8 соток размер участка: Схемы планировки участка 6 соток своими руками: фото вариантов
8 соток в сантиметры квадратные | Сколько сантиметров² в 8 сотках
Пересчёт Ar в см²
8 Соток (ар)
=
8000000 Сантиметрам (см²)
- 1 сотка = 1000000 см²
- 2 сотки = 2000000 см²
- 3 сотки = 3000000 см²
- 4 сотки = 4000000 см²
- 5 соток = 5000000 см²
- 6 соток = 6000000 см²
- 7 соток = 7000000 см²
- 9 соток = 9000000 см²
- 10 соток = 10000000 см²
- 11 соток = 11000000 см²
- 12 соток = 12000000 см²
- 13 соток = 13000000 см²
Калькулятор площади
Конвертировать из
Конвертировать в
Основные единицы площади | |
Акр | ac |
Гектар | га |
Сантиметр квадратный | см² |
Квадратный Дюйм | in² |
Квадратный Километр | км² |
м² | |
Сотка (Ар) | a |
Квадратная Миля | mil² |
Квадратный Ярд | yd² |
Другие единцы | |
Арпан | arp. |
Барн | b |
Круговой дюйм | c in |
Круговой Мил | c mil |
Куэрда | cuer. |
Plaza | pl. |
Руд | rood |
Секция | mi² |
Квадратный Чейн | ch² |
Квадратный Дециметр | dm² |
Квадратный Декаметр | dam² |
Квадратный Гектометр | |
Квадратный Микрометр | µm² |
Квадратный Миллиметр | мм² |
Квадратный Нанометр | n m² |
Квадратный Перч | rd² |
Square Pole | rd² |
Квадратный род | rd² |
Strema | str. |
Тауншип | t.s. |
Варас кастелланас квадр | v.cl.c. |
Варас конугуэрас квадр | v.cn.c. |
Основные единицы площади | |
Акр | ac |
Гектар | га |
Сантиметр квадратный | см² |
Квадратный Дюйм | in² |
Квадратный Километр | км² |
Квадратный Метр | м² |
Сотка (Ар) | a |
Квадратная Миля | mil² |
Квадратный Ярд | yd² |
Другие единцы | |
Арпан | arp. |
Барн | b |
Круговой дюйм | c in |
Круговой Мил | c mil |
Куэрда | cuer. |
Plaza | pl. |
Руд | rood |
Секция | mi² |
Квадратный Чейн | ch² |
Квадратный Дециметр | dm² |
Квадратный Декаметр | dam² |
Квадратный Гектометр | hm² |
Квадратный Микрометр | µm² |
Квадратный Миллиметр | мм² |
Квадратный Нанометр | n m² |
Квадратный Перч | rd² |
Square Pole | rd² |
Квадратный род | rd² |
Strema | str. |
Тауншип | t.s. |
Варас кастелланас квадр | v.cl.c. |
Варас конугуэрас квадр | v.cn.c. |
Результат конвертации:
Другие результаты конвертации:
ОПТИМАЛЬНЫЙ РАЗМЕР УЧАСТКА ДЛЯ СТРОИТЕЛЬСТВА
Какой же земельный участок лучше подходит для строительства дома?
На первый взгляд, кажется: чем больше участок, тем больше возможностей для реализации планов застройщика. Но не все так однозначно. На самом деле нужно понимать, что большой участок нужно не только купить, но и обустроить, а также постоянно поддерживать в надлежащем состоянии.
Существует множество «за» и «против» покупки как большого участка, так и маленького, поэтому вопрос желаемого размера Вам придется решить самостоятельно, исходя из индивидуальных предпочтений, здравого смысла и финансовых возможностей.
РАЗМЕР ИМЕЕТ ЗНАЧЕНИЕ
То есть, если Вы планируете строить дом с размером фундамента, скажем, 10х10 м, то оптимальный размер Вашего участка – 10 «соток».
Соответственно, небольшой дом 7х8 м «требует» участка в 6 соток и так далее.
Прежде чем покупать участок, следует убедиться в том, что Вы сможете, не нарушая строительных норм, разместить на нем все, что Вы хотите собственно иметь в своем маленьком поместье – дом, баню, бассейн, гараж, сад, лужайку, гостевую парковку и т.д.
Обладая небольшим земельным участком, не нужно вкладывать значительные средства в его обустройство и озеленение. Да и усилий в процессе ухода потребуется гораздо меньше.
Не придется ломать голову, как удачно расположить хозяйственные постройки и гараж – они сами компактно вписываются в форму участка.
Использование зонирования, растений и различных архитектурных форм скорее всего обеспечат владельцу небольшого участка комфорт и необходимую приватность.
При этом, нельзя не считаться с ограниченностью выбора построек – небольшое пространство диктует свои законы.
Нужно будет также хорошо продумать вопрос о месте для хранения хозяйственных мелочей – решение вопроса это цокольный этаж или пристройка к дому.
Большой участок: готовьтесь к поиску садовника
Владелец большого земельного участка может чувствовать себя выходцем из дворянского рода – любой проект имеет достойную площадь для воплощения. Можно не только удачно разместить на участке дом, но и множество полезных сооружений, включая пруд, спортплощадку, корт, бассейн, лужайку, сад и даже конюшню. Жить на такой обширной территории можно с максимальным комфортом и размахом!
Хотя потенциального владельца большой усадьбы могут озадачить трудности, связанные с эксплуатацией земельной собственности. Большую территорию следует поддерживать в порядке (уход за ограждениями, садом, постройками) – а это означает немалые расходы не только финансов, но и свободного времени. Не каждый может позволить себе роскошь в лице садовника.
Газон обязательно нужно выкашивать еженедельно, не говоря уже обо всем остальном.
Тем не менее, на все сложности можно смотреть по-разному — проблема ухода за газоном прекращается с покупкой газонокосилки или с использованием услуг обслуживающей компании Поселка.
Также можно превратить большую часть территории в лесопарк, тогда не нужно будет переживать из-за неухоженного земельного участка.
Кроме того, не стоит забывать, что покупка земли – это выгодная инвестиция.
При желании вы можете в будущем продать ее частями, оставив за собой уже освоенную часть участка. Правда, подобные планы нужно учитывать изначально при планировании участка.
ПОДВОДИМ ИТОГИ: ТАК СКОЛЬКО СОТОК НУЖНО ДЛЯ ДОМА?
Ответ на этот вопрос слишком субъективен, но попробуем вывести из всего вышенаписанного несколько наиболее типичных ответов. Итак:
1. Если Вам нужна просто ДАЧА, у вас семья до 4-х человек (ВКЛЮЧИТЕЛЬНО), Вы не готовы «вкалывать» на субботниках и/или вкладывать деньги в наем обслуживающего персонала – Ваш размер до 7 соток.
3. Если Вы планируете постоянно СТРОИТЬ КОТТЕДЖ СРЕДНЕГО КЛАССА, на участке будет баня, спортивная (детская) площадка или что-то в этом роде – Вам нужно искать участок площадью от 9-10 соток
Садовник при этом не является в данном случае обязательным условием, но территорию убирать придется в любом случае.
2. Если Вам нужен ДОМ ВЫХОДНОГО ДНЯ, у вас семья до 4-х человек, Вы не готовы вкладывать деньги в наем обслуживающего персонала – Ваш размер от 7 до 9 соток.
4. Если Вы планируете СТРОИТЬ КОТТЕДЖ БИЗНЕС КЛАССА-КЛАССА, на которой будет, скажем, бассейн или свой пруд, гостевой дом, баня, спортивная (детская) площадка или что-то в этом роде, и если при этом Вы не слишком любите выставлять свою жизнь напоказ соседям – Вам нужно искать участок площадью от 10 соток.
Садовник при этом является в данном случае обязательным условием.
как посчитать и как узнать размер участка
Приветствую вас, уважаемые читатели!
Каждый гражданин в советское время мечтал иметь небольшой дачный домик, а также заветный земельный участок в семь соток. Дачные участки пользуются спросом и по сей день, но многие семьи сейчас используют их исключительно для отдыха, а не для выращивания урожая.
Следующая моя статься расскажет вам, что такое сотка земли, и как правильно посчитать размер земельного участка.
Что же такое – сотка, сколько соток в гектаре
Сотка земли – это участок площадью 100 м 2
По определению, сотка – это сотая часть чего-нибудь. Сотка земли – это участок площадью 100 м 2. Сотками удобно пользоваться при определении площадей садовых, огородных, дачных участков, при разметке земли для продажи и строительства. Если 10000 м 2 – это 1 га, сколько соток должно быть в таком участке? Легко посчитать, что их будет ровно 100. Значит, сотка – это сотая часть 1 га (гектара).
Итак, для определения площади участка большого размера принято пользоваться единицей площади в 1 квадратный километр. В справочной литературе о государствах, областях, крупных городах обязательно указывают площади в км 2. которые они занимают. Единицей площади Земли (с большой буквы) всегда является 1 км 2. Для участка средних размеров, стороны которого больше 100 метров и меньше 1 километра, удобно пользоваться единицей измерения 1 га (гектар). В данном случае имеются ввиду территории районного масштаба. Для земельных участков под сады, огороды и строительство частных домов используют термин «сотка», 1 сотка = 100 м 2 .
Квадратный километр больше гектара в 100 раз, гектар больше сотки в 100 раз – такая простая математика связывает эти единицы измерения площади.
Как вычислить свои сотки
Самостоятельно узнать размер своей земли очень легко. Предлагаем следующий способ: по углам площади ставятся колышки. Обычной рулеткой измеряется расстояние двух из четырех образованных ими сторон. Полученные данные необходимо записать и перейти к следующему этапу вычислений. Записывать данные удобнее всего в метрах. Допустим, после прохождения с рулеткой от колышка до колышка у вас на руках оказались такие результаты: 50 метров по длинной стороне и 35 по более короткой.
Теперь самое время вычислить искомую площадь. Как и первый, приготовительный этап, этот не потребует специальных знаний и чрезмерных мыслительных усилий. Достаточно припомнить азы геометрии и задача решится сама собой. Общеизвестно, что площадь прямоугольной фигуры равна произведению сумм двух смежных сторон. Записанные на листочке бумаги результаты нужно умножить.
Полученное число и будет нужной нам величиной. Умножение цифр из примера (50х35) дает число 1750, а это значит, что наш гипотетический надел вмещает в себя 1750 квадратных метров. После того, как мы определились с площадью земли, нужно перевести найденное значение в сотки – общепринятую единицу измерения земельной площади. Известно, что сотка – это ни что иное как 100 метров в квадрате. Для того, чтоб сосчитать все сотки вашей земли, нужно полученную в результате умножения сторон цифру разделить на сто.
Конкретный пример: если вы видите в объявлении о продаже участка слово участок 9 соток , то это значит, что площадь участка земли 900 квадратных метров. Этот кусок земли не обязательно будет квадратной формы размером 30 на 30 метров. Может быть, например, узкий участок 20 на 45 метров или 25 на 36 метров.
Так сколько квадратных метров в сотке? Ровно сто, видимо поэтому эту меру измерения площади и назвали сотка.
Теперь поделите 1750 на 100 и забирайте правильный ответ: площадь участка равна 17,5 соток. Крупный участок удобнее мерить в других, более крупных единицах – гектарах, или га. В одном гектаре – тысяча метров. То есть земельный надел в 2000 кв. м. равен двум га земли или двадцати соткам.
Самые сложные случаи возникают при определении размеров угодий неправильной формы. В этих ситуациях важно знать, что от неправильности очертаний число искомых единиц не меняется в любом случае, ведь оно жестко привязано к площади участка, будь то овал, круг или иная фигура. Полученную площадь делим на 100. Это и будут искомые сотки вашего участка.
Сколько квадратных метров в сотке
Дачникам Подмосковья, да и других регионов России любопытно знать, какое количество земли они приобретают
Сколько квадратных метров в сотке – этим вопросом задаются довольно часто, когда хотят купить землю. Дачникам Подмосковья, да и других регионов России любопытно знать, какое количество земли они приобретают. Хотя это любопытство объясняется, скорее всего, тем, кому как привычнее воспринимать меру площади. Из математики мы привыкли исчислять площадь в метрах квадратных. Но когда речь идет о земле, то ее принято в России измерять в сотках. Даже не в сотках, а в гектарах, когда речь идет о сельскохозяйственных угодьях. Для частных владений наиболее часто площадь земельного участка измеряется сотками. А потому, чтобы ответить на заданный вопрос будем разбираться сначала, что такое сотка земли.
Справка: Единицами измерения площади из числа метрических единиц являются:
Гектар, сотка (ар), квадратный метр, квадратный километр, квадратный дециметр, квадратный сантиметр, квадратный миллиметр.
Не зря численная характеристика площади плоской или искривленной фигуры называлась квадратурой.
При этом, наверное интересно будет знать, что не во всех странах землю меряют сотками. В Англии, например, земля измеряется в акрах и квадратных ярдах, а чтобы обозначить расстояние пользуются футами и милями, а никак ни метрами.
Но, вернемся в Россию. Площадь земли в России измеряется в сотках или в гектарах, а потому часто можно услышать вопрос: «Сотка земли, это сколько?»
В идеале, одна сотка это квадрат со стороной 10 метров. Квадрат с параметрами 10 х 10 метров будет равен 100 квадратным метрам. Следовательно на вопрос: «Чему равна 1 сотка земли» ответом будет, что сотке соответствует 100 квадратных метров.
А что такое гектар? Это квадрат со стороной 100 метров. Квадрат с параметрами 100 х 100 метров будет равен по площади 10 000 квадратных метров, что составляет 100 соток. Согласитесь, что когда речь идет о больших площадях, то удобнее измерять не квадратными метрами, а гектарами. Ведь, например, в 10 тысячах квадратных метров всего 1 гектар земли.
Квадрат с параметрами 100 х 100 метров будет равен по площади 10 000 квадратных метров, что составляет 100 соток
Итак, мы ответили на вопрос: «Сколько квадратных метров в одной сотке». В соотношении с гектаром земли 1 сотка равняется 1/100 (одной сотой) части гектара или еще применяют такую единицу измерения – ар.
Справка: Ар – это еще одна единица измерения площади в метрической системе. 1 ар – это квадрат со стороной 10 метров.
1а=100 м.кв.=0,01 га
Любопытно, что до Октябрьской революции в России гектар, как единица измерения площади земли, не применялся. До ввода метрической системы мер, на Руси применялись старорусские длины и площади. Что касается площади, то ее принято было измерять десятинами. А 1 гектар соответствовал 1/12 десятины.
Исходя из вышеизложенного, вы теперь будете знать, чему равна 1 сотка. Одну сотку земли в расчетах можно перевести в ар и тогда сотка равна одному ару. Можно перевести в квадратные метры и тогда сотка будет равна 100 кв. метрам. Можно перевести в гектары и тогда сотка это то же самое, что 0,01 гектара.
Когда вы покупаете земельный участок и приступаете к планированию застроек и насаждений, то важно понимать,сколько квадратных метров в одной сотке. Для средней российской семьи дом в 100 кв. метров является наиболее приемлемым и оптимальным для проживания. Зная, что в 100 кв. метрах содержится 1 сотка земли, вы можете планировать и другие застройки своего участка.
Или например, имея представление, сколько метров в 1 сотке, и какой метраж дома вы хотели бы иметь, исходя из этого можно подбирать площадь участка. То есть дом в 100 кв. метров поместится на одной сотке. Оставшиеся сотки, которые имеются в наличии, можно использовать для сада, для отдыха, для каких-то хозяйственных нужд. Можно нарисовать на бумаге план участка и представить себе, где будет расположен дом, сколько места он будет занимать, а также определить на плане местонахождение других построек и насаждений.
Чтобы представить себе визуально, как выглядит одна сотка, достаточно сделать 12-14 шагов в одну сторону и под прямым углом сделать такое же количество шагов в другую сторону. Вы получите две стороны одного квадрата. Теперь, задаваясь вопросом: одна сотка, это сколько, вы даже не имея рулетки, сможете на местности визуально увидеть, как выглядит одна сотка. Одну сотку можно вписать в квадрат, а вот 10 соток (1000 кв. метров) может быть только прямоугольником со сторонами 33 и 30 метров, например. 25 соток (2500 кв. метров) может быть вписано в квадрат стороной 50 метров.
Как рассчитать сотки
Чтобы представить себе визуально, как выглядит одна сотка, достаточно сделать 12-14 шагов в одну сторону и под прямым углом сделать такое же количество шагов в другую сторону
К примеру, если взять прямоугольник со сторонами 20 метров и 10 метров, то площадь этого прямоугольника будет равна 20 x 10 = 200 м квадратных, что соответствует двум соткам. Ар (обозначается как а), мера площади, в быту называемая «сотка», равен 100 кв. метрам. А кв.метр — это означает, что площадь данного участка. Из математики мы привыкли исчислять площадь в метрах квадратных. Но когда речь идет о земле, то ее принято в России измерять в сотках.
Для частных владений наиболее часто площадь земельного участка измеряется сотками. При этом, наверное интересно будет знать, что не во всех странах землю меряют сотками. В Англии, например, земля измеряется в акрах и квадратных ярдах, а чтобы обозначить расстояние пользуются футами и милями, а никак ни метрами. Но, вернемся в Россию. Квадрат с параметрами 10 х 10 метров будет равен 100 квадратным метрам. Справка: Ар — это еще одна единица измерения площади в метрической системе.
Зная, что в 100 кв. метрах содержится 1 сотка земли, вы можете планировать и другие застройки своего участка. Чтобы представить себе визуально, как выглядит одна сотка, достаточно сделать 12-14 шагов в одну сторону и под прямым углом сделать такое же количество шагов в другую сторону.
В метрах у вас отлично будет получаться посчитать размер теплицы. Так как точность крайне важна в этой области, иногда это помогает заметить какой-нибудь упущенный момент в расчетах, который потом мог бы образовать большую ошибку. Гектар — единица площади в метрической системе мер, применяемая для измерений земельных участков. В России гектар является основной единицей измерения площади земли, особенно сельскохозяйственной.
В отношении регистрации домов, бань, гаражей и других построек на земельных участках, находящихся в собственности граждан, улучшит ситуацию новая дачная амнистия. Конкретный пример:Если вы видите в объявлении о продаже участка слово «участок 9 соток», то это значит, что площадь участка земли 900 квадратных метров.
Чтобы определить, сколько соток в вашем приусадебном участке, нужно сделать следующее: разделить площадь участка (800 квадратных метров) на 100
Для того, чтобы вычислить площадь дачного участка, не требуется никаких сложных инструментов. Достаточно в углах участка установить колышки и при помощи рулетки замерить длину и ширину. Обычно не требуется замерять все четыре стороны – достаточно лишь одной длины и одной ширины. Полученные цифры нужно записать на листе бумаги. К примеру, у вас могут получиться следующие цифры: длина 40 метров, ширина 20 метров.
- Следующий этап – расчет площади участка. Это также не представляет трудностей – достаточно вспомнить школьный курс геометрии – вычисление площади прямоугольника. А она, как известно, равна произведению длин его двух сторон. Следовательно, нам нужно умножить длину (40) на ширину (20). Площадь (S) будет равна 800 квадратных метров.
- Итак, мы высчитали площадь участка. Мы знаем, что одна сотка составляет 100 квадратных метров. Теперь даже геометрия не потребуется, достаточно простой арифметики. Чтобы определить, сколько соток в вашем приусадебном участке, нужно сделать следующее: разделить площадь участка (800 квадратных метров) на 100. Полученный результат и будет равняться размеру участка в сотках. В нашем случае мы делим 800 на 100 и получаем результат равный 8. Это значит, что площадь участка равна восьми соткам.
- Если же участок достаточно большой, то имеет смысл измерять его площадь в других единицах измерения – в гектарах. Сто соток равны одному га или гектару. Пример: допустим, у нас есть участок, площадь которого равна 10 тысяч квадратных метров. Следовательно, его площадь составляет 100 соток или 1 гектар.
- Нужно помнить, что даже если участок земли имеет неправильную форму, количество соток не изменяется, так как зависит от площади. Поэтому сначала нужно вычислить площадь, а затем разделить ее на 100 – и вы получите результат в сотках. Так можно измерить участки сложной формы, в том числе, например, овальные или круглые.
Как измерить участок при помощи подручных средств
Для того, чтобы определить количество соток на участке, нужно его каким-нибудь способом измерить. Некоторые люди могут сказать “на глаз” какой размер территории – это те, у кого есть опыт в подобных делах. А большинство же такой возможности не имеет. Что же делать, как быть в подобной ситуации? Как рассчитать размер участка, можно узнать из этой статьи.
Для начала нужно определиться с тем, в каких единицах измерять нужную территорию. Это могут быть метры квадратные, сотки или гектары. Разберем все эти единицы измерения. Гектар равен 100 соткам, сотка равна 100 квадратным метрам. Измерять один гектар еще можно, но если их десятки, а то и сотни – сделать это без оборудования достаточно сложно.
Метр квадратный достаточно мелкая единица измерения для участка. Метры больше подходят для помещений, домов и квартир. Оптимальным параметром для небольшого участка является сотка. Итак, сотка – это 10 метров на 10 метров (100 метров квадратных) . Значит, для того, чтобы рассчитать сотки, нужно определить, как и чем сделать замеры.
Сделать это можно несколькими способами. Один из них – это посредством шагового измерения. Перед тем, как это сделать, нужно учесть, что шаги у всех разные. Стоит определить для себя, какое расстояние обозначает один метр и потренировать ноги на заданное расстояние. Обычно – это один широкий шаг человека, без прыжка. Или же измерить свободный шаг в сантиметрах и перевести в метры (например, 0,7 м) .
Как рассчитать сотку земли при помощи палки? Очень просто
Значит, для того, чтобы приблизительно измерить сотку нужно сосчитать шаги по периметру участка: длину и ширину. После этого умножить одну цифру на другую и получится площадь территории в метрах квадратных. Например, длинна 60 шагов (метров) , а ширина 30 шагов (метров) – умножив, получилась цифра 1800 метров квадратных. Далее, разделив на 100 (одна сотка – это 100 метров квадратных) , получается 18 соток.
Еще один способ измерить участок, более точный – это соорудить палку, длинной в метр или 2 (3) . И таким образом сделать замеры. Наиболее точной длину палки можно сделать при помощи роста тела или же какого-либо предмета, размер которого известен. Это может быть тротуарная плитка (обычно 30 см) , столбик ограждения или же можно измерить растяжкой большого и указательного пальца (приблизительно 20 см) .
Как рассчитать сотку земли при помощи палки? Очень просто. Так же, как и шагами: отмерять 10 раз палкой в длину и ширину – вот и получится одна сотка. Далее нужно сложить всю площадь измерений, чтобы знать количество соток на всем участке. Для удобства к палке можно прикрепить еще две – в виде треугольника, таким образом можно “шагать” этим измерителем. И более точно произвести все замеры.
Самым точным и оптимальным способом измерения участка – сделать это при помощи рулетки. Измерить периметр в метрах, а потом перевести в сотки. Но для этого нужно подготовиться и иметь такой прибор в распоряжении. Но такое не всегда возможно, поэтому вышеперечисленные способы являются весьма хорошими и применимыми на практике. Главное во всем этом – уметь хорошо считать и переводить размеры в уме. Только так можно справиться с этой задачей.
Как еще можно рассчитать сотки
Если площадь вашего участка превышает 100 соток, то имеется необходимость ввести еще одну единицу измерения – это гектар. 100 соток будут равняться одному гектару
Измеряйте длину и ширину своего приусадебного или любого другого участка, площадь которого необходимо узнать в сотках. Для этого необходимо по углам участка вбить колья, взять рулетку и замерять расстояние от одного колышка до другого по всей длине и ширине участка. Как правило достаточно сделать замер по одной из сторон длины и по одной из сторон ширины. так как противоположные стороны будут равны.
Запишите на листе бумаги длину и ширину.
Допустим, что длина вашего участка равна 42 метра и его ширина 21 метр.Высчитайте площадь участка. Для этого можно воспользоваться знаниями геометрии и произвести расчеты по формуле площади прямоугольника. Площадь (S) прямоугольника, напомним, равна произведению длин его сторон. Таким образом, 42×21 = 882. S нашего участка равна 882 квадратных метров.
Площадь высчитана, она равна 882 метра квадратных. Известно из определения, что сотка равна ста квадратным метрам. Для того чтобы узнать сколько соток в вашем участке данной площади (882 квадратных метра)нужно выполнить следующие математические вычисления.
Разделите площадь своего участка, которую вы нашли в метрах квадратных на сто. Таким образом, в ответе вы узнаете, сколько соток составляет ваш участок. Так, на нашем примере необходимо 882 разделить на 100 и получится 8,82 сотки, а 8,82 сотки, как уже отмечалось ранее, это тоже самое, что и 8,82 ара.
Если площадь вашего участка превышает 100 соток, то имеется необходимость ввести еще одну единицу измерения – это гектар. 100 соток будут равняться одному гектару. Таким образом, в случае, если площадь вашего участка равна 10 000 метров квадратных, то соответственно она будет равна 100 соткам или 1 гектару.
Помните, количество соток никак не зависит от геометрии участка (овал, квадрат, прямоугольник), оно зависит только от площади. Таким образом, в случае, если ваш участок круглый, к примеру, порядок расчетов сохраняется. Сначала высчитывается площадь всего участка, а потом путем деления ее на 100 преобразовываете эту площадь в сотки.
Размеры участка земли
Для начала важно точно определять размеры сторон. Для этого нужно по углам вбить колышки и с помощью рулетки измерить длину и ширину. Если участок имеет одинаковые стороны, то надобность мерить все 4 отпадает. Полученные данные обязательно запишите на листке бумаги. В случае неправильной формы земельного надела замерять придется все четыре показателя. К тому же для проведения подсчетов необходимо будет знать угол между сторонами. Все это сильно усложняет расчеты, поэтому при незначительных расхождениях значения округляют.
Как посчитать квадратные метры
Дальнейшие действия полностью совпадают с правилами вычисления площади, как в школьном курсе геометрии. Для определения размера прямоугольника необходимо умножить ширину на длину, к примеру:
- ширина – 30 м;
- длина – 50 м;
Таблица для перевода соток в квадратные метры
- 1 сотка (ар) = 100 м²
Сотки (а) | Квадратные метры (м²) |
---|---|
1 | 100 |
2 | 200 |
3 | 300 |
4 | 400 |
5 | 500 |
6 | 600 |
7 | 700 |
8 | 800 |
9 | 900 |
10 | 1 000 |
11 | 1 100 |
12 | 1 200 |
13 | 1 300 |
14 | 1 400 |
15 | 1 500 |
16 | 1 600 |
17 | 1 700 |
18 | 1 800 |
19 | 1 900 |
20 | 2 000 |
21 | 2 100 |
22 | 2 200 |
23 | 2 300 |
24 | 2 400 |
25 | 2 500 |
26 | 2 600 |
27 | 2 700 |
28 | 2 800 |
29 | 2 900 |
30 | 3 000 |
31 | 3 100 |
32 | 3 200 |
33 | 3 300 |
34 | 3 400 |
35 | 3 500 |
36 | 3 600 |
37 | 3 700 |
38 | 3 800 |
39 | 3 900 |
40 | 4 000 |
41 | 4 100 |
42 | 4 200 |
43 | 4 300 |
44 | 4 400 |
45 | 4 500 |
46 | 4 600 |
47 | 4 700 |
48 | 4 800 |
49 | 4 900 |
50 | 5 000 |
51 | 5 100 |
52 | 5 200 |
53 | 5 300 |
54 | 5 400 |
55 | 5 500 |
56 | 5 600 |
57 | 5 700 |
58 | 5 800 |
59 | 5 900 |
60 | 6 000 |
61 | 6 100 |
62 | 6 200 |
63 | 6 300 |
64 | 6 400 |
65 | 6 500 |
66 | 6 600 |
67 | 6 700 |
68 | 6 800 |
69 | 6 900 |
70 | 7 000 |
71 | 7 100 |
72 | 7 200 |
73 | 7 300 |
74 | 7 400 |
75 | 7 500 |
76 | 7 600 |
77 | 7 700 |
78 | 7 800 |
79 | 7 900 |
80 | 8 000 |
81 | 8 100 |
82 | 8 200 |
83 | 8 300 |
84 | 8 400 |
85 | 8 500 |
86 | 8 600 |
87 | 8 700 |
88 | 8 800 |
89 | 8 900 |
90 | 9 000 |
91 | 9 100 |
92 | 9 200 |
93 | 9 300 |
94 | 9 400 |
95 | 9 500 |
96 | 9 600 |
97 | 9 700 |
98 | 9 800 |
99 | 9 900 |
100 | 10 000 |
101 | 10 100 |
102 | 10 200 |
103 | 10 300 |
104 | 10 400 |
105 | 10 500 |
106 | 10 600 |
107 | 10 700 |
108 | 10 800 |
109 | 10 900 |
110 | 11 000 |
111 | 11 100 |
112 | 11 200 |
113 | 11 300 |
114 | 11 400 |
115 | 11 500 |
116 | 11 600 |
117 | 11 700 |
118 | 11 800 |
119 | 11 900 |
120 | 12 000 |
121 | 12 100 |
122 | 12 200 |
123 | 12 300 |
124 | 12 400 |
125 | 12 500 |
126 | 12 600 |
127 | 12 700 |
128 | 12 800 |
129 | 12 900 |
130 | 13 000 |
131 | 13 100 |
132 | 13 200 |
133 | 13 300 |
134 | 13 400 |
135 | 13 500 |
136 | 13 600 |
137 | 13 700 |
138 | 13 800 |
139 | 13 900 |
140 | 14 000 |
141 | 14 100 |
142 | 14 200 |
143 | 14 300 |
144 | 14 400 |
145 | 14 500 |
146 | 14 600 |
147 | 14 700 |
148 | 14 800 |
149 | 14 900 |
150 | 15 000 |
151 | 15 100 |
152 | 15 200 |
153 | 15 300 |
154 | 15 400 |
155 | 15 500 |
156 | 15 600 |
157 | 15 700 |
158 | 15 800 |
159 | 15 900 |
160 | 16 000 |
161 | 16 100 |
162 | 16 200 |
163 | 16 300 |
164 | 16 400 |
165 | 16 500 |
166 | 16 600 |
167 | 16 700 |
168 | 16 800 |
169 | 16 900 |
170 | 17 000 |
171 | 17 100 |
172 | 17 200 |
173 | 17 300 |
174 | 17 400 |
175 | 17 500 |
176 | 17 600 |
177 | 17 700 |
178 | 17 800 |
179 | 17 900 |
180 | 18 000 |
181 | 18 100 |
182 | 18 200 |
183 | 18 300 |
184 | 18 400 |
185 | 18 500 |
186 | 18 600 |
187 | 18 700 |
188 | 18 800 |
189 | 18 900 |
190 | 19 000 |
191 | 19 100 |
192 | 19 200 |
193 | 19 300 |
194 | 19 400 |
195 | 19 500 |
196 | 19 600 |
197 | 19 700 |
198 | 19 800 |
199 | 19 900 |
200 | 20 000 |
201 | 20 100 |
202 | 20 200 |
203 | 20 300 |
204 | 20 400 |
205 | 20 500 |
206 | 20 600 |
207 | 20 700 |
208 | 20 800 |
209 | 20 900 |
210 | 21 000 |
211 | 21 100 |
212 | 21 200 |
213 | 21 300 |
214 | 21 400 |
215 | 21 500 |
216 | 21 600 |
217 | 21 700 |
218 | 21 800 |
219 | 21 900 |
220 | 22 000 |
221 | 22 100 |
222 | 22 200 |
223 | 22 300 |
224 | 22 400 |
225 | 22 500 |
226 | 22 600 |
227 | 22 700 |
228 | 22 800 |
229 | 22 900 |
230 | 23 000 |
231 | 23 100 |
232 | 23 200 |
233 | 23 300 |
234 | 23 400 |
235 | 23 500 |
236 | 23 600 |
237 | 23 700 |
238 | 23 800 |
239 | 23 900 |
240 | 24 000 |
241 | 24 100 |
242 | 24 200 |
243 | 24 300 |
244 | 24 400 |
245 | 24 500 |
246 | 24 600 |
247 | 24 700 |
248 | 24 800 |
249 | 24 900 |
250 | 25 000 |
251 | 25 100 |
252 | 25 200 |
253 | 25 300 |
254 | 25 400 |
255 | 25 500 |
256 | 25 600 |
257 | 25 700 |
258 | 25 800 |
259 | 25 900 |
260 | 26 000 |
261 | 26 100 |
262 | 26 200 |
263 | 26 300 |
264 | 26 400 |
265 | 26 500 |
266 | 26 600 |
267 | 26 700 |
268 | 26 800 |
269 | 26 900 |
270 | 27 000 |
271 | 27 100 |
272 | 27 200 |
273 | 27 300 |
274 | 27 400 |
275 | 27 500 |
276 | 27 600 |
277 | 27 700 |
278 | 27 800 |
279 | 27 900 |
280 | 28 000 |
281 | 28 100 |
282 | 28 200 |
283 | 28 300 |
284 | 28 400 |
285 | 28 500 |
286 | 28 600 |
287 | 28 700 |
288 | 28 800 |
289 | 28 900 |
290 | 29 000 |
291 | 29 100 |
292 | 29 200 |
293 | 29 300 |
294 | 29 400 |
295 | 29 500 |
296 | 29 600 |
297 | 29 700 |
298 | 29 800 |
299 | 29 900 |
300 | 30 000 |
301 | 30 100 |
302 | 30 200 |
303 | 30 300 |
304 | 30 400 |
305 | 30 500 |
306 | 30 600 |
307 | 30 700 |
308 | 30 800 |
309 | 30 900 |
310 | 31 000 |
311 | 31 100 |
312 | 31 200 |
313 | 31 300 |
314 | 31 400 |
315 | 31 500 |
316 | 31 600 |
317 | 31 700 |
318 | 31 800 |
319 | 31 900 |
320 | 32 000 |
321 | 32 100 |
322 | 32 200 |
323 | 32 300 |
324 | 32 400 |
325 | 32 500 |
326 | 32 600 |
327 | 32 700 |
328 | 32 800 |
329 | 32 900 |
330 | 33 000 |
331 | 33 100 |
332 | 33 200 |
333 | 33 300 |
334 | 33 400 |
335 | 33 500 |
336 | 33 600 |
337 | 33 700 |
338 | 33 800 |
339 | 33 900 |
340 | 34 000 |
341 | 34 100 |
342 | 34 200 |
343 | 34 300 |
344 | 34 400 |
345 | 34 500 |
346 | 34 600 |
347 | 34 700 |
348 | 34 800 |
349 | 34 900 |
350 | 35 000 |
351 | 35 100 |
352 | 35 200 |
353 | 35 300 |
354 | 35 400 |
355 | 35 500 |
356 | 35 600 |
357 | 35 700 |
358 | 35 800 |
359 | 35 900 |
360 | 36 000 |
361 | 36 100 |
362 | 36 200 |
363 | 36 300 |
364 | 36 400 |
365 | 36 500 |
366 | 36 600 |
367 | 36 700 |
368 | 36 800 |
369 | 36 900 |
370 | 37 000 |
371 | 37 100 |
372 | 37 200 |
373 | 37 300 |
374 | 37 400 |
375 | 37 500 |
376 | 37 600 |
377 | 37 700 |
378 | 37 800 |
379 | 37 900 |
380 | 38 000 |
381 | 38 100 |
382 | 38 200 |
383 | 38 300 |
384 | 38 400 |
385 | 38 500 |
386 | 38 600 |
387 | 38 700 |
388 | 38 800 |
389 | 38 900 |
390 | 39 000 |
391 | 39 100 |
392 | 39 200 |
393 | 39 300 |
394 | 39 400 |
395 | 39 500 |
396 | 39 600 |
397 | 39 700 |
398 | 39 800 |
399 | 39 900 |
400 | 40 000 |
401 | 40 100 |
402 | 40 200 |
403 | 40 300 |
404 | 40 400 |
405 | 40 500 |
406 | 40 600 |
407 | 40 700 |
408 | 40 800 |
409 | 40 900 |
410 | 41 000 |
411 | 41 100 |
412 | 41 200 |
413 | 41 300 |
414 | 41 400 |
415 | 41 500 |
416 | 41 600 |
417 | 41 700 |
418 | 41 800 |
419 | 41 900 |
420 | 42 000 |
421 | 42 100 |
422 | 42 200 |
423 | 42 300 |
424 | 42 400 |
425 | 42 500 |
426 | 42 600 |
427 | 42 700 |
428 | 42 800 |
429 | 42 900 |
430 | 43 000 |
431 | 43 100 |
432 | 43 200 |
433 | 43 300 |
434 | 43 400 |
435 | 43 500 |
436 | 43 600 |
437 | 43 700 |
438 | 43 800 |
439 | 43 900 |
440 | 44 000 |
441 | 44 100 |
442 | 44 200 |
443 | 44 300 |
444 | 44 400 |
445 | 44 500 |
446 | 44 600 |
447 | 44 700 |
448 | 44 800 |
449 | 44 900 |
450 | 45 000 |
451 | 45 100 |
452 | 45 200 |
453 | 45 300 |
454 | 45 400 |
455 | 45 500 |
456 | 45 600 |
457 | 45 700 |
458 | 45 800 |
459 | 45 900 |
460 | 46 000 |
461 | 46 100 |
462 | 46 200 |
463 | 46 300 |
464 | 46 400 |
465 | 46 500 |
466 | 46 600 |
467 | 46 700 |
468 | 46 800 |
469 | 46 900 |
470 | 47 000 |
471 | 47 100 |
472 | 47 200 |
473 | 47 300 |
474 | 47 400 |
475 | 47 500 |
476 | 47 600 |
477 | 47 700 |
478 | 47 800 |
479 | 47 900 |
480 | 48 000 |
481 | 48 100 |
482 | 48 200 |
483 | 48 300 |
484 | 48 400 |
485 | 48 500 |
486 | 48 600 |
487 | 48 700 |
488 | 48 800 |
489 | 48 900 |
490 | 49 000 |
491 | 49 100 |
492 | 49 200 |
493 | 49 300 |
494 | 49 400 |
495 | 49 500 |
496 | 49 600 |
497 | 49 700 |
498 | 49 800 |
499 | 49 900 |
500 | 50 000 |
501 | 50 100 |
502 | 50 200 |
503 | 50 300 |
504 | 50 400 |
505 | 50 500 |
506 | 50 600 |
507 | 50 700 |
508 | 50 800 |
509 | 50 900 |
510 | 51 000 |
511 | 51 100 |
512 | 51 200 |
513 | 51 300 |
514 | 51 400 |
515 | 51 500 |
516 | 51 600 |
517 | 51 700 |
518 | 51 800 |
519 | 51 900 |
520 | 52 000 |
521 | 52 100 |
522 | 52 200 |
523 | 52 300 |
524 | 52 400 |
525 | 52 500 |
526 | 52 600 |
527 | 52 700 |
528 | 52 800 |
529 | 52 900 |
530 | 53 000 |
531 | 53 100 |
532 | 53 200 |
533 | 53 300 |
534 | 53 400 |
535 | 53 500 |
536 | 53 600 |
537 | 53 700 |
538 | 53 800 |
539 | 53 900 |
540 | 54 000 |
541 | 54 100 |
542 | 54 200 |
543 | 54 300 |
544 | 54 400 |
545 | 54 500 |
546 | 54 600 |
547 | 54 700 |
548 | 54 800 |
549 | 54 900 |
550 | 55 000 |
551 | 55 100 |
552 | 55 200 |
553 | 55 300 |
554 | 55 400 |
555 | 55 500 |
556 | 55 600 |
557 | 55 700 |
558 | 55 800 |
559 | 55 900 |
560 | 56 000 |
561 | 56 100 |
562 | 56 200 |
563 | 56 300 |
564 | 56 400 |
565 | 56 500 |
566 | 56 600 |
567 | 56 700 |
568 | 56 800 |
569 | 56 900 |
570 | 57 000 |
571 | 57 100 |
572 | 57 200 |
573 | 57 300 |
574 | 57 400 |
575 | 57 500 |
576 | 57 600 |
577 | 57 700 |
578 | 57 800 |
579 | 57 900 |
580 | 58 000 |
581 | 58 100 |
582 | 58 200 |
583 | 58 300 |
584 | 58 400 |
585 | 58 500 |
586 | 58 600 |
587 | 58 700 |
588 | 58 800 |
589 | 58 900 |
590 | 59 000 |
591 | 59 100 |
592 | 59 200 |
593 | 59 300 |
594 | 59 400 |
595 | 59 500 |
596 | 59 600 |
597 | 59 700 |
598 | 59 800 |
599 | 59 900 |
600 | 60 000 |
601 | 60 100 |
602 | 60 200 |
603 | 60 300 |
604 | 60 400 |
605 | 60 500 |
606 | 60 600 |
607 | 60 700 |
608 | 60 800 |
609 | 60 900 |
610 | 61 000 |
611 | 61 100 |
612 | 61 200 |
613 | 61 300 |
614 | 61 400 |
615 | 61 500 |
616 | 61 600 |
617 | 61 700 |
618 | 61 800 |
619 | 61 900 |
620 | 62 000 |
621 | 62 100 |
622 | 62 200 |
623 | 62 300 |
624 | 62 400 |
625 | 62 500 |
626 | 62 600 |
627 | 62 700 |
628 | 62 800 |
629 | 62 900 |
630 | 63 000 |
631 | 63 100 |
632 | 63 200 |
633 | 63 300 |
634 | 63 400 |
635 | 63 500 |
636 | 63 600 |
637 | 63 700 |
638 | 63 800 |
639 | 63 900 |
640 | 64 000 |
641 | 64 100 |
642 | 64 200 |
643 | 64 300 |
644 | 64 400 |
645 | 64 500 |
646 | 64 600 |
647 | 64 700 |
648 | 64 800 |
649 | 64 900 |
650 | 65 000 |
651 | 65 100 |
652 | 65 200 |
653 | 65 300 |
654 | 65 400 |
655 | 65 500 |
656 | 65 600 |
657 | 65 700 |
658 | 65 800 |
659 | 65 900 |
660 | 66 000 |
661 | 66 100 |
662 | 66 200 |
663 | 66 300 |
664 | 66 400 |
665 | 66 500 |
666 | 66 600 |
667 | 66 700 |
668 | 66 800 |
669 | 66 900 |
670 | 67 000 |
671 | 67 100 |
672 | 67 200 |
673 | 67 300 |
674 | 67 400 |
675 | 67 500 |
676 | 67 600 |
677 | 67 700 |
678 | 67 800 |
679 | 67 900 |
680 | 68 000 |
681 | 68 100 |
682 | 68 200 |
683 | 68 300 |
684 | 68 400 |
685 | 68 500 |
686 | 68 600 |
687 | 68 700 |
688 | 68 800 |
689 | 68 900 |
690 | 69 000 |
691 | 69 100 |
692 | 69 200 |
693 | 69 300 |
694 | 69 400 |
695 | 69 500 |
696 | 69 600 |
697 | 69 700 |
698 | 69 800 |
699 | 69 900 |
700 | 70 000 |
701 | 70 100 |
702 | 70 200 |
703 | 70 300 |
704 | 70 400 |
705 | 70 500 |
706 | 70 600 |
707 | 70 700 |
708 | 70 800 |
709 | 70 900 |
710 | 71 000 |
711 | 71 100 |
712 | 71 200 |
713 | 71 300 |
714 | 71 400 |
715 | 71 500 |
716 | 71 600 |
717 | 71 700 |
718 | 71 800 |
719 | 71 900 |
720 | 72 000 |
721 | 72 100 |
722 | 72 200 |
723 | 72 300 |
724 | 72 400 |
725 | 72 500 |
726 | 72 600 |
727 | 72 700 |
728 | 72 800 |
729 | 72 900 |
730 | 73 000 |
731 | 73 100 |
732 | 73 200 |
733 | 73 300 |
734 | 73 400 |
735 | 73 500 |
736 | 73 600 |
737 | 73 700 |
738 | 73 800 |
739 | 73 900 |
740 | 74 000 |
741 | 74 100 |
742 | 74 200 |
743 | 74 300 |
744 | 74 400 |
745 | 74 500 |
746 | 74 600 |
747 | 74 700 |
748 | 74 800 |
749 | 74 900 |
750 | 75 000 |
751 | 75 100 |
752 | 75 200 |
753 | 75 300 |
754 | 75 400 |
755 | 75 500 |
756 | 75 600 |
757 | 75 700 |
758 | 75 800 |
759 | 75 900 |
760 | 76 000 |
761 | 76 100 |
762 | 76 200 |
763 | 76 300 |
764 | 76 400 |
765 | 76 500 |
766 | 76 600 |
767 | 76 700 |
768 | 76 800 |
769 | 76 900 |
770 | 77 000 |
771 | 77 100 |
772 | 77 200 |
773 | 77 300 |
774 | 77 400 |
775 | 77 500 |
776 | 77 600 |
777 | 77 700 |
778 | 77 800 |
779 | 77 900 |
780 | 78 000 |
781 | 78 100 |
782 | 78 200 |
783 | 78 300 |
784 | 78 400 |
785 | 78 500 |
786 | 78 600 |
787 | 78 700 |
788 | 78 800 |
789 | 78 900 |
790 | 79 000 |
791 | 79 100 |
792 | 79 200 |
793 | 79 300 |
794 | 79 400 |
795 | 79 500 |
796 | 79 600 |
797 | 79 700 |
798 | 79 800 |
799 | 79 900 |
800 | 80 000 |
801 | 80 100 |
802 | 80 200 |
803 | 80 300 |
804 | 80 400 |
805 | 80 500 |
806 | 80 600 |
807 | 80 700 |
808 | 80 800 |
809 | 80 900 |
810 | 81 000 |
811 | 81 100 |
812 | 81 200 |
813 | 81 300 |
814 | 81 400 |
815 | 81 500 |
816 | 81 600 |
817 | 81 700 |
818 | 81 800 |
819 | 81 900 |
820 | 82 000 |
821 | 82 100 |
822 | 82 200 |
823 | 82 300 |
824 | 82 400 |
825 | 82 500 |
826 | 82 600 |
827 | 82 700 |
828 | 82 800 |
829 | 82 900 |
830 | 83 000 |
831 | 83 100 |
832 | 83 200 |
833 | 83 300 |
834 | 83 400 |
835 | 83 500 |
836 | 83 600 |
837 | 83 700 |
838 | 83 800 |
839 | 83 900 |
840 | 84 000 |
841 | 84 100 |
842 | 84 200 |
843 | 84 300 |
844 | 84 400 |
845 | 84 500 |
846 | 84 600 |
847 | 84 700 |
848 | 84 800 |
849 | 84 900 |
850 | 85 000 |
851 | 85 100 |
852 | 85 200 |
853 | 85 300 |
854 | 85 400 |
855 | 85 500 |
856 | 85 600 |
857 | 85 700 |
858 | 85 800 |
859 | 85 900 |
860 | 86 000 |
861 | 86 100 |
862 | 86 200 |
863 | 86 300 |
864 | 86 400 |
865 | 86 500 |
866 | 86 600 |
867 | 86 700 |
868 | 86 800 |
869 | 86 900 |
870 | 87 000 |
871 | 87 100 |
872 | 87 200 |
873 | 87 300 |
874 | 87 400 |
875 | 87 500 |
876 | 87 600 |
877 | 87 700 |
878 | 87 800 |
879 | 87 900 |
880 | 88 000 |
881 | 88 100 |
882 | 88 200 |
883 | 88 300 |
884 | 88 400 |
885 | 88 500 |
886 | 88 600 |
887 | 88 700 |
888 | 88 800 |
889 | 88 900 |
890 | 89 000 |
891 | 89 100 |
892 | 89 200 |
893 | 89 300 |
894 | 89 400 |
895 | 89 500 |
896 | 89 600 |
897 | 89 700 |
898 | 89 800 |
899 | 89 900 |
900 | 90 000 |
901 | 90 100 |
902 | 90 200 |
903 | 90 300 |
904 | 90 400 |
905 | 90 500 |
906 | 90 600 |
907 | 90 700 |
908 | 90 800 |
909 | 90 900 |
910 | 91 000 |
911 | 91 100 |
912 | 91 200 |
913 | 91 300 |
914 | 91 400 |
915 | 91 500 |
916 | 91 600 |
917 | 91 700 |
918 | 91 800 |
919 | 91 900 |
920 | 92 000 |
921 | 92 100 |
922 | 92 200 |
923 | 92 300 |
924 | 92 400 |
925 | 92 500 |
926 | 92 600 |
927 | 92 700 |
928 | 92 800 |
929 | 92 900 |
930 | 93 000 |
931 | 93 100 |
932 | 93 200 |
933 | 93 300 |
934 | 93 400 |
935 | 93 500 |
936 | 93 600 |
937 | 93 700 |
938 | 93 800 |
939 | 93 900 |
940 | 94 000 |
941 | 94 100 |
942 | 94 200 |
943 | 94 300 |
944 | 94 400 |
945 | 94 500 |
946 | 94 600 |
947 | 94 700 |
948 | 94 800 |
949 | 94 900 |
950 | 95 000 |
951 | 95 100 |
952 | 95 200 |
953 | 95 300 |
954 | 95 400 |
955 | 95 500 |
956 | 95 600 |
957 | 95 700 |
958 | 95 800 |
959 | 95 900 |
960 | 96 000 |
961 | 96 100 |
962 | 96 200 |
963 | 96 300 |
964 | 96 400 |
965 | 96 500 |
966 | 96 600 |
967 | 96 700 |
968 | 96 800 |
969 | 96 900 |
970 | 97 000 |
971 | 97 100 |
972 | 97 200 |
973 | 97 300 |
974 | 97 400 |
975 | 97 500 |
976 | 97 600 |
977 | 97 700 |
978 | 97 800 |
979 | 97 900 |
980 | 98 000 |
981 | 98 100 |
982 | 98 200 |
983 | 98 300 |
984 | 98 400 |
985 | 98 500 |
986 | 98 600 |
987 | 98 700 |
988 | 98 800 |
989 | 98 900 |
990 | 99 000 |
991 | 99 100 |
992 | 99 200 |
993 | 99 300 |
994 | 99 400 |
995 | 99 500 |
996 | 99 600 |
997 | 99 700 |
998 | 99 800 |
999 | 99 900 |
1000 | 100 000 |
Автор: Bill4iam
Как рассчитать сотки земли на участке? Чему равна сотка?
Слово «сотка» широко бытует в неофициальном общении людей, особенно тех, что связаны с земельными участками. Да-да, какой же дачник-огородник не знает, сколько соток земли на его участке? Уж старое поколение точно и наизусть помнит о своих трех или шести сотках!
И хотя в в официальных земельных документах требуется отмечать площадь участков только в гектарах, тем более при купле-продаже, всё же для людей привычнее слышать и считать землю под огород именно в сотках.
Для взаимодействия с кадастровыми инстанциями приходится напрягаться и пересчитывать площадь участка именно в гектарах (га). В этом материале мы предлагаем разобраться в терминологии и единицах измерения земли, выяснить, что такое собственно «сотка» и каково её соотношение с гектаром.
Сколько квадратных метров в одной сотке?
Какие бы ни были причины уточнения площади вашего земельного участка, размеры которого вам известны в сотках, классический перевод из соток в метры будет проходить по схеме:
площадь размером в 1 «сотку» = 100 квадратным метрам (1 сотка = 100 м2).
Как замерить площадь участка земли простой формы?
Измерение правильно начинать с замера сторон участка. Забив по углам участка колышки, при помощи рулетки, делаете точные их замеры в длину и ширину. Если участок правильной геометрической формы, то понадобятся только две его стороны — длина и ширина. Результаты измерений лучше записать в блокнот или занести в компьютер.
Но если ваш участок оказался асимметричным — нужно в таком случае замеры всех четырех его сторон и углов в градусах, либо длины диагоналей — тоже под запись.
Если ваш огород неправильной формы (НЕ квадратный или НЕ прямоугольный участок), то методика измерения земельного участка немного сложнее, чем умножение длины и ширины, но вполне под силу обычному человеку без специального образования.
Как определить размер участка в квадратных метрах
Чтобы расчет оказался как можно более точным, понадобятся рулетка, несколько колышков и блокнот для записи результатов измерения. Весь ход требуемого расчета идет по законам курса школьной геометрии, который гласит, что для точного определения площади прямоугольной фигуры следует умножить его ширину на длину, например:
где
- A — длина, м;
- B — ширина, м;
- S — площадь, м2;
Например, если длина вашего участка земли 70 метров, а ширина 40 метров, то площадь можно рассчитать как S = 70м * 40м = 2800 м2, то есть в данном случае площадь вашей земли 2 800 квадратных метров.
Как перевести метры в сотки
Учитывая, что 1 сотка равна 100 м2, идем обратным путем для перевода данных из метров в сотки. Это позволит получить корректные результаты замера площади данной земельной делянки. При расчете количества квадратных метров в сотке нужно получившийся результат разделить на 100, например:
- площадь участка — 1000 м2;
- 1000 м2 разделить на 100;
- количество соток — 10
Если ваш участок неправильной геометрической формы, но вами правильно посчитана его площадь в квадратных метрах, методика вычисления размера в сотках остается прежней. Участки с большой площадью обычно измеряются гектарами, каждый из которых состоит из 10 000 квадратных метров или 100 соток.
Расчет площади земельного участка онлайн калькулятором
На сегодня в сети довольно много сервисов и онлайн-калькуляторов, позволяющих рассчитать площадь земельного участка, достаточно воспользоваться одной из поисковых систем, например Яндекс.
Имейте в виду, что онлайн калькулятору расчета площади участка земли понадобится точные размеры всех сторон участка в метрах, чтобы его алгоритм справился с точным расчетом площади вашего участка земли.
Как рассчитать площадь участка сложной формы?
Сложнее поддается расчету участок неправильной формы и только лишь размеров сторон будет недостаточно для вычисления площади участка сложной формы. Здесь вам потребуется знать размеры и всех сторон огорода, и размер диагоналей Чуть проще, если один из углов участка составляет 90 градусов.
Вот пример расчета соток земли дачного участка сложной формы:
Размеры сторон земельного участка, в метрах
- Сторона A-B = 69 метров,
- Сторона B-C = 46 метров,
- Сторона C-D = 87 метров,
- Сторона D-A = 35 метров,
- Левый нижний угол прямой (90 градусов)
По этим данным можно определить длины диагоналей B-D и A-C, и рассчитать площадь участка = 3035 квадратных метров (или 30,35 соток).
Quick-R: графические параметры
Вы можете настроить многие функции ваших графиков (шрифты, цвета, оси, заголовки) с помощью графических опций.
Один из способов — указать эти параметры с помощью функции par () . Если вы установите здесь значения параметров, изменения будут действовать до конца сеанса или до тех пор, пока вы не измените их снова. Формат: номиналов ( имя опции = значение , имя опции = значение , … )
# Установить графический параметр с помощью par ()
par () # просмотреть текущие настройки
opar <- par () # сделать копию текущих настроек
par (col.lab = «red») # красный x и y label
hist (mtcars $ mpg) # создать график с этими новыми настройками
par (opar) # восстановить исходные настройки
Второй способ задания графических параметров — это предоставление пар optionname = непосредственно функции построения графиков высокого уровня.В этом случае параметры действуют только для этого конкретного графика.
# Установите графический параметр в функции построения графика
hist (mtcars $ mpg, col.lab = "red")
См. Справку по конкретной функции построения графиков высокого уровня (например, plot, hist, boxplot), чтобы определить, какие графические параметры могут быть установлены таким образом.
В оставшейся части этого раздела описаны некоторые из наиболее важных графических параметров, которые вы можете установить.
Размер текста и символа
Следующие параметры можно использовать для управления размером текста и символов на графиках.
опция | описание |
cex | Число, указывающее величину, на которую следует масштабировать текст и символы относительно значения по умолчанию. 1 = по умолчанию, 1,5 на 50% больше, 0,5 на 50% меньше и т. Д. |
cex.axis | увеличение аннотации оси относительно cex |
cex.лаборатория | увеличение меток x и y относительно cex |
cex.main | увеличение титров относительно cex |
cex.sub | увеличение субтитров относительно cex |
Графические символы
Используйте параметр pch = , чтобы указать символы, которые будут использоваться при построении точек.Для символов с 21 по 25 укажите цвет границы (col =) и цвет заливки (bg =).
