Онлайн построение эпюр рам: Расчёт статически определимых рам и балок

2 \cdot 36 }{24} = 600$$

Содержание

Партнерская программа

Мы согласны отдать Вам 30% своего дохода за рекламу нашего сайта на Вашей площадке Подробнее

Помощь: сопромат, строймеханика, прикладная механика Telegram bluewhite22WhatsAppInstagram

1 Расчёт статически определимой рамы

Рисунок 1. Расчётная схема рамы

1.1 Кинематический анализ

Определяем степень свободы системы по формуле:

W=3Д- 2Ш- С₀ , где

Д – число дисков

Ш – количество простых шарниров

С₀ – число опорных стержней

W= 3∙5- 2∙5- 5= 0

1.2 Структурный анализ

ГНС1= АС+ ОСН

Два диска соединяются тремя непараллельными и непересекающимися в одной точке стержнями.

Рисунок 2. Структурный анализ рамы

ГНС2= ГНС1+ CDE+ BDG

Три диска соединяются тремя шарнирами не лежащими на одной прямой.

Рисунок 3. Структурный анализ рамы

ГНС3= ГНС2+ EF+ FG

Три диска соединяются тремя шарнирами не лежащими на одной прямой.

Рисунок 4. Структурный анализ рамы

Система в целом является геометрически неизменяемой.

1.3 Построение эпюр внутренних усилий

1) Строим эпюры внутренних усилий для каждой части рамы

Рисунок 5. Рама EFG

∑М_Е= 0

-q∙8∙4+R_G∙8= 0

∑

М_G= 0

q∙8∙4- R_E∙8= 0

∑y= 0

q∙8- R_E— R_G= 0

3∙8- 12- 12= 0

∑М_F^лев= 0

q∙4∙2+ P₁∙2- H_E∙2- R_E∙4= 0

∑М_F^пр= 0

-q∙4∙2- H_G∙2+ R_G∙4= 0

∑М₁^лев= — (P₁+H_E) ∙2= -12∙2= -24 кН∙м

∑М_F^лев= — (P₁+H_E) ∙2+ R_E∙4- q∙4∙2= -12∙2+ 12∙4+ 3∙4∙2= 0 кН∙м

Рисунок 6.

Рама CEDGB

∑М_С= 0

-R_G∙8+ R_B∙8- M- H_G∙4+ H_E∙4= 0

∑М_B= 0

-M- H_G∙4+ R_E∙8+ H_E∙4- R_C∙8= 0

∑y= 0

R_E+ R_G— R_C— R_B= 0

12+ 12- 10- 14= 0

∑М_D^лев= 0

R_E∙4+ H_E∙2+ P₂∙2- H_C∙2- R_C∙4= 0

∑М_D^пр= 0

-R_G∙4- H_G∙2- M- H_B∙2+ R_B

∙4= 0

∑М_L^верх= -H_G∙2= -12∙2= -24 кН∙м

∑М_L^нижн= -H_B∙2= -24 кН∙м

∑М_L^лев=-R_E∙8+ R_C∙8- P₂∙2+ H_C∙2- H_E∙2= -12∙8+ 10∙8- 5∙2+ 19∙2- 10∙2=-8 кН∙м

М_К^верх= H_E∙2= 10∙2= 20 кН∙м

М_К^нижн= -P₂∙2+ H_C∙2= -10+ 38= 28 кН∙м

М_К^пр= -R_G∙8+ R_B∙8- H_G∙2- M+ H_B∙2= -12∙8+ 14∙8- 12∙2- 8+12∙2= 8 кН∙м

Рисунок 7.

Рама АС

∑y= 0

R_C— R_A= 0

R_C= R_A= 10 кН

∑Х= 0

H_C= H_A= 19 кН

∑М_С= 0

H_A∙2- M= 0

M= H_A∙2= 19∙2= 38 кН∙м

2) Строим эпюры внутренних усилий для рамы в целом

Рисунок 8. Эпюры внутренних усилий

1.4 Статическая проверка расчёта

1) Проверка равновесия узлов рамы

Рисунок 9. Проверка равновесия узлов рамы

Узел К:

∑x= 10+ 14- 24= 0

∑y= 12- 2- 10= 0

Узел L:

∑x= 12+ 12- 24= 0

∑y= 12+ 2- 14= 0

Рисунок 10. Проверка равновесия узлов рамы

∑М_К= 20+ 8- 28= 0

∑М_L= 8+ 24- 8- 24= 0

2) Проверка равновесия рамы в целом

Рисунок 11. Проверка равновесия рамы

∑y= 0

q∙8- R_A— R_B= 0

3∙8- 10- 14= 0

∑x= 0

P₁+P₂+H_B— H_A= 0

2+ 5+ 12- 19= 0

∑M_A= 0

M_A— P₂∙2- P₁∙6- q∙8∙4- M- H_B∙2+ R

B∙8= 38- 5∙2- 2∙6- 3∙8∙4- 8- 12∙2+ 14∙8= 150- 150= 0

2 Расчёт статически определимой многопролётной балки

Рисунок 12. Расчётная схема балки

2. 1 Кинематический анализ

Определяем степень свободы системы по формуле:

W=3Д- 2Ш- С₀ , где

Д – число стержней

Ш – количество простых шарниров

С₀ – число опорных стержней

W= 3∙4- 2∙3- 6= 0

2.2 Построение поэтажной схемы балки

При построении поэтажной схемы многопролётная балка разбивается на главные и второстепенные балки.

Рисунок 13. Поэтажная схема балки

2.3 Построение эпюр внутренних усилий

1) Строим эпюры внутренних усилий для каждой балки в отдельности

Рисунок 14. Балка FG

∑М_Е= 0

∑М_D= 0

-R_F∙6- q∙2∙5+ R_E∙4= 0

Проверка:

∑y= 0

R_D— R_E+ Q+ R_F= 4,5- 16,5+ 6+ 6= 0

Рисунок 15. Балка DEF

∑М_B= 0

-P₁∙4- М+ R_C∙6+ R_D∙8= 0

∑М_C

= 0

-М+ R_D∙2+ P₁∙2+ P₂∙6- R_B∙6= 0

Проверка:

∑y= 0

P₁+ P₂+ R_C— R_B— R_D= 2+ 5+3,33- 5,83- 4,5= 0

Рисунок 16. Балка BCD

М_С^пр= R_D∙2= 4,5∙2= 9 кН∙м

М_С^лев= R_D∙2- М= 4,5∙2- 8= 1 кН∙м

М_H= R_D∙4- M- R_C∙2= 4,5∙4- 8- 3,33∙2= 3,34 кН∙м

М_B= R_D∙8- M- R_C∙6- P₁∙4= 36- 8- 19,99- 8= 0

М_А= -R_B∙2= -5,83∙2= -11,66 кН∙м

Рисунок 17.

Балка АВ

2) Строим эпюры внутренних усилий для балки в целом

Рисунок 18. Эпюры внутренних усилий балки

Сюжетный экспресс на Python

Питон > Основы > Сюжетный экспресс

Предложить редактирование этой страницы

Plotly Express — это краткий, согласованный высокоуровневый API для создания фигур.

Новичок в сюжете?

Plotly — бесплатная графическая библиотека с открытым исходным кодом для Python. Мы рекомендуем вам прочитать наше руководство по началу работы, чтобы получить последние инструкции по установке или обновлению, а затем перейти к нашим учебным пособиям по основам Plotly или погрузиться прямо в некоторые учебные пособия по базовым диаграммам.

Обзор¶

Модуль plotly.express (обычно импортируется как px ) содержит функции, которые могут создавать целые фигуры сразу, и называется Plotly Express или PX. Plotly Express является встроенной частью plotly и является рекомендуемой отправной точкой для создания наиболее распространенных фигур. Каждая функция Plotly Express использует графические объекты внутри и возвращает экземпляр plotly.graph_objects.Figure . В документации plotly вы найдете способ построения рисунков Plotly Express в верхней части любой применимой страницы, за которым следует раздел о том, как использовать графические объекты для построения подобных рисунков. Любая фигура, созданная с помощью одного вызова функции с помощью Plotly Express, может быть создана с использованием только графических объектов, но с использованием в 5–100 раз большего количества кода.

Plotly Express предоставляет более 30 функций для создания различных типов фигур. API для этих функций был тщательно разработан, чтобы быть как можно более последовательным и простым в освоении, что позволяет легко переключаться с точечной диаграммы на гистограмму, гистограмму и диаграмму солнечных лучей во время сеанса исследования данных. Прокрутите вниз, чтобы увидеть галерею графиков Plotly Express, каждый из которых создается с помощью одного вызова функции.

Вот доклад с конференции SciPy 2021, в котором дается хорошее введение в Plotly Express и Dash:

Plotly Express в настоящее время включает следующие функции:

Основы : разброс , линия , область , бар , воронка 9002 , воронка 9002 , 3 линия времени 3 9013 3 3
Часть Целого : круг , солнечные лучи , карта дерева , сосулька , funnel_area
Одномерные распределения : гистограмма , поле , скрипка , полоса , ecdf
2D-распределения : density_heatmap , density_contour
Ввод матрицы или изображения : imshow
Трехмерный : scatter_3d , line_3d
Многомерный : scatter_matrix , parallel_coordinates , parallel_categories
Тайловые карты : scatter_mapbox , line_mapbox , choropleth_mapbox , density_mapbox
Контурные карты : scatter_geo , line_geo , choropleth
Полярные карты : scatter_polar , line_polar , bar_polar
Троичные диаграммы : scatter_ternary , line_ternary

Функции высокого уровня¶

API Plotly Express в целом предлагает следующие функции:

Единая точка входа в plotly : просто импортируйте plotly. express как px и получите доступ ко всем функциям построения графиков, а также встроенную демонстрацию наборы данных под px.data и встроенные цветовые шкалы и последовательности под px.color . Каждая функция PX возвращает объект plotly.graph_objects.Рисунок , поэтому вы можете редактировать его, используя все те же методы, что и 9.0012 update_layout и add_trace .
Разумные, переопределяемые значения по умолчанию : Функции PX будут выводить разумные значения по умолчанию везде, где это возможно, и всегда позволят вам переопределить их.
Гибкие форматы ввода : функции PX принимают ввод в различных форматах, от list s и dict до длинных или широких форматов Pandas GeoPandas GeoDataFrames .
Конфигурация автоматической трассировки и макета : Функции PX будут создавать одну трассировку на кадр анимации для каждой уникальной комбинации значений данных, сопоставленных с дискретным цветом, символом, линией-тире, строкой-фасетом и/или гранью-столбцом. Атрибуты traces legendgroup и showlegend установлены таким образом, что только один элемент легенды появляется на уникальную комбинацию дискретного цвета, символа и/или линии-тире. Трассировки автоматически связываются с правильно сконфигурированным подграфиком соответствующего типа.
Автоматическая маркировка рисунков : функции PX маркируют оси, легенды и цветные полосы на основе входных данных DataFrame или xarray и обеспечивают дополнительный контроль с помощью аргумента labels .
Автоматические метки при наведении : функции PX заполняют метку при наведении, используя метки, упомянутые выше, и обеспечивают дополнительный контроль с помощью аргументов hover_name и hover_data .
Управление стилем : функции PX считывают информацию о стиле из шаблона фигуры по умолчанию и поддерживают часто необходимые косметические элементы управления, такие как category_orders и color_discrete_map для точного управления категориальными переменными.
Единая обработка цвета : Функции PX автоматически переключаются между непрерывным и категоричным цветом в зависимости от типа ввода.
Facet : функции двумерного декартова графика поддерживают фасетирование строк, столбцов и обернутых фасетов с аргументами facet_row , facet_col и facet_col_wrap .
Маргинальные участки : функции двумерного декартова графика поддерживают графики предельного распределения с аргументами marginal_x , marginal_x и marginal_y .
Бэкэнд Pandas : функции 2D-декартова графика доступны как бэкенд Pandas, поэтому вы можете вызывать их через df.plot() .
Линии тренда : px.scatter поддерживает встроенные линии тренда с доступными выходными данными модели.
Анимации : многие функции PX поддерживают простую поддержку анимации с помощью аргументов animation_frame и animation_group .
Автоматическое переключение WebGL : для достаточно больших точечных диаграмм PX будет автоматически использовать WebGL для рендеринга с аппаратным ускорением.

