statistics - ¿Cómo puedo hacer voronoi treemaps?
Quiero hacer voronoi treemaps para datos estadísticos, como noticias
¿Sabes cómo puedo hacer eso en Perl, PHP, Ruby o Python?
James Tauber está escribiendo un tutorial que usa JavaScript y el algoritmo de Fortune para dibujar un diagrama de Voronoi en un elemento de canvas : Voronoi Canvas Tutorial
Todavía no está completo (está en la parte 3 de 4) pero creo que hay suficiente para completarlo.
Acabo de encontrar esta página. He estado trabajando en un applet demo de Voronoi usando Javascript / canvas, luego de traducir a Javascript una versión C # del algoritmo de Steven Fortune por Benjamin Dittes (disponible en Code Project, ver "Algoritmo Voronoi de Fortune implementado en C #"). Aquí está la página que incluye el algoritmo de Voronoi de Fortune en Javascript: http://www.raymondhill.net/voronoi/voronoi.php Esta es una primera iteración, planeo adaptarla aún más para adaptarme mejor a Javascript. Espero que esto ayude.
En primer lugar, las líneas no son extrañas: es el resultado del hecho de que no se trata de una teselación de Voronoi normal, sino de una teselación Voronoi (AWT) ponderada en área, posiblemente incluso una teselación Voronoi centroidal (CVT). Dicho esto, para tener regiones de Voronoi (polígonos) con áreas significativamente diferentes (que reflejarían algún atributo de los datos), se necesitan AWT (preferiblemente implementados como CVT para mantener relaciones de aspecto agradables para los polígonos); un algoritmo de Voronoi normal (como lo sugirieron algunas personas de arriba) no podrá ayudarte. Probablemente no haya una solución directa para esto disponible, especialmente no para los lenguajes guionados, ya que la complejidad computacional debida a los pasos iterativos de actualización para los AWT es bastante alta. Debería buscar el trabajo en "Voronoi Treemaps" y "Dynamic Voronoi Treemaps" por Balzer et al. y Sud et al. para tener una idea del algoritmo y luego implementarlo por su cuenta (todo lo que necesita está en sus papeles).
La última versión (2.0) de Macrofocus TreeMap tiene el algoritmo de Voronoi como opción, entre otros.
Buenas demostraciones y gráficos para Python: http://home.scarlet.be/zoetrope/voronoi/ ( Copia archivada en wayback )
la otra respuesta de Python parece apuntar a una solución de ráster único . También estoy interesado en resolver este problema (en Python) y creo que la siguiente secuencia de comandos podría formar un punto de inicio utilizable: