散点图

摘要： 目的:对比分析散点图与24h动态心电图诊断心律失常的效果,旨在为心律失常的影像学诊断提供更丰富的相关资料与数据。方法:以2019年1月~2010年12月为研究背景时间,以心律失常患者68例为分析对象,患者均接受24h动态心电图检查,随着将检查结果绘制成散点图,分析散点图与24h动态心电图检查对心律失常临床诊断价值。结果:①差异性传导与室上性前期收缩相比,无显著差异(P>0.05),窦性心律、心房颤动、室性早搏与室上性前期收缩相比,存在明显差异(P0.05);③ROC曲线结果显示,窦性心律、差异性传导、心房颤动、室上性期前收缩以及室性早搏诊断的心律失常的AUC分别是0.859、0.778、0.640、0.721、0.681,B线斜率诊断心律失常的AUC为0.928,B线斜率AUC值比其他指标的AUC值高(P<0.05)。结论:在心律失常临床诊断中,应用散点图作为参考依据,诊断准确度高,可减少误诊,为临床诊治提供有利依据。

摘要： 截取1979-2018年火灾事故直接经济损失统计数据,通过绘制散点图,结合相关知识找出与经济损失原始数据散点拟合程度最高的曲线回归模型,以直接经济损失作为因变量、年份作为自变量构建预测模型。

摘要： 独立性经验与线性回归的统计数据的给出形式有表格、直方图、散点图和扇形图等。我们要能根据统计数据的类型正确提取所需数据,并能准确使用数据解答问题。本文总结几种可能的给出形式,以供同学们参考。

摘要： 分类器的建立及参数调整人类可以根据散点图的分布直接给出分类直线所在的位置,但是机器看不到,也不知道这条分类直线应该放在哪里,它只能一点点地将样本点带入分段函数中。如果分段函数判断的结果与实际类别匹配就说明该直线能够正确分类;否则不能正确分类,需要修正直线的位置,直到全部样本带入后都能正确分类为止。因此,机器需要具备判断能力。基于此,给定判断规则,机器就可以通过自身学习迭代出正确的分类直线的位置。

摘要： 背景心律失常是心血管疾病患者常见的临床表现,具有一过性和阵发性的特点。患者易在院外发生心律失常,而传统的心电图设备因难以随时佩戴,常导致无法捕捉到患者心律失常发作时的心电信号。目的探讨院前应用散点图初筛可穿戴单导联远程心电监测心律失常的效果。方法选取2018年9月至2019年9月银川市基层医疗机构就诊的1076例患者,均在有心悸、头晕、胸闷、气短等症状时,在院外佩戴可穿戴单导联远程心电监测设备,采集并实时上传至云端的24 h心电图资料。A组为基层医生依据散点图的诊断,B组和C组为银川市第一人民医院远程心电诊断中心医生分别依据散点图和散点图结合心电图的诊断。分析三组心律失常检出率、检出类型、诊断一致性及符合率,并以C组为金标准,分析A组和B组诊断心律失常的灵敏度、特异度、阳性预测值及阴性预测值。结果(1)A组、B组、C组分别检出14种1301例次、14种1323例次、15种1647例次心律失常,心律失常检出率分别为80.9%、81.2%、87.5%。(2)A组与B组诊断心律失常具有强一致性(Kappa=0.891,95%CI(0.711,1.071),P=0.617),诊断符合率为96.7%;B组与C组诊断心律失常具有强一致性(Kappa=0.759,95%CI(0.489,1.029),P<0.001),诊断符合率为93.6%;A组与C组诊断心律失常具有较强的一致性(Kappa=0.692,95%CI(0.392,0.992),P<0.001),诊断符合率为91.7%。(3)A组诊断心律失常的灵敏度为91.5%、特异度为93.3%、阳性预测值为99.0%、阴性预测值为61.2%,B组诊断心律失常的灵敏度为92.8%、特异度为99.3%,阳性预测值为99.9%、阴性预测值为66.3%。结论在院前应用散点图初筛可穿戴单导联远程心电监测心律失常,可实现心律失常诊疗关口前移,并以此建立起由社区居民、基层全科医生和远程心电诊断中心医生共同参与的心律失常防治网。

摘要： 视频网站的用户评论、弹幕逐渐成为视频内容之外的一个引起热议的话题。视频评论作为新的文化产品和文化形式,引起了社会的关注。文章以B站为例,通过网络爬虫收集数据,利用大数据相关技术,对评论数据进行处理分析,并以词云图及散点图的方式呈现用户的关注点及语言表达的差异性,直观地为相关研究提供参考。

摘要： 如果题目所给样本点的分布不呈带状分布,即两个变量不呈线性关系,就不能直接利用线性回归方程建立两个变量之间的关系。这时我们可以把散点图和已经学过的各种函数,如幕函数、指数函数、对数函数、二次函数等作比较,挑选出与这些散点拟合最好的函数,然后利用变量置换,把非线性回归方程问题转化为线性回归方程问题来解决,这样就可以利用线性回归模型来建立,和工之间的非线性回归方程了。

摘要： 利用Python语言的第三方库Numpy,Matplotlib和Pandas对学生成绩进行处理和分析.科学设计数据处理流程,包含打开文件模块、获取数据模块、数据处理模块和数据可视化模块.绘制出学生成绩雷达图、散点图和饼状图,供教师进行可视化分析,以便及时调整教学内容与教学方法.

摘要： 复杂流体油气藏的流体性质依靠常规录井、测井手段难以识别,基于文昌X区油气藏的气测录井响应,提出一种先识别流体类型、再评价含油气丰度的快速识别技术.应用目标区23口井458层显示层的气测衍生资料建立3H解释模型、Bar图法及气测衍生参数散点图等复杂储层流体性质识别图板,达到快速识别流体类型的目的;应用气测数据,分组段统计气测特征参数异常倍数和VOL_(C1),建立储层含油气丰度评价标准.该技术在文昌X区应用效果良好,与电缆取样、地层DST测试的吻合率达96%以上,值得推广应用.

摘要： 目的报告1例卵形疟原虫感染病例的确诊过程。方法采集患者抗凝血样,结合全自动血液分析仪散点图和细胞分类报警信息、瑞氏染色镜检、疟原虫快速诊断试剂盒等方法合力确诊。结果患者经多种方法确诊为卵形疟,给予规范治疗后痊愈。结论患血常规检测中发现散点图异常、细胞分类报警信息有特殊提示时应警惕,镜检结合其他方法可提高阳性检出率。

摘要： 遥感影像的噪声估计是遥感影像质量评价的重要环节.本文详细研究了现有遥感影像噪声估计方法,归纳了这些方法的优缺点,总结了其存在的主要问题,主要包括以下两点:影像的边缘与纹理信息对影像影响,造成影像噪声的过高估计;手动选择均质区域,自动化处理水平较低.针对这些问题本文提出了一种改进的散点图噪声估计方法,能够在顾及影像边缘及纹理等信息的同时自动化地对影像噪声进行估计.该方法通过边缘检测和散点图散点密度划分的方式,剔除了参与噪声估计中的无用散点(边缘及纹理信息对应的散点),并通过对比实验验证了该方法的稳定性与有效性.

摘要： 全自动流式血细胞分析仪不仅能给提供血液中各种有形成分的数量参数,还可以提供血细胞的形态及分布情况,但是人们往往只习惯于关注分析报告中血细胞数值的变化,而忽视了血细胞的形态变化.分析报告中的直方图、二维散点图能够很直观的反映出血细胞的形态变化及各种形态血细胞的分布情况.建议临床医师要将检测数据与图形结合起来分析，这样可以避免遗漏细胞形态上的异常变化。实验室检验人员也应当将报告中不易被发现的异常信息及时的与临床大夫沟通，使医生可以结合检测报告结果更加全面的分析病情，做出正确的诊断。

摘要： 房扑的RR-Lorenz散点图规律性强，特征明显，用于诊断房扑，不仅准确直观，一目了然，而且提供了房室传导的整体观，有利于全面把握心室率，正确评估血流动力学，为心房扑动临床诊治提供重要的依据。

摘要： 散点图作为一种新的研究方法在解释和揭示心律失常规律及发生机制方面显示出应有的价值.新近发表的多篇论文用散点图揭示了反复性间位性室性早搏二联律(RIVB)的机制.基于缓慢的窦性心律背景，RIVB的发生使得心室率加倍，没有两个通路的2个自动节律点相互作用：1个起搏点是来自窦房结的正常的QRS波群，而另一个是低级心室起搏点(可以强烈地调整节律缩短二联律间期高达48％)。其机制是通过室性早搏插入正常QRS波来强烈调整心室起搏点加速导致的。频发室性早搏可诱发快速室性心律失常，偶尔引起充血性心衰。因此，明确RIVB的发生机制有可能帮助预防临床严重状况。

摘要： 今天，非线性动力学(Nonlinear Dynamics)的分析方法正日益广泛地溶入到现代医学之中。当前主要运用的方法有五种：散点图(Plot)、分数维(Fractal Dimension)、Lyapunov指数、近似熵(Approximate Entropy)及杂度(Complexity)。虽然对于以上几种方法的研究还处于初级阶段，但就与临床试验相结合的角度来看有着重要意义和广阔前景。而以上方法的实现又不离不开一个基本的先决条件，那就是计算机的应用。该文就临床实验中最具有意义的散点图为例简介计算机在其中的应用。

摘要： 现如今数字图书馆所发布的大部分数据只包含图书资源的相关信息,并没有用户属性与图书资源共同发布的数据,使得分析者不能从现有发布数据中分析出更多的信息,对有些科学研究造成困扰.建立一种用户属性与图书信息共同发布的匿名方式,首先将所有图书使用图书分类号进行重新编码,其次根据重新编码的稀疏情况将整个数据进行划分,最后在每个划分中使用置换方法进行匿名.实验结果表明,最终匿名表的数据具有较高的准确性和实用性,并能够通过散点图的方式直观的看到属性间的关系,为科学研究提供更多有用信息.

摘要： 本文通过利用图形计算器绘制音乐的节拍与音符的频率的散点图，主要研究中国传统音乐及世界名曲的共同点。加深了对中国的传统音乐及世界名曲的理解，为将中国传统文化推向世界做出了有益的探索。在研究过程中，我们自身实现了有益的提高，展现了图形计算器快捷，精准的优势。

摘要： 本文主要统计了矿区铜钼1号、PD3和PD11共224件样品的Cu-Mo, Pb-Zn元素，获得平均值(av)、标准偏差(sd)、变化系数(v)、最大值(max)、最小值(min)、相关系数(γ)等数据及散点图，通过对矿石样与岩石样两元素相关系数的计算与对比分析，从而得出两种元素之间的关系。

摘要： 本文观察房性早博、室性早博、心房颤动、心室颤动等心律失常的散点图的变异性和变化规律,探讨不同心律失常Lorenz图的图形意义,评定其临床应用价值.

摘要： 本发明公开了一种散点图描述的自然语言自动生成方法及装置，所述方法包括如下步骤：步骤1，采集散点图，使用Scagnostics算法对采集的所述散点图进行相似性度量；步骤2，使用改进的Faster R‑CNN方法，判断进行相似性度量后的散点图的视觉类别即深刻见解；步骤3，基于所述散点图的视觉类别，编写散点图摘要的描述范例，形成散点图数据集，并对所述散点图数据集进行预处理；步骤4，使用预处理后的散点图数据集对改进的Chart‑to‑Text模型进行训练，并通过完成训练后的改进的Chart‑to‑Text模型生成散点图的文本描述。本发明能够快速准确的提取散点图中携带的可视编码信息，自动生成高质量的散点图描述文本。

摘要： 本发明提供了一种基于连通图和凸包的散点图去重叠算法，包括：步骤1，选取一个以图片为标记点的图片散点图，且图片散点图中的所有图片的四个边长都相等，获取图片散点图中每张图片的坐标和宽高；步骤2，通过碰撞检测算法计算图片散点图中各个图片之间的邻接矩阵；步骤3，根据计算出的各个图片之间的邻接矩阵和基于宽度优先搜索的暴力搜索方法计算图片散点图中所有图片的连通图；步骤4，对计算出的每个连通图计算凸包。本发明可以大幅减少以图片为标记的图片散点图的视觉重叠，完全消除图片散点图中单个凸包内的视觉重叠，为图片数据集的可视分析提供了有效的方法，提高了分析效率，用户可以准确感知图片散点图中图片的位置。

摘要： 本申请提供一种基于散点图的分析预警装置、方法、系统和电子设备，处理模块可对检测时段内获得的脉搏波数据进行处理，得到对应的PPI数据序列，构建模块可根据PPI数据序列构建对应的散点图，计算模块可计算散点图中的散点在设定象限内的分布概率数据，预警模块可将分布概率数据导入至预先构建的预警模型，得到脉搏波数据对应的预警结果。该方案中，由于构建的散点图主要体现出数据的分布情况，而与检测时段内的具体参数无关，因此，基于散点图进行预警分析可不受检测时段长短的影响，可适用于任意检测时段内的数据的预警分析。

摘要： 本发明公开了一种散点图相似性度量方法、终端设备及存储介质，使用PointNet作为特征提取器，并将采样操作融入相似性度量方法中，借助PointNet在二维点云上进行对比学习训练，使用点云数据作为输入能使度量结果独立于散点图的可视化表示，让网络能够学习到散点数据本身的特征；采样操作能使不规则的点云数据更好地配合PointNet；不同的数据增强操作引导网络的学习方向，以度量散点图不同维度上的相似性。本发明不需要带标签的数据，解决了人工获得标签成本高，以及不同人主观判断的不同而使结果产生偏差的问题。

摘要： 本申请涉及图像显示技术领域，公开了散点图像的显示方法及样本分析设备、相关装置。该显示方法包括：获取样本检测数据，以得到样本中每一粒子对应的多维信号数据；建立散点图像，散点图像中散点与样本中的粒子一一对应，每一散点在散点图像中的位置由对应粒子的多维信号数据确定；根据样本检测数据确定异常粒子；调整异常粒子对应的散点的显示参数。通过上述方式，能够在散点图像上直观显示异常粒子对应的散点，便于用户观看，提升用户体验。

摘要： 本申请涉及图像显示技术领域，公开了散点图像的显示方法及样本分析设备、相关装置。该显示方法包括：获取样本检测数据，以得到样本中每一粒子对应的多维信号数据；建立散点图像，散点图像中散点与样本中的粒子一一对应，每一散点在散点图像中的位置由对应粒子的多维信号数据确定；根据每一散点在预设区域内的密度，调整散点的灰度值。通过上述方式，能够提升散点图像的显示效果。

摘要： 本发明涉及心电数据技术领域，具体公开了一种基于RR间期比值散点图、对异位心拍快速定位及批量处理，加快动态心电数据分析诊断的动态心电数据处理方法，包括对动态心电图的原始数据的QRS波检测，提取波形特征，根据特征对心拍分类；遍历QRS波数据，采用差分法获取并存储所有心拍的RR间期值；以步骤S2获取的当前心拍的RR间期与前一心拍的RR间期的比值作为横坐标，以后一心拍的RR间期与当前心拍的RR间期的比值作为纵坐标，逐一心拍绘制得到RR间期比值散点图；选取RR间期比值散点图上异位特征明显的多个心拍进行批量处理，完成动态心电图的心拍处理作业。及一种与该处理方法对应的处理装置。

摘要： 本申请涉及一种基于散点图的分类网络辅助分析方法及装置，其中的方法包括：利用数据集对分类网络进行训练，获取分类网络中任一个网络层输出的各高维特征向量并形成高维特征组，对高维特征组中的各高维特征向量进行线性映射以得到各高维特征向量分别对应的低维特征向量；构建基于低维空间的散点图，根据散点图中的各投影点在对应样本图像中的标注信息，确定各投影点分别对应的低维特征向量从属的分类类别，根据各投影点分别对应的低维特征向量从属的分类类别，以及各投影点的分布状态判断数据集中各样本图像的分类合理性。技术方案可定性地对分类网络结构、数据集划分、训练策略等方面进行指导和分析，利于优化分类模型的训练过程。

摘要： 本发明公开了一种基于多模态神经网络的心电散点图异常识别分类方法，包括：1获取具有人工标记的心电数据集；2将心电数据绘制为带有时序特征的心电散点图，并对心电散点图样本设置标签；3建立基于多模态神经网络的心电散点图异常识别分类模型；4利用所述心电散点图样本及其标签对多模态神经网络进行训练；5定位待分析心电数据的R峰位置并记录，根据定位的位置绘制心电散点图；6利用所述心电散点图异常识别分类模型对心电散点图进行异常分类。本发明能将一维的心电数据转换为二维的心电散点图，再结合多模态神经网络模型，从而能完成对异常心电数据的识别分类工作。

摘要： 本发明公开了一种非完全的散点图去重叠方法，该方法包括以下步骤：步骤1：生成虚拟点，对于原始带有重叠的散点图，在散点图空白区域生成一定数量的虚拟点，散点图中同时存在着真实点和虚拟点两类数据点；步骤2：Voronoi划分，对散点图中完全重叠的数据点进行小幅度的随机移动，再对所有数据点进行Voronoi划分；步骤3：调整数据点位置，将所有虚拟点和重叠的真实点移动到所在网格的中心，移动完成后计算当前真实点的重叠率，如果重叠率未降至预设的阈值，返回步骤2，否则进入步骤4；步骤4：删除虚拟点。本发明实现了分布紧凑、轮廓自然、高效迭代的散点图去重叠效果，并提高了去重叠效率。