Plotly Express в Dash¶

Dash — лучший способ создавать аналитические приложения на Python с использованием рисунков Plotly. Чтобы запустить приложение ниже, запустите pip install dash , нажмите «Загрузить», чтобы получить код, и запустите питон app.py .

Начните с официальной документации Dash, и узнайте, как без особых усилий создавать и развертывать подобные приложения с помощью Dash Enterprise.

Выход[2]:

Галерея¶

Следующий набор рисунков — это всего лишь пример того, что можно сделать с помощью Plotly Express.

Точечная, линейная, площадная и гистограмма¶

Узнайте больше о диаграммах рассеяния и дискретном цвете.

В [3]:

 импортировать plotly. express как px
df = px.data.iris()
рис = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
рис.шоу()

В [4]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.iris()
рис = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", marginal_y="скрипка",
           marginal_x="box", trendline="ols", template="simple_white")
рис.шоу()

Подробнее о планках погрешностей.

В [5]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.iris()
df["e"] = df["sepal_width"]/100
рис = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", error_x="e", error_y="e")
рис.шоу()

Подробнее о гистограммах.

В [6]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.tips()
fig = px.bar(df, x="sex", y="total_bill", color="smoker", barmode="group")
рис.шоу()

В [7]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.medals_long()
рис = px. bar(df, x="медаль", y="количество", цвет="нация",
             pattern_shape="нация", pattern_shape_sequence=[".", "x", "+"])
рис.шоу()

Подробнее о фасетных графиках.

В [8]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.tips()
fig = px.bar(df, x="sex", y="total_bill", color="smoker", barmode="group", facet_row="time", facet_col="day",
       category_orders={"день": ["Чт", "Пт", "Сб", "Вс"], "время": ["Обед", "Ужин"]})
рис.шоу()

Подробнее о матрицах диаграмм рассеяния (SPLOM).

В [9]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.iris()
рис = px.scatter_matrix (df, размеры = ["sepal_width", "sepal_length", "petal_width", "petal_length"], color="species")
рис.шоу()

Подробнее о параллельных координатах и параллельных категориях, а также о непрерывном цвете.

В [10]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.iris()
рис = px. parallel_coordinates(df, color="species_id", labels={"species_id": "Виды",
                  "sepal_width": "Ширина чашелистика", "sepal_length": "Длина чашелистика",
                  "petal_width": "Ширина лепестка", "petal_length": "Длина лепестка", },
                    color_continuous_scale=px.colors.diverging.Tealrose, color_continuous_midpoint=2)
рис.шоу()

В [11]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.tips()
рис = px.parallel_categories(df, color="size", color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno)
рис.шоу()

Подробнее о метках при наведении.

В [12]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(df.query("year==2007"), x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", color="continent",
           hover_name="страна", log_x=True, size_max=60)
рис.шоу()

Подробнее об анимации.