Строки
Вы можете изменить строки, используя следующие параметры. Это особенно полезно для опорных линий, осей и линий подгонки.
опция | описание |
лты | тип линии. см. таблицу ниже. |
лв. | ширина линии относительно значения по умолчанию (по умолчанию = 1). 2 вдвое шире. |
Цвета
Параметры, определяющие цвета, включают следующее.
опция | описание |
столб | Цвет печати по умолчанию.Некоторые функции (например, строки) принимают вектор значений, которые повторно используются. |
ось кол. | цвет аннотации оси |
col.lab | цвет для этикеток x и y |
цвет основной | цвет для заголовков |
столбец | цвет для субтитров |
фг | цвет переднего плана графика (оси, прямоугольники — также устанавливает col = таким же) |
bg | цвет фона графика |
Цвета в R можно указывать по индексу, имени, шестнадцатеричной системе счисления или RGB.
Например, col = 1 , col = «white» и col = «# FFFFFF» эквивалентны.
Следующая диаграмма была создана с помощью кода, разработанного Эрлом Ф. Глинном. См. Его Таблицу цветов, чтобы узнать обо всех подробностях, которые могут вам понадобиться при использовании цветов в R
.Вы также можете создать вектор из n смежных цветов, используя функции rainbow ( n ) , heat.цвета ( n ) , terrain.colors ( n ) , topo.colors ( n ) и см. цвета ( n )
цветов () возвращает все доступные названия цветов.
Шрифты
Вы можете легко установить размер и стиль шрифта, но семейство шрифтов немного сложнее.
опция | описание |
шрифт | Целое число, определяющее шрифт, используемый для текста. 1 = простой, 2 = полужирный, 3 = курсив, 4 = полужирный курсив, 5 = символ |
font.axis | шрифт для аннотации оси |
font.lab | шрифт для меток x и y |
font.main | шрифт для заголовков |
font.sub | шрифт для субтитров |
л.с. | Размер шрифта (примерно 1/72 дюйма) размер текста = ps * cex |
семья | Семейство шрифтовдля рисования текста.Стандартные значения: serif, sans, mono, symbol. Отображение зависит от устройства. |
В Windows монохромный отображается в «TT Courier New», шрифт с засечками отображается в «TT Times New Roman», шрифт sans отображается в «TT Arial», моно отображается в «TT Courier New», а символ отображается в «TT Symbol» (TT = True Type). Вы можете добавлять свои собственные сопоставления.
# Примеры семейства типов - создание новых сопоставлений
plot (1: 10,1: 10, type = "n")
windowsFonts (
A = windowsFont ("Arial Black"),
B = windowsFont ("Bookman Old Style "),
C = windowsFont (" Comic Sans MS "),
D = windowsFont (" Symbol ")
)
text (3,3," Hello World Default ")
text (4,4, family =" A "," Hello World от Arial Black ")
текста (5,5, family =" B "," Hello World от Bookman Old Style ")
text (6,6, family =" C "," Hello World из Comic Без MS ")
текст (7,7, family =" D "," Hello World from Symbol ")
нажмите для просмотра
Поля и размер графика
Вы можете контролировать размер поля, используя следующие параметры.
опция | описание |
мар | числовой вектор, обозначающий размер поля c (нижний, левый, верхний, правый) в строках. по умолчанию = c (5, 4, 4, 2) + 0,1 |
май | числовой вектор, указывающий размер поля c (внизу, слева, вверху, справа) в дюймах |
штифт | Размеры участка (ширина, высота) в дюймах |
Полную информацию о полях см. В Earl F.Учебник по марже Глинна.
Дальше
Для получения дополнительной информации о графических параметрах см. Справку (пар.) . Настройка осей черчения и текстовых аннотаций рассматривается в следующем разделе.
к практике
Попробуйте этот курс по построению графиков в р.
R графические символы pch: различные формы точек доступны в R — Easy Guides — Wiki
Различные графические символы доступны в R .Графический аргумент , используемый для указания точек — pch .
Различные символы точек , обычно используемые в R , показаны на рисунке ниже:
Функция, используемая для создания этого числа, представлена в конце этого документа
- пч = 0, квадрат
- пч = 1, по кругу
- pch = 2, треугольник вершиной вверх
- пч = 3, плюс
- пч = 4, крест
- пч = 5, ромб
- pch = 6, треугольник вершиной вниз
- пч = 7, квадрат крест
- пч = 8, звезда
- пч = 9, ромб плюс
- пч = 10, кружок плюс
- пч = 11, треугольники вверх и вниз
- пч = 12, квадрат плюс
- пч = 13, обкрест
- pch = 14, квадрат и треугольник вниз
- пч = 15, залитый квадрат
- пч = 16, закрашенный круг
- пч = 17, закрашенный треугольник вершиной вверх
- пч = 18, алмаз с заливкой
- пч = 19, круг сплошной
- пч = 20, пуля (кружок меньший)
- пч = 21, закрашенный круг синий
- пч = 22, закрашенный квадрат синий
- пч = 23, алмазная заливка синий
- пч = 24, закрашенный треугольник вершиной вверх синий
- pch = 25, закрашенный треугольник точка вниз синий
Точку можно не указывать на графике, используя pch = NA .
x
По умолчанию пч = 1
Для изменения цвета и размера точек можно использовать следующие аргументы:
- col : цвет (код или название) для использования точек
- bg : цвет фона (или заливки) для открытых символов графика . Его можно использовать только при пч = 21:25 .
- cex : размер символов pch
- lwd : ширина линии для графических символов
# Изменить цвет
plot (x, y, pch = 19, col = "darkgreen", cex = 1.5)
# Цвет может быть вектором
plot (x, y, pch = 19, col = c ("зеленый", "красный"))
# изменить границу, цвет фона и толщину линии
plot (x, y, pch = 24, cex = 2, col = "blue", bg = "red", lwd = 2)
Обратите внимание, что только pch с 21 по 25 могут быть заполнены с использованием аргумента bg =
Для указания pch можно использовать другие символы, включая «+», «*», »-«, ».«, »#,«% »,« O »
набор. Семян (1234)
график (x = rnorm (100), y = rnorm (100), pch = "+")
Используйте следующую функцию R для отображения графика графических символов :
# ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
# создать график точечных форм, о которых знает R.# ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
generateRPointShapes
Параметры: |
|
---|
3 Разрозненные основания | Интерактивная веб-визуализация данных с помощью R, plotly и shiny
Как мы узнали в Разделе 2.2, рисунок plotly.js содержит одну (или несколько) трассировку (и), и каждая трасса имеет тип. Разброс типа трассировки отлично подходит для рисования геометрии низкого уровня (например,g., точки, линии, текст и многоугольники) и обеспечивает основу для многих функций add _ * ()
(например, add_markers ()
, add_lines ()
, add_paths ()
, add_segments ()
, add_ribbons ()
, add_area ()
и add_polygons ()
), а также множество диаграмм ggplotly ()
. Эти слои на основе рассеяния обеспечивают более удобный интерфейс для особых случаев трассировки рассеяния, выполняя небольшую обработку и преобразование данных под капотом перед отображением на трассу (-ы) рассеяния.В качестве простого примера, add_lines ()
обеспечивает рисование линий в соответствии с порядком x
, что желательно для построения временных рядов. Это поведение немного отличается от add_paths ()
, в котором вместо этого используется порядок строк.
библиотека (плотно)
данные (экономика, пакет = "ggplot2")
# сортировать экономику по psavert, просто чтобы
# показать разницу между путями и линиями
p <- экономика%>%
упорядочить (psavert)%>%
plot_ly (x = ~ дата, y = ~ psavert)
add_paths (p)
add_lines (p)
РИСУНОК 3.1: Разница между add_paths ()
и add_lines ()
: верхняя панель соединяет наблюдения в соответствии с порядком psavert
(норма личных сбережений), тогда как нижняя панель соединяет наблюдения в соответствии с порядком x
(Дата).
В разделе 2.1 представлены аргументы «эстетического сопоставления» (уникальные для пакета R), которые упрощают сопоставление данных с визуальными свойствами (например, цвет
, тип линии
и т. Д.).В дополнение к этим аргументам можно использовать dplyr группировок, чтобы гарантировать наличие хотя бы одной геометрии в каждой группе. Верхняя панель рисунка 3.1 демонстрирует, как можно использовать group_by ()
для эффективного обертывания временных рядов из рисунка 3.1 по годам, что может быть полезно для визуализации годовой сезонности. Другой подход к созданию по крайней мере одной геометрии для каждой «группы» заключается в предоставлении категориальной переменной для релевантной эстетики (например, цвет
), как показано на нижней панели рисунка 3.1.
библиотека (lubridate)
экон <- экономика%>%
mutate (yr = год (число), mnth = месяц (число))
# Один след (более производительный, но менее интерактивный)
экон%>%
group_by (год)%>%
plot_ly (x = ~ mnth, y = ~ uempmed)%>%
add_lines (текст = ~ год)
# Множественные трассировки (менее производительные, но более интерактивные)
plot_ly (econ, x = ~ mnth, y = ~ uempmed)%>%
add_lines (цвет = ~ заказано (год))
# Аргумент split гарантирует одну трассировку для каждого уровня группы (независимо от
# типа переменной).Это полезно, если вам нужен постоянный
# свойство visual для нескольких трасс
# plot_ly (econ, x = ~ mnth, y = ~ uempmed)%>%
# add_lines (split = ~ yr, color = I ("черный"))
РИСУНОК 3.2: Рисование нескольких линий с использованием групп dplyr (верхняя панель) в сравнении с категориальным отображением цвета
(нижняя панель). Для сравнения, нижняя панель имеет больше интерактивных возможностей (например, фильтрация на основе легенды и несколько всплывающих подсказок), но она не масштабируется с большим количеством строк.Для интерактивного см. Https://plotly-r.com/interactives/scatter-lines.html.
Эти графики отличаются не только по внешнему виду, но и по интерактивным возможностям, вычислительной производительности и базовой реализации. Это связано с тем, что подход группировки (верхняя панель рисунка 3.2) использует только одну трассировку plotly.js (более эффективную, менее интерактивную), тогда как подход color
(нижняя панель рисунка 3.2) генерирует одну трассу на строку в год. В этом случае преимущество наличия нескольких трассировок заключается в том, что мы можем выполнять интерактивную фильтрацию с помощью легенды и сравнивать несколько значений y при заданном x.Цена наличия этих возможностей состоит в том, что графики начинают замедляться после нескольких сотен трасс, тогда как тысячи строк могут быть довольно легко визуализированы за одну трассировку. См. Главу 24 для получения дополнительных сведений о масштабировании и производительности.
Эти функции упрощают начало работы с plotly.js, но все же стоит научиться использовать plotly.js напрямую. Вы не найдете атрибутов plotly.js, перечисленных в качестве явных аргументов ни в одной функции plotly (за исключением специального атрибута type
), но они дословно передаются в plotly.js с помощью оператора ...
. Слои на основе разброса в этой главе фиксируют для атрибута plotly.js типа
«разброс»
, а также для режима
(например, add_markers (),
использует режим = 'маркеры'
и т. Д.), Но вы также можете использовать add_trace ()
нижнего уровня для более непосредственной работы с plotly.js. Например, на рис. 3.3 показано, как визуализировать маркеры, линии и текст на одной и той же трассе рассеивания. Он также демонстрирует, как использовать вложенных графически.js, например textfont
и xaxis
- эти атрибуты содержат другие атрибуты, поэтому вам необходимо предоставить для этих аргументов подходящий именованный список.
набор. Семян (99)
plot_ly ()%>%
add_trace (
type = "scatter",
mode = "маркеры + линии + текст",
х = 4: 6,
у = 4: 6,
text = replicate (3, похвала :: похвала ("Ты $ {прилагательное}! 🙌")),
textposition = "право",
hoverinfo = "текст",
textfont = list (family = "Roboto Condensed", size = 16)
)%>%
макет (xaxis = список (диапазон = c (3, 8)))
РИСУНОК 3.3: Использование общей функции add_trace ()
для визуализации маркеров, линий и текста в виде единой трассировки разброса. Эта функция add_trace ()
, а также любая функция add _ * ()
позволяет напрямую указывать атрибуты plotly.js.
Если вы новичок в plotly.js, я рекомендую потратить немного времени, чтобы просмотреть атрибуты plotly.js, доступные для типа трассировки разброса, и подумать, как вы могли бы их использовать. Большинство этих атрибутов работают и для других типов трасс, поэтому однократное изучение атрибута для конкретного графика может окупиться и в других контекстах.Онлайн-ссылка на рисунок plotly.js, https://plot.ly/r/reference/#scatter, представляет собой достойное место для поиска и изучения атрибутов, но я рекомендую использовать вместо этого функцию schema ()
для нескольких причины:
-
schema ()
предоставляет немного больше информации, чем онлайн-документы (например, типы значений, значения по умолчанию, допустимые диапазоны и т. Д.). - Интерфейс упрощает просмотр и обнаружение новых атрибутов.
- Вы можете быть абсолютно уверены, что он соответствует версии, используемой в пакете R (в онлайн-документации может использоваться другая, возможно, более старая версия).
РИСУНОК 3.4: Использование функции schema () и
для обхода атрибутов, доступных для данного типа трассировки (например, scatter)
Разделы, которые следуют в этой главе, демонстрируют различные типы представлений данных с использованием слоев на основе разброса. Чтобы избежать дублирования документации, особое внимание уделяется функциям, которые в настоящее время доступны только из пакета R (например, аргументы эстетического сопоставления).
Маркеры
В этом разделе подробно описаны трассировки рассеяния с модой
из «маркеров»
(т.е.е., add_markers ()
). Для простоты во многих приведенных здесь примерах используется add_markers ()
с числовыми осями x и y, что приводит к диаграмме рассеивания - распространенному способу визуализации связи между двумя количественными переменными. Следующее содержимое по-прежнему является релевантными маркерами, отображаемыми нечисловыми x и y (также известными как точки), как показано в Разделе 3.1.6.
Альфа-смешение
Как отмечает Анвин (2015), диаграммы рассеяния могут быть полезны для выявления других важных характеристик, включая случайные отношения, выбросы, кластеры, пробелы, барьеры и условные отношения.Однако распространенной проблемой с диаграммами рассеяния является перекрытие графика, что означает, что есть несколько наблюдений, занимающих одни и те же (или похожие) местоположения x / y. На рис. 3.5 показан один из способов борьбы с наложением графика с помощью альфа-смешивания. При работе с десятками тысяч точек (или более) рассмотрите возможность использования toWebGL ()
для рендеринга графиков с использованием Canvas, а не SVG (подробнее в главе 24 или с использованием оценки 2D плотности (раздел 7.2).
подсюжет (
plot_ly (mpg, x = ~ cty, y = ~ hwy, name = "default"),
plot_ly (миль на галлон, x = ~ cty, y = ~ hwy)%>%
add_markers (альфа = 0.2, name = "alpha")
)
РИСУНОК 3.5: Борьба с перекрытием графика рассеяния с альфа-смешением.
Цвета
Как обсуждалось в разделе 2.2, сопоставление дискретной переменной с цветом и
дает по одной трассе для каждой категории, что желательно для ее свойств легенды и наведения. С другой стороны, сопоставление числовой переменной с цветом
дает одну трассу, а также руководство по шкале цветов для визуального декодирования цветов обратно в значения данных.Функцию colorbar ()
можно использовать для настройки внешнего вида автоматически созданного руководства. Цветовая шкала по умолчанию - viridis, однородная для восприятия шкала (даже при преобразовании в черно-белый), воспринимаемая даже людьми с распространенными формами дальтонизма (Berkeley Institute for Data Science 2016). Viridis также является цветовой шкалой по умолчанию для упорядоченных факторов.
p <- plot_ly (mpg, x = ~ cty, y = ~ hwy, alpha = 0.5)
подзаговор (
add_markers (p, color = ~ cyl, showlegend = FALSE)%>%
цветная полоса (title = "Viridis"),
add_markers (p, color = ~ factor (cyl))
)
РИСУНОК 3.6: Вариации на числовом цветовом отображении.
Существует множество способов изменить цветовую шкалу по умолчанию с помощью аргумента цветов
. Этот аргумент исключает одно из следующего: (1) имя цветовой палитры пивовара (допустимые имена см. В именах строк RColorBrewer :: brewer.pal.info
), (2) вектор цветов для интерполяции или (3 ) функция интерполяции цвета, такая как colorRamp ()
или scale :: colour_ramp ()
. Хотя это дает большую гибкость, следует помнить об использовании последовательной шкалы цветов для числовых переменных (и упорядоченных факторов), как показано на рисунке 3.7, и качественная шкала цветов для дискретных переменных, как показано на рисунке 3.8.
col1 <- c ("# 132B43", "# 56B1F7")
col2 <- viridisLite :: inferno (10)
col3 <- colorRamp (c ("красный", "белый", "синий"))
подзаговор (
add_markers (p, color = ~ cyl, colors = col1)%>%
colorbar (title = "ggplot2 default"),
add_markers (p, color = ~ cyl, colors = col2)%>%
colorbar (title = "Inferno"),
add_markers (p, color = ~ cyl, colors = col3)%>%
colorbar (title = "colorRamp")
)%>% hide_legend ()
РИСУНОК 3.7: Три варианта числового цветового отображения.
col1 <- "Акцент"
col2 <- colorRamp (c ("красный", "синий"))
col3 <- c (`4` =" красный ",` 5` = "черный", `6` =" синий ",` 8` = "зеленый")
подзаговор (
add_markers (p, color = ~ factor (cyl), colors = col1),
add_markers (p, color = ~ factor (cyl), colors = col2),
add_markers (p, color = ~ factor (cyl), colors = col3)
)%>% hide_legend ()
РИСУНОК 3.8: Три варианта дискретного отображения цветов.
Как показано на рисунке 2.3, цветовые коды могут быть указаны вручную (т. Е. Избегать сопоставления значений данных с визуальным диапазоном) с помощью функции I ()
. На рис. 3.9 представлен простой пример использования add_markers ()
. Таким образом можно использовать любой цвет, распознаваемый функцией col2rgb ()
из пакета grDevices . В главе 27 содержится более подробная информация о работе с различными цветовыми характеристиками при ручном указании цветов.
add_markers (p, color = I ("черный"))
РИСУНОК 3.9: Установка фиксированного цвета напрямую с помощью I ()
.
Аргумент color
предназначен для управления «цветом заливки» геометрического объекта, тогда как stroke
(раздел 3.1.4) предназначен для управления «цветом контура» геометрического объекта. В случае add_markers ()
это означает, что color
сопоставляется с атрибутом plotly.js marker.color
и stroke
сопоставляется с marker.line.color
. Не все, но многие символы маркеров имеют понятие штриха.
Символы
Аргумент symbol
может использоваться для сопоставления значений данных с атрибутом marker.symbol
plotly.js. Он использует ту же семантику, которую мы уже видели для цвета
:
- Числовое сопоставление генерирует трассировку.
- Дискретное отображение генерирует несколько трасс (по одной трассе на категорию).
- Множественное число,
символов,
, может использоваться для указания визуального диапазона для отображения. - Сопоставления полностью исключены через
I ()
.
Например, левая панель рисунка 3.10 использует числовое отображение, а правая панель - дискретное отображение. В результате левая панель связана с первой записью легенды, а правая панель связана с тремя нижними записями легенды. При построении нескольких трасс и при отсутствии заданного цвета применяется цветовая схема plotly.js (т. Е. Каждая трасса будет отображаться другим цветом). Чтобы установить фиксированный цвет, вы можете установить цвет каждой дорожки, созданной из этого слоя, с цветом = I («черный»)
или аналогичным.
p <- plot_ly (mpg, x = ~ cty, y = ~ hwy, alpha = 0.3)
подзаговор (
add_markers (p, symbol = ~ cyl, name = "Один след"),
add_markers (p, symbol = ~ factor (cyl), color = I ("черный"))
)
РИСУНОК 3.10: Отображение символа на числовую переменную (левая панель) и коэффициент (правая панель).
Существует два способа указать визуальный диапазон символов
: (1) числовые коды (интерпретируемые как коды pch
) или (2) символьная строка, определяющая допустимый маркер .символ
значение. На рис. 3.11 используются коды pch (левая панель), а также их соответствующее имя marker.symbol
name (правая панель) для указания визуального диапазона.
подсюжет (
add_markers (p, symbol = ~ cyl, symbols = c (17, 18, 19)),
add_markers (
p, color = I («черный»),
символ = ~ коэффициент (цил),
символы = c («треугольник вверх», «ромб», «круг»)
)
)
РИСУНОК 3.11: Определение диапазона видимости символов
.
Эти символов
(т.е.например, дальность видимости) также можно подавать непосредственно на символы с
по I ()
. Например, на рис. 3.12 символ маркера закреплен в форме ромба.
plot_ly (миль на галлон, x = ~ cty, y = ~ hwy)%>%
add_markers (символ = I (18), альфа = 0,5)
РИСУНОК 3.12: Установка фиксированного символа напрямую с помощью I ()
.
Если вы хотите увидеть все символы, доступные для plotly , а также способ добавления собственных пользовательских глифов, см. Главу 28.
Ход и размах
Аргумент штрих,
следует той же семантике, что и цвет
и символ
, когда дело доходит до сопоставлений переменных и определения диапазонов обзора. Обычно вы не хотите сопоставлять значения данных с штрихом
, вы просто хотите указать фиксированный цвет контура. Например, рисунок 3.13 изменяет рисунок 3.12, просто добавляя черный контур. По умолчанию диапазон
, или ширина штриха, равна нулю, вы, вероятно, захотите установить ширину около одного пикселя.
plot_ly (mpg, x = ~ cty, y = ~ hwy, alpha = 0.5)%>%
add_markers (символ = I (18), обводка = I ("черный"), интервал = I (1))
РИСУНОК 3.13: Использование штриха
и диапазона
для управления цветом контура, а также шириной этого контура.
Размер
Для диаграмм рассеяния аргумент size
управляет площадью маркеров (если иное не указано в sizemode), а должно быть числовой переменной. Аргумент sizes
определяет минимальный и максимальный размер кругов в пикселях:
p <- plot_ly (mpg, x = ~ cty, y = ~ hwy, alpha = 0.3)
подзаговор (
add_markers (p, size = ~ cyl, name = "default"),
add_markers (p, size = ~ cyl, sizes = c (1, 500), name = "custom")
)
РИСУНОК 3.14: Управление диапазоном размеров с помощью размеров
(в пикселях).
Подобно другим аргументам, I ()
можно использовать для непосредственного указания размера. В случае маркеров размер
управляет атрибутом marker.size
plotly.js. Помните, что у вас всегда есть возможность установить этот атрибут напрямую, выполнив что-то похожее на рисунок 3.15.
plot_ly (mpg, x = ~ cty, y = ~ hwy, alpha = 0.3, size = I (30))
РИСУНОК 3.15: Установка фиксированного размера маркера напрямую с помощью marker.size
.
Точечные диаграммы и планки ошибок
Точечная диаграмма похожа на диаграмму рассеяния, за исключением того, что вместо двух числовых осей одна является категориальной. Обычная цель точечной диаграммы - сравнить значения по числовой шкале по многочисленным категориям. В этом контексте точечные диаграммы предпочтительнее круговых диаграмм, поскольку сравнение положения по общей шкале намного проще, чем сравнение угла или площади (Cleveland and McGill 1984; Bostock 2010).Более того, точечные диаграммы могут быть предпочтительнее гистограмм, особенно при сравнении значений в узком диапазоне, далеком от 0 (Few 2006). Кроме того, при представлении точечных оценок и неопределенности, связанной с этими оценками, гистограммы, как правило, преувеличивают разницу в точечных оценках и теряют акцент на неопределенности (Messing 2012).
Популярным приложением для точечных диаграмм (с планками ошибок) является так называемый «график коэффициентов» для визуализации точечных оценок коэффициентов и их стандартной ошибки.Функция coefplot ()
в пакете coefplot (Lander 2016) и функция ggcoef ()
в GGally создают графики коэффициентов для многих типов объектов модели в R, используя ggplot2 , что мы можем перевести на plotly через ggplotly ()
. Поскольку эти пакеты используют точки и сегменты для построения графиков коэффициентов, информация о наведении указателя мыши не самая лучшая, и было бы лучше использовать объекты ошибок. На рис. 3.16 используется функция tidy ()
из пакета broom (Robinson, 2016) для получения кадра данных с одной строкой на коэффициент модели и построения графика коэффициентов с полосами ошибок по оси x.
# Подходит для полнофакториальной линейной модели
m <- lm (
Длина чаши ~ Ширина чашечки * Длина лепестка * Ширина лепестка,
data = iris
)
# (1) получить tidy () структуру данных ковариантного уровня
# (например, точечная оценка, стандартная ошибка и т. д.)
# (2) убедитесь, что столбец терминов является фактором, упорядоченным по оценке
# (3) построить оценку по срокам с полосой погрешности для стандартной ошибки
метла :: tidy (m)%>%
mutate (term = forcats :: fct_reorder (срок, оценка))%>%
plot_ly (x = ~ оценка, y = ~ термин)%>%
add_markers (
error_x = ~ список (значение = std.ошибка),
color = I ("черный"),
hoverinfo = "х"
)
РИСУНОК 3.16: График коэффициента.
Строки
Многие из тех же принципов, которые мы узнали об эстетическом сопоставлении маркеров (раздел 3.1), также применимы к линиям. Более того, в начале этой главы (а именно рис. 3.2) мы также узнали, как использовать dplyr group_by ()
, чтобы гарантировать наличие хотя бы одной геометрии (в данном случае линии) для каждой группы. Мы также узнали разницу между add_paths ()
и add_lines ()
- первый рисует линии в соответствии с порядком строк, а второй рисует их в соответствии с x
.В этой главе мы узнаем о типе линий , типе линий
/, типе линий
, эстетике, которая применяется к линиям и многоугольникам. Мы также обсудим некоторые другие важные типы диаграмм, которые можно реализовать с помощью add_paths ()
, add_lines ()
и add_segments ()
.
Типы линий
Вообще говоря, трудно воспринимать более 8 различных цветов / типов линий / символов на данном графике, поэтому иногда нам приходится фильтровать данные, чтобы использовать их эффективно.Здесь мы используем пакет dplyr , чтобы найти 5 лучших городов с точки зрения среднемесячных продаж ( top5
), а затем эффективно отфильтровываем исходные данные, чтобы они содержали только эти города, с помощью semi_join ()
. Как показано на рисунке 3.17, после фильтрации данных сопоставление города с цветом
или типом линий
становится тривиальным. Цветовая палитра может быть изменена с помощью аргумента цветов
и следует тем же правилам, что и диаграммы рассеяния. Палитра типов линий может быть изменена с помощью аргумента типов линий
и принимает значения R lty
или графически.js значения тире.
библиотека (dplyr)
top5 <- txhousing%>%
group_by (город)%>%
суммировать (m = среднее (продажи, na.rm = TRUE))%>%
упорядочить (desc (m))%>%
top_n (5)
tx5 <- semi_join (txhousing, top5, by = "city")
plot_ly (tx5, x = ~ date, y = ~ median)%>%
add_lines (тип линии = ~ город)
РИСУНОК 3.17: Использование цвета
и / или типа линий
для различения групп линий.
Если вы хотите точно контролировать, какой тип линии используется для кодирования определенного значения данных, вы можете указать именованный вектор символов, как на рисунке 3.18. Обратите внимание, что это похоже на то, как мы вручную предоставили дискретную шкалу цветов для маркеров на Рисунке 3.8.
ltys <- c (
Остин = "дашдот",
`Collin County` =" longdash ",
Даллас = "тире",
Хьюстон = "твердый",
`Сан-Антонио` =" точка "
)
plot_ly (tx5, x = ~ date, y = ~ median)%>%
add_lines (тип линии = ~ город, типы линий = ltys)
РИСУНОК 3.18: Предоставление именованного вектора символов типам линий, чтобы точно контролировать, какой тип линий сопоставляется с каким городом.
Сегменты
Функция add_segments ()
по существу обеспечивает способ соединения двух точек [( x
, y
) с ( xend
, yend
)] линией. Сегменты образуют строительные блоки для множества полезных типов диаграмм, включая наклонные диаграммы, гантель-диаграммы, свечные диаграммы и т. Д. Наклонные диаграммы и гантельные диаграммы полезны для сравнения числовых значений по многочисленным категориям. Графики свечей обычно используются для визуализации изменений финансового актива с течением времени.
также могут быть полезной альтернативой add_bars ()
(рассматривается в главе 5), особенно для анимации. В частности, на рис. 14.5 раздела 14.2 показано, как реализовать анимированную пирамиду населения с использованием сегментов вместо столбцов.
Наклон
! range @}
График крутизны, ставший популярным благодаря Tufte (2001b), является отличным способом сравнить изменение измерения в различных группах. Это изменение может происходить либо по дискретной, либо по непрерывной оси.Для непрерывной оси график уклона можно рассматривать как разложение линейного графика на несколько сегментов. Пакет slopegraph R предоставляет лаконичный интерфейс для создания наклонных графиков с базовой графикой или графикой ggplot2 , а также некоторые удобные наборы данных, которые мы будем использовать здесь (Leeper 2017). Рисунок 3.19 воссоздает пример из Tufte (2001b) с использованием набора данных gdp
из slopegraph и демонстрирует общую проблему с маркировкой на наклонных диаграммах - легко иметь перекрывающиеся метки при привязке меток к значениям данных.По этой причине эта реализация использует plotly возможность интерактивного редактирования позиций аннотаций. См. Главу 12 для аналогичных примеров «редактирования представлений».
Нажмите, чтобы показать код
данные (gdp, package = "slopegraph")
gdp $ Country <- row.names (gdp)
plot_ly (gdp)%>%
add_segments (
х = 1, xend = 2,
y = ~ 1970 год, yend = ~ год 1979,
color = I ("gray90")
)%>%
add_annotations (
x = 1, y = ~ 1970 год,
text = ~ paste (Страна, "", Год 1970),
xanchor = "right", showarrow = FALSE
)%>%
add_annotations (
x = 2, y = ~ 1979 год,
text = ~ paste (Год 1979, "", Страна),
xanchor = "left", showarrow = FALSE
)%>%
макет (
title = "Текущие государственные поступления в процентах от ВВП",
showlegend = FALSE,
xaxis = список (
диапазон = c (0, 3),
ticktext = c ("1970", "1979"),
тиквалы = c (1, 2),
zeroline = FALSE
),
yaxis = список (
title = "",
showgrid = FALSE,
showticks = FALSE,
showticklabels = FALSE
)
)%>%
config (edits = list (annotationPosition = TRUE))
Дамбелл
Так называемые диаграммы гантелей похожи по концепции на графики уклонов, но не настолько общие.Обычно они используются для сравнения двух разных классов числовых значений в многочисленных группах. На рис. 3.20 используется метод гантели, чтобы показать средние мили на галлон в городе и на шоссе для различных моделей автомобилей. При использовании гантелейной диаграммы всегда рекомендуется упорядочивать категории по разумной метрике - на рис. 3.20 категории упорядочены по городским милям на галлон.
миль на галлон%>%
group_by (модель)%>%
суммировать (c = среднее (cty), h = среднее (hwy))%>%
mutate (модель = forcats :: fct_reorder (модель, c))%>%
plot_ly ()%>%
add_segments (
x = ~ c, y = ~ модель,
xend = ~ h, yend = ~ модель,
color = I ("серый"), showlegend = FALSE
)%>%
add_markers (
x = ~ c, y = ~ модель,
color = I ("синий"),
name = "город миль на галлон"
)%>%
add_markers (
x = ~ h, y = ~ модель,
color = I ("красный"),
name = "шоссе на галлон"
)%>%
layout (xaxis = list (title = "Миль на галлон"))
РИСУНОК 3.20: Гантель-диаграмма городской мили на галлон в сравнении с шоссе в зависимости от модели автомобиля.
Подсвечник
На рис. 3.21 используется пакет Quantmod (Ryan, 2016) для получения данных о ценах акций для Microsoft и строятся графики двух сегментов для каждого дня: один для кодирования значений открытия / закрытия и один для кодирования дневного максимума / минимума. Эта реализация использует add_segments ()
для реализации свечной диаграммы, но более поздние версии plotly.js содержат типы трассировки свечей и ohlc, которые полезны для визуализации финансовых данных.MSFT \\. "," ", Имена (dat)) plot_ly (dat, x = ~ date, xend = ~ date, color = ~ Close> Open,
colors = c ("красный", "зеленый лес"), hoverinfo = "none")%>%
add_segments (y = ~ Low, yend = ~ High, size = I (1))%>%
add_segments (y = ~ Open, yend = ~ Close, size = I (3))%>%
layout (showlegend = FALSE, yaxis = list (title = "Price"))%>%
ползунок ()
РИСУНОК 3.21: Свечной график, построенный с помощью add_segments ()
. Обратите внимание, как отображение цвета
, которое является логическим вектором ( ИСТИНА,
, если значение закрытия было выше, чем открытие), создает две трассы: красную трассу, указывающую на падение цены, и зеленую трассу, указывающую на рост цены.
Графики плотности
В главе 5 мы используем ряд алгоритмов в R для вычисления «оптимального» количества интервалов для гистограммы с помощью hist ()
и маршрутизации этих результатов в add_bars ()
. Мы можем использовать функцию density ()
для вычисления оценок плотности ядра аналогичным образом и направить результаты в add_lines ()
, как показано на рис. 3.22.
кернс <- c ("гауссовский", "эпанечников", "прямоугольный",
«треугольный», «двухвес», «косинус», «опткосинус»)
p <- plot_ly ()
for (k в кернах) {
d <- плотность (экономика $ pce, kernel = k, na.rm = ИСТИНА)
p <- add_lines (p, x = d $ x, y = d $ y, name = k)
}
п
РИСУНОК 3.22: Различные оценки плотности ядра.
Параллельные координаты
Один