卡尔曼+singer运动模型+误差热图；基于python实现；

这是一个非常基本的工具，用于收集房屋等区域的 wifi 信号强度样本，然后制作简单的热图。 我自己写的，用来在家里放置 wifi 接入点； 它在这里是希望其他人会发现它有用。 操作系统 该软件当前仅可在Mac上运行，但可以通过将AirportQuery类替换为调用适当的wifi- AirportQuery命令行工具的等效项，使其可能在其他操作系统上运行。 依赖关系 你需要 Python 3、Qt 5、scipy、matplotlib。 获得这些的一种方法是安装然后brew install python3 pyqt和pip3 install matplotlib 。 安装 无需安装 - 只需直接运行wifi-heatmap.py程序 - 但您当然可以将其复制到/usr/bin或类似文件中。 用法 使用“文件/开放式平面图...”加载要测量的区域的平面图，该平面图可以是手绘图像（最好按比例绘制

Java热图 热图是查看二维图的值的常用可视化方法。 进行三维图形绘制和图表绘制的方法有很多，但以我的拙见，有时如果无法旋转3D图表，可能很难看到所有基本细节。 我喜欢使用热图来可视化此类数据，因为自顶向下的基于颜色的视图不会隐藏任何信息。 我（以及其他一些人的帮助）创建了一个易于使用的Java类，该类在JPanel中绘制热图。 添加到您自己的另一个项目中应该很容易。 X坐标和Y坐标的范围仅在在轴上绘制标签时使用，并且不影响所绘制数据的范围。 绘制阵列中的所有数据。 您可以打开和关闭标题，两个轴的标签和图例。 有许多颜色渐变可用，您始终可以通过指定Color对象数组来创建自己的颜色渐变。 数据以二维双精度数组的形式提供给HeatMap代码。 该代码可配置为接受y = 0行位于显示屏顶部或底部的数据，具体取决于您是喜欢计算机图形坐标系还是标准数学坐标系。 已经创建了一个简单的GUI应用

直流插头 | DC-SDK插件库，该插件库包含动画，效果，纹理，热图，clusterLayer和Mapv。 家 安装 CDN <!--Plugins Package--> < script src =" libs/dc-sdk/plugins/dc.plugins.min.js " > </ script > NPM / YARN yarn add @dvgis/dc-plugins npm install @dvgis/dc-plugins import DcPlugins from 'dvgis/dc-plugins/dist/dc.plugins.min' //Plug

通过Leaflet加载本地下载的谷歌离线地图瓦片，在离线地图的基础上加载热力图。

热力图

d3-热图 显示个人时间使用情况的天/小时 D3.js 热图 示例输出 去做 将添加图例和更多交互性。 粒度也可以是半小时，也可能是 15 分钟。

这是散布函数的简单包装，该函数使用欧几里得距离度量标准将其附近的条目数作为第三维，以颜色表示。 这是一个准系统，要求您的X和Y条目是相同长度的Nx1个向量。 它会尝试忽略异常值，但是如果您的数据跨越多个数量级并且需要使用对数X或Y标度，则效果会很差。 要对其进行测试，只需将数据放入两个Nx1向量并将其插入，即可从那里调整所需的设置。 请注意，如果要输入图形设置（例如标记大小和颜色图），但要实现自动距离阈值设置，请对该参数使用[]。 如果您首先使用以下方法创建子图，则可以将图形直接插入到子图中： sub_ax =子图（n，n，i）; heatmap_scatter（x_vals，y_vals，[]，false，10，'jet'，sub_ax） 希望能帮助到你！

尝试使用实时数据： : 更好地可视化波动较小的市场。 如果性能存在问题，请降低更新间隔/最大热图大小。 订单簿热图 该回购实现了实时限价订单热图，静止限价订单图以及缓冲的时间和销售日志。 市场数据是通过自定义的Binance WS客户端接收的，该客户端将数据馈入简单的订单簿结构中，负责跟踪所有市场增量并将快照返回到D3可视化文件。 该项目的主要目标是使自己熟悉Binance WS API及其提供的数据流。 请记住，这是在几天之内完成的，距离处理所有可能的市场状况还差得很远。 结构 lib / BinanceDataFeed.js Binance WS客户端（覆盖率100％）+一些Binance REST API请求（覆盖率5％），但仅需要必要的内容-主要是符号信息和快照请求。 那里有更好的客户端，但是我想熟悉API。 我建议使用其他客户端，但是如果您对此实现感兴趣，请查看exam

网页热力图绘制，绘制在canvas上的 heatmap.js，包含源码和插件示例等。