В [13]:

 импортировать plotly.express как px
df = px. data.gapminder()
рис = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", анимация_frame="год", анимация_группа="страна",
           размер = "поп", цвет = "континент", hover_name = "страна", facet_col = "континент",
           log_x=Истина, size_max=45, range_x=[100,100000], range_y=[25,90])
рис.шоу()

Узнайте больше о линейных графиках.

В [14]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.gapminder()
fig = px.line(df, x="год", y="lifeExp", color="континент", line_group="country", hover_name="country",
        line_shape="сплайн", render_mode="svg")
рис.шоу()

Подробнее о диаграммах с областями.

В [15]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.gapminder()
fig = px.area(df, x="год", y="население", color="континент", line_group="страна")
рис.шоу()

Подробнее о временной шкале/диаграммах Ганта.

В [16]:

 импортируйте plotly.express как px. 
импортировать панд как pd
df = pd.DataFrame([
    dict(Task="Job A", Start='2009-01-01', Finish='2009-02-28', Resource="Alex"),
    dict(Task="Job B", Start='2009-03-05', Finish='2009-04-15', Resource="Alex"),
    dict(Task="Job C", Start='2009-02-20', Finish='2009-05-30', Resource="Max")
])
fig = px.timeline(df, x_start="Начало", x_end="Готово", y="Ресурс", color="Ресурс")
рис.шоу()

Подробнее о воронкообразных диаграммах.

В [17]:

 импортируйте plotly.express как px.
данные = дикт(
    число=[39, 27,4, 20,6, 11, 2],
    stage=["Посещение сайта", "Загрузки", "Потенциальные клиенты", "Запрашиваемая цена", "Счет отправлен"])
рис = px.funnel (данные, x = 'число', y = 'этап')
рис.шоу()

Диаграммы от части к целому¶

Узнайте больше о круговых диаграммах.

В [18]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.gapminder().query("год == 2007").query("континент == 'Европа'")
df.loc[df['pop'] < 2. e6, 'country'] = 'Другие страны' # Представляет только большие страны
fig = px.pie(df, values='pop', names='country', title='Население европейского континента')
рис.шоу()

Узнайте больше о диаграммах солнечных лучей.

В [19]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.gapminder().query("год == 2007")
fig = px.sunburst(df, path=['континент', 'страна'], values='pop',
                  color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'])
рис.шоу()

Подробнее о древовидных картах.

В [20]:

 импортируйте plotly.express как px.
импортировать numpy как np
df = px.data.gapminder().query("год == 2007")
fig = px.treemap(df, path=[px.Constant('мир'), 'континент', 'страна'], values='pop',
                  color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'])
рис.шоу()

Узнайте больше о картах сосулек.

В [21]:

 импортировать plotly.express как px
импортировать numpy как np
df = px. data.gapminder().query("год == 2007")
fig = px.icicle(df, path=[px.Constant('мир'), 'континент', 'страна'], values='pop',
                  color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'])
рис.шоу()

Распределения¶

Подробнее о гистограммах.

В [22]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", y="tip", color="sex", marginal="коврик", hover_data=df.columns)
рис.шоу()

Узнайте больше о ящичковых диаграммах.

В [23]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.tips()
fig = px.box(df, x="day", y="total_bill", color="курильщик", notched=True)
рис.шоу()

Подробнее о скрипичных сюжетах.

В [24]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.tips()
fig = px.violin(df, y="tip", x="курильщик", color="sex", box=True, points="all", hover_data=df.columns)
рис.шоу()

В [25]:

 импортировать plotly. express как px
df = px.data.tips()
рис = px.ecdf(df, x="total_bill", color="sex")
рис.шоу()

В [26]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.tips()
рис = px.strip(df, x="общий_счет", y="время", ориентация="ч", цвет="курильщик")
рис.шоу()

Узнайте больше о контурах плотности, также известных как контуры двумерной гистограммы.

В [27]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.iris()
рис = px.density_contour(df, x="sepal_width", y="sepal_length")
рис.шоу()

Узнайте больше о тепловых картах плотности, также известных как двумерные гистограммы.

В [28]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.iris()
fig = px.density_heatmap(df, x="sepal_width", y="sepal_length", marginal_x="коврик", marginal_y="гистограмма")
рис.шоу()

Изображения и тепловые карты¶

Узнайте больше о тепловых картах и изображениях.

В [29]:

 импортируйте plotly. express как px.
данные = [[1, 25, 30, 50, 1], [20, 1, 60, 80, 30], [30, 60, 1, 5, 20]]
рис = px.imshow (данные,
                labels=dict(x="День недели", y="Время дня", color="Производительность"),
                x=['Понедельник', 'Вторник', 'Среда', 'Четверг', 'Пятница'],
                y=['Утро', 'День', 'Вечер']
               )
fig.update_xaxes (сторона = "сверху")
рис.шоу()

В [30]:

 импортировать plotly.express как px
из skimage import io
img = io.imread('https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/00/Crab_Nebula.jpg/240px-Crab_Nebula.jpg')
рис = px.imshow (изображение)
рис.шоу()

Тайловые карты¶

Узнайте больше о тайловых картах и точках на тайловых картах.

В [31]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.carshare()
рис = px.scatter_mapbox(df, lat="centroid_lat", lon="centroid_lon", color="peak_hour", size="car_hours",
                  color_continuous_scale=px.colors.cyclical. IceFire, size_max=15, масштаб=10,
                  mapbox_style="карто-позитрон")
рис.шоу()

Подробнее о тайловой карте Картограммы GeoJSON.

В [32]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.election()
геоджсон = px.data.election_geojson()
рис = px.choropleth_mapbox(df, geojson=geojson, color="Bergeron",
                           местоположения = "район", featureidkey = "properties.district",
                           центр = {"широта": 45,5517, "долгота": -73,7073},
                           mapbox_style="карто-позитрон", zoom=9)
рис.шоу()

Контурные карты¶

Узнайте больше о контурных картах символов.

В [33]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.gapminder()
рис = px.scatter_geo(df, location="iso_alpha", color="continent", hover_name="country", size="pop",
               animation_frame="год", проекция="природная земля")
рис.шоу()

Подробнее о картограммах.

В [34]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.gapminder()
fig = px.choropleth(df, location="iso_alpha", color="lifeExp", hover_name="country", animation_frame="year", range_color=[20,80])
рис.шоу()

Полярные координаты¶

Подробнее о полярных графиках.

В [35]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.wind()
рис = px.scatter_polar(df, r="частота", тета="направление", цвет="сила", символ="сила",
            color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Plasma_r)
рис.шоу()

В [36]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.wind()
fig = px.line_polar(df, r="частота", theta="направление", color="сила", line_close=True,
            color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Plasma_r)
рис.шоу()

Узнайте больше о полярных гистограммах.

В [37]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.wind()
рис = px. bar_polar(df, r="частота", theta="направление", цвет="сила", template="plotly_dark",
            color_discrete_sequence= px.colors.sequential.Plasma_r)
рис.шоу()

Трехмерные координаты¶

Узнайте больше о трехмерных точечных диаграммах.

В [38]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.election()
fig = px.scatter_3d(df, x="Joly", y="Coderre", z="Bergeron", color="winner", size="total", hover_name="district",
                  symbol="result", color_discrete_map = {"Жоли": "синий", "Бержерон": "зеленый", "Кодер":"красный"})
рис.шоу()

Троичные координаты¶

Узнайте больше о троичных диаграммах.

В [39]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.election()
fig = px.scatter_ternary(df, a="Joly", b="Coderre", c="Bergeron", color="winner", size="total", hover_name="district",
                   size_max=15, color_discrete_map = {"Жоли": "синий", "Бержерон": "зеленый", "Кодер":"красный"} )
рис. шоу()

А как насчет Dash?¶

Dash — это платформа с открытым исходным кодом для создания аналитических приложений, не требующая Javascript и тесно интегрированная с графической библиотекой Plotly.

Узнайте, как установить Dash, по адресу https://dash.plot.ly/installation.

Везде на этой странице, где вы видите fig.show() , вы можете отобразить один и тот же рисунок в приложении Dash, передав его аргументу figure компонента Graph из встроенного dash_core_components пакет вроде этого:

 import plotly.graph_objects как go # или plotly.express как px
fig = go.Figure() # или любая функция Plotly Express, например. px.bar(...)
# fig.add_trace( ... )
# fig.update_layout( ... )
импортировать тире
импортировать dash_core_components как DCC
импортировать dash_html_components как html
приложение = тире.Dash()
app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(рисунок=рис)
])
app.run_server(debug=True, use_reloader=False) # Отключить перезагрузку, если внутри Jupyter

Построение графика PCA (анализ главных компонентов)

В этом документе объясняется построение графиков, связанных с PCA, кластеризацией, LFDA и MDS, с использованием {ggplot2} и {ggfortify} .

{ggfortify} пусть {ggplot2} знает, как интерпретировать объекты PCA. После загрузки {ggfortify} вы можете использовать функцию ggplot2::autoplot для stats::prcomp и объекты stats::princomp .

библиотека

 (ggfortify)
df <- диафрагма[1:4]
pca_res <- prcomp(df, масштаб. = TRUE)
автограф (pca_res)

Результат

PCA должен содержать только числовые значения. Если вы хотите раскрасить нечисловыми значениями исходные данные, передайте исходные данные, используя ключевое слово data , а затем укажите имя столбца с помощью ключевого слова color . Используйте справку (autoplot.prcomp) (или help (autoplot.*) для любых других объектов), чтобы проверить доступные параметры.

 автографик (pca_res, данные = радужка, цвет = 'Виды')

Передача метки = TRUE рисует каждую метку данных, используя имен строк

 автоплот (pca_res, данные = радужная оболочка, цвет = «вид», метка = ИСТИНА, метка.  размер = 3)

Прохождение формы = ЛОЖЬ делает график без точек. В этом случае включается метка , если не указано иное.

 автоплот (pca_res, данные = радужная оболочка, цвет = «вид», форма = ЛОЖЬ, label.size = 3)

Прохождение загрузок = TRUE рисует собственные векторы.

 autoplot (pca_res, данные = радужная оболочка, цвет = «Виды», загрузки = ИСТИНА)

Вы можете прикрепить метки собственных векторов и изменить некоторые параметры.

 автоплот (pca_res, данные = радужная оболочка, цвет = «Виды»,
         loads = TRUE, loads.color = 'синий',
         loads.label = TRUE, loads.label.size = 3)

По умолчанию каждый компонент масштабируется так же, как стандарт побочный сюжет . Вы можете отключить масштабирование, указав scale = 0

 автограф (pca_res, масштаб = 0)

{ggfortify} поддерживает объект stats::factanal так же, как и PCA. Доступные варианты аналогичны PCA.

Важно Вы должны указать опцию scores при вызове factanal для расчета болячек (по умолчанию scores = NULL ). В противном случае заговор не удастся.

 d.factanal <- factanal (состояние.x77, факторы = 3, баллы = «регрессия»)
автограф (d.factanal, данные = state.x77, цвет = 'Доход')

 autoplot(d.factanal, label = TRUE, label.size = 3,
         loads = TRUE, loads.label = TRUE, loads.label.size = 3)

{ggfortify} поддерживает класс stats::kmeans . Вы должны явно передать исходные данные в функцию autoplot через ключевое слово data . Потому что км означает, что объект не хранит исходные данные. Результат будет автоматически раскрашен кластером по категориям.

