Paso 4: Darle forma, modelo.
Ahora viene la diversión parte, modelo! Estamos modelando los datos para dar forma en orden para poder comenzar a entender mejor. Al dar nuestra forma de datos modelando en el ordenador, estamos un paso más cerca de dar nuestros datos intangibles una forma tangible. Cuando hacemos un modelo nuestros datos, lo que realmente estamos haciendo es moverse puntos en el espacio. Prefiero utilizar el programa Rhinoceros 3D, sin embargo pueden utilizar cualquier otro software de modelado Sketchup, Modo, Maya, Vectorworks, Autocad, etc.. Ahora tienes que decidir cómo modelar los datos. ¿Desea conectar puntos en el espacio con líneas? ¿reemplazar los puntos con formas? ¿Crear un plano con los puntos que ya tienes? Tal vez quieres escribir a algún tipo de scrip que toma valores de su conjunto de datos. Cualquier operación que desea ejecutar en los datos, hazlo ahora! Usted elige cómo mostrar los datos a través de modelación.
Si opta por usar dos conjuntos diferentes de datos ahora es el momento de decidir cómo va a incorporar cada conjunto de datos. Superposición de las dos formas encima de la otra que va a crear un nuevo formulario basado en la fusión de datos. De esta manera podría entonces decide si Unión o booleano el también formas, esencialmente combinando el también conjuntos de datos o selectivamente sacrificio basan en forma. O tal vez podría escribir un script que usaría los dos conjuntos de datos para establecer los parámetros de un formulario. Una vez más, su opción para fusionar o sacrificar piezas de los datos. Elijas lo que elijas, a menudo es más interesante dejar que los datos a determinar la forma más bien al revés.
Para mi proyecto, he querido crear un plano o una forma que tendría de altura basado en el valor de datos. Para el primer mapa, la densidad de la actividad, usé saltamontes para ejecutar un script que el valor de gradiente de cada punto como un valor y luego subir ese punto, en la dirección Z, según su valor. De tal manera, podría generar un nuevo paisaje de San Francisco donde las áreas de mayor densidad de actividad son altas montañas y las áreas de una densidad más baja de la actividad son valles inferiores. Para hacer esta forma, usé un muestreador de imagen en saltamontes que esencialmente utilizar mi mapa de degradado como un mapa de bits para generar y mover puntos basados en las imágenes de valores integrados (que se derivan de los datos). Para el segundo mapa, los grupos de usuarios, usé saltamontes otra vez a sacar cada punto según al número de usuarios lo representado.
Ambos mapas crean una serie de puntos que están flotando espacio en distintas alturas Z, así que tenemos que conectar todos ellos. Usé una malla delaunay, una operación triangular puntos dando por resultado una superficie de malla, para generar conjuntos de datos de cada mapa en una superficie. Las superficies resultantes fueron sacadas luego a una base común para ambos dar un punto de referencia. Los dos mapas entonces fueron combinados juntos para crear una nueva forma derivada de la comparación de ambos mapas. Así, podemos ver desde nuestro formulario de nuevo donde hay áreas de o más usuarios o mayor densidad de actividad o combinación los dos. Mientras que podemos haber previamente pensamos que las zonas de mayor densidad de actividad significaban más gente y así más usuarios, lo que aprendimos fue que quizás hay mayor densidad de usuarios independiente de la actividad. Entonces podemos hacer zoom en ciertas áreas, que crean curiosas discrepancias y tratan de comprender basada más en esa ubicación particular en la ciudad.
Ahora que tienen tus datos, tienes una nueva forma de ver sus datos y, por tanto, más que aprender!
Arriba es una imagen de muestra de mi script de saltamontes para consultas sobre cómo utilizar el muestreador de imagen como la adjunta escritura de saltamontes y el archivo de Rhino. Juguetear alrededor!
