思路：1.先要实现图片的任意放缩2.获得热点区域的坐标3.点击热点区域响应事件4.点击热点区域弹出popwindows，并指定popwindow的显示位置5.给热点区域添加背景色解决方法：1.网上实现图片任意缩放功能的代码有很多，参考的博客http://yq135314.iteye.com/blog/19976762.参考以上博客，下载了DreameWeaver,获取热点坐标3.获得手指点击时的坐标，根据放缩比例得到原坐标（放缩前），然后判断原坐标是否在热点区域。如在响应事件。4.得到当前手指点击坐标，在该坐标处添加一个控件，比如button,popwindow的位置就相对于button来设定。5.给当前图片的热点区域画矩形，并保存为bitmap，然后把这个图形作为放缩操作的图形。遇到问题：1.点击热点区域时在该热点区域弹出popwindow。
• chart.js绘制热力图

  最近玩了玩图表的热力图，因为公司有同事想做无线设备的信号强度可视化，在不同频段（x 轴: MHz）的信号强度 ( y轴: dbm)本身就是一个两维的数据，加上随着时间的信号强度变化，在二维空间中会累加出热区效果，我们可以计算出热力值作为第三维数据。刚开始，信号强度密集的区域不是很明显随着时间推移，可以看出信号强度集中在40-60dbm 的部分思路利用chart.js 我们可以完成基本的坐标轴和信号强度线条的绘制，但是热力图是chart.js 本身不支持的，所以需要二次开发。热力图实质上可以认为是点密度图，就是数据点在空间中的密集程度，越密集值越高。具体的算法可以根据自己的需求来定，但是主流的做法还是点密度。这种算法可以是截断的，也就是搜索半径内有多少数据点，就作为热力值。也可以是随着距离衰减的，比如IDW。距离越远的点对于当前单元格的热力值影响相对弱，这也是地理学第一定律的典型应用。static computeDensity(heatSets: any[], lineSets:

热点图相关课程

• 开发商业级热门短视频App 掌握Jetpack组件库 此次课程，我们还原App开发过程，在实战中理解Jetpack的各个组件。解决Jetpack的学习难题，理清Jetpack知识网络，提升开发视野与全局观。无论针对工作还是面试，都将为你带来很大的帮助。

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热点图相关教程

• 3. 热部署 支持热部署功能是 Nginx 的一个特色，许多大型门户网站要求 24 小时不间断提供服务，一旦出现服务停止，容易造成用户投诉和用户流失。Nginx 由于其管理进程和 Worker 进程的分离设计，使得其能提供热部署功能，满足大型站点在 7x24 小时不间断服务的前提下升级 Nginx。但要注意的是，Nginx 并不支持在不停止服务的情况下就更新配置、更换日志文件等功能。Nginx 的热部署实现原理是，在不停止老进程的前提下，终止其连接请求，并启动新的 Worker 进程处理新进来的连接请求，再慢慢终止老的 Worker 进程，实现新老交替。
• ECharts 散点图 当我们的数据变得越来越复杂，需要展示和比较的内容变得越来越多，这个时候再使用简单的图形可能不能够表现出我们想展现的内容，这一节我们就来看一下在比较多数据维度的情况下比较合适的图形——散点图。散点图是用坐标系上的点表示多个事物的数值分布情况的图。
• 1. 今日头条热点新闻数据抓取分析 今天的爬取对象是今日头条的热点新闻，下面的视频演示了如何找到头条新闻网站在获取热点新闻的 HTTP 请求：81从视频中我们可以看到头条新闻获取网站的接口示例如下：https://www.toutiao.com/api/pc/feed/?category=news_hot&utm_source=toutiao&widen=1&max_behot_time=1597152177&max_behot_time_tmp=1597152177&tadrequire=true&as=A1955F33D209BD8&cp=5F32293B3DE80E1&_signature=_02B4Z6wo0090109cl1gAAIBCcqbHy0H-dDdPWZPAAIzuFTZSh6NBsUuEpf13PktqrmxS-ZD4dEDZ6Ezcpyjo31hg62slsekkigwdRlS0FHfPsOvx.KRyeJBdEf5QI8nLcwEMyziL1YdPK6VD8f像这样的 http 请求时比较难模拟的，我们需要知道请求中所有参数的获取规则，特别是一些进行加密的方式，需要从前端中找出来并手工实现。比如这里的 URL，前几个参数都是固定值，其中 as、cp 和 _signature 则非常难获取，需要有极强的前端功底，网上也有大神对这些值的生成进行了分析和解密，当然这些不是我们学习的重点。最后一个问题：一次请求得到10条左右的新闻数据，那么像实现视频中那样更新更多新闻的请求，该如何完成呢？仔细分析下连续的刷新请求，我们会发现上述的 URL 请求结果中有这样一个参数：max_behot_time。第一次请求max_behot_time值为0next中的max_behot_time等于最后一条数据的behot_time值关于这个参数，我们得到两条信息：第一次请求热点新闻数据时，该参数为0；接下来的每次请求，带上的 max_behot_time 值为上一次请求热点新闻数据结果中的 next 字段中的 max_behot_time 键对应的值。它表示的是一个时间戳，其实就是意味着请求的热点新闻数据需要在这个时间之后；有了这样的信息，我们来基于 requests 库，纯手工实现一把头条热点新闻数据的抓取。我们按照如下的步骤来完成爬虫代码：准备基本变量，包括请求的基本 URL、请求参数、请求头等；hotnews_url = "https://www.toutiao.com/api/pc/feed/?"params = { 'category': 'news_hot', 'utm_source': 'toutiao', 'widen': 1, 'max_behot_time': '', 'max_behot_time_tmp': '',}headers = { 'referer': 'https://www.toutiao.com/ch/news_hot/', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.112 Safari/537.36'}cookies = {'tt_webid':'6856365980324382215'} max_behot_time = '0'注意：上面的 cookies 中的 tt_webid 字段值可以通过右键看到，不过用处不大。tt_webid值的获取准备三个个方法：get_request_data() 、get_as_cp() 和 save_to_json()。其中第二个函数是网上有人对头条的 js 生成 as 和 cp 参数的代码进行了翻译，目前看来似乎还能使用；def get_request_data(url, headers): response = requests.get(url=url, headers=headers) return json.loads(response.text)def get_as_cp(): # 该函数主要是为了获取as和cp参数，程序参考今日头条中的加密js文件：home_4abea46.js zz = {} now = round(time.time()) e = hex(int(now)).upper()[2:] a = hashlib.md5() a.update(str(int(now)).encode('utf-8')) i = a.hexdigest().upper() if len(e) != 8: zz = {'as':'479BB4B7254C150', 'cp':'7E0AC8874BB0985'} return zz n = i[:5] a = i[-5:] r = '' s = '' for i in range(5): s = s + n[i] + e[i] for j in range(5): r = r + e[j + 3] + a[j] zz ={ 'as': 'A1' + s + e[-3:], 'cp': e[0:3] + r + 'E1' } return zzdef save_to_json(datas, file_path, key_list): """ 保存 json 数据 """ print('写入数据到文件{}中，共计{}条新闻数据!'.format(file_path, len(datas))) with codecs.open(file_path, 'a+', 'utf-8') as f: for d in datas: cleaned_data = {} for key in key_list: if key in d: cleaned_data[key] = d[key] print(json.dumps(cleaned_data, ensure_ascii=False)) f.write("{}\n".format(json.dumps(cleaned_data, ensure_ascii=False)))最后一步就是实现模拟刷新请求数据。下一次的请求会使用上一次请求结果中的 max_behot_time 值，这样能连续获取热点新闻数据，模拟头条页面向下的刷新过程；# 模拟向下下刷新5次获取新闻数据refresh_count = 5for _ in range(refresh_count): new_params = copy.deepcopy(params) zz = get_as_cp() new_params['as'] = zz['as'] new_params['cp'] = zz['cp'] new_params['max_behot_time'] = max_behot_time new_params['max_behot_time_tmp'] = max_behot_time request_url = "{}{}".format(hotnews_url, urlencode(new_params)) print(f'本次请求max_behot_time = {max_behot_time}') datas = get_request_data(request_url, headers=headers, cookies=cookies) max_behot_time = datas['next']['max_behot_time'] save_to_json(datas['data'], "result.json", key_list) time.sleep(2)最后来看看完整抓取热点新闻数据的代码运行过程，如下：82
• 3. 热门商品排行榜 如果是大型网站，时刻有很多用户在访问网页，对热门商品排行榜的访问频率是非常恐怖的。我们可以通过定时器，定时从关系数据库中取出热门商品数据放入 Redis 缓存，用户访问网页时，直接从缓存中获取热门商品数据。这将大大提高响应速度，并降低对关系数据库的性能损耗。
• 2.2 几何图形节点 2.2.1 默认的节点几何图形节点是流程图中的核心元素，其要素包括形状和内容。在 Mermaid 语法中，不加任何修饰的文字内容会被渲染成几何图形节点。实例 3：默认的几何图形。​```mermaidgraph LR 几何图形中的文本内容​```其渲染结果如下：2.2.2 分离节点的 ID 与内容在相对复杂的场景中，同一图形可能被多次引用，如果图形中的文本较长，或者文本内容不足以体现图形的唯一性，可将图形节点的 ID 与其文本内容分开定义，以使结构更加清晰。实例 4：将节点的 ID 和显示文本区分开。​```mermaidgraph LR 一号节点[在此输入希望在一号节点上显示的文字内容]​```其渲染结果如下：2.2.3 节点的形状形状可用于区分节点的不同属性，有利于丰富流程图的信息量，同时保持其简洁性。在 Mermaid 中可以使用一些基本符号定义节点的形状，例如：圆角形、跑道形、气缸形、非对称形状、菱形、六角形、平行四边形、梯形。实例 5：圆角形节点的语法。​```mermaidgraph TD 节点ID(节点显示文本)​```圆形节点的语法。​```mermaidgraph TD 节点ID((节点显示文本))​```非对称形节点的语法。​```mermaidgraph TD 节点ID>节点显示文本]​```菱形节点的语法。```mermaidgraph TD 节点ID{节点显示文本}```六角形节点的语法。​```mermaidgraph TD 节点ID{{节点显示文本}}​```平行四边形节点的语法。​```mermaidgraph TD 右倾平行四边形[/平行四边形--右倾/] 左倾平行四边形[\平行四边形--左倾\]​```梯形节点的语法。​```mermaidgraph TD 梯形[/梯形--正向\] 反向梯形[\梯形--反向/]​```
• 3. 个人经验 地图坐标系常用于表达与地理位置密切相关的数据，比如新冠状病毒肆虐期间，许多实时疫情报告都会通过地图+热力图形式表现各地疫情发展情况。地图坐标系下，比较常见的图表类型有：散点图： 用于表达各个分散地点的数据情况；热力图： 用于表达独立的地理区域之间的数据对比，比如通过热力图勾画各个省的 PV 量，以此分析不同地域的用户分布；线图： 用于表达地图上点与点之间数据关系，比如通过线图绘制运动轨迹。

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