 набор семян(1)
autoplot (kmeans (USArrests, 3), данные = USAarrests)

 autoplot (kmeans (USArrests, 3), данные = USArrests, label = TRUE, label. size = 3)

{ggfortify} поддерживает классы cluster::clara , cluster::fanny , cluster::pam , а также классы cluster::silhouette . Поскольку эти экземпляры должны содержать исходные данные в своем свойстве, нет необходимости явно передавать исходные данные.

 библиотека (кластер)
автозаговор (клара (ирис [-5], 3))

Указание кадра = TRUE в автографике для stats::kmeans и cluster::* рисует выпуклость для каждого кластера.

 autoplot(fanny(iris[-5], 3), frame = TRUE)

Если вам нужен эллипс вероятности, {ggplot2} 1.0.0 или выше. Укажите все, что поддерживается в ключевом слове ggplot2::stat_ellipse type через кадр.тип опция.

 autoplot(pam(iris[-5], 3), frame = TRUE, frame.type = 'норма')

Если вам нужен график силуэта, передайте объект силуэта функции autoplot .

 автоплот(силуэт(пам(ирис[-5], 3L)))

Для получения дополнительной информации о графиках Silhouette и о том, как их можно использовать, см. пример базы R, scikit-learn пример и оригинальная бумага.

Пакет

{lfda} поддерживает набор методов локального дискриминантного анализа Фишера. Вы можете использовать autoplot для построения графика результатов анализа таким же образом, как PCA.

библиотека

 (lfda)
# Локальный дискриминантный анализ Фишера (LFDA)
модель <- lfda(iris[-5], iris[ 5], r = 3, metric="plain")
автографик (модель, данные = радужная оболочка, кадр = ИСТИНА, кадр.цвет = 'Виды')

 # Локальный дискриминантный анализ Фишера с полуконтролем (SELF)
модель <- self(радужная оболочка [-5], радужная оболочка [ 5], бета = 0,1, r = 3, метрика = "обычная")
автографик (модель, данные = радужная оболочка, кадр = ИСТИНА, кадр.цвет = 'Виды')

Перед составлением плана

Несмотря на то, что функции MDS возвращают матрицу или список (не конкретный класс), {ggfortify} может вывести фоновый класс из атрибута list и выполнить autoplot .

ПРИМЕЧАНИЕ Вывод из матрицы не поддерживается.

ПРИМЕЧАНИЕ {ggfortify} может отображать экземпляр stats::dist в виде тепловой карты.

 автосюжет (евродист)

Построение классического (метрического) многомерного масштабирования

stats::cmdscale выполняет классическую MDS и возвращает координаты точек как матрица , поэтому в этом случае вы не можете использовать autoplot . Однако либо eig = TRUE , add = True либо x.ret = True указано, stats::cmdscale возвращает list вместо matrix . В этих случаях {ggfortify} может сделать вывод, как построить его через автозаговор . Обратитесь к справке (cmdscale) , чтобы узнать, что это за параметры.

 autoplot(cmdscale(eurodist, eig = TRUE))

Укажите label = TRUE для построения меток.

Партнерская программа

1 Расчёт статически определимой рамы

1.1 Кинематический анализ

1.2 Структурный анализ

1.3 Построение эпюр внутренних усилий

1.4 Статическая проверка расчёта

Сюжетный экспресс на Python

Обзор¶

Функции высокого уровня¶

Plotly Express в Dash¶

Галерея¶

Точечная, линейная, площадная и гистограмма¶

Диаграммы от части к целому¶

Распределения¶

Изображения и тепловые карты¶

Тайловые карты¶

Контурные карты¶

Полярные координаты¶

Трехмерные координаты¶

Троичные координаты¶

А как насчет Dash?¶

Построение графика PCA (анализ главных компонентов)

Перед составлением плана

Построение классического (метрического) многомерного масштабирования

Добавить комментарий Отменить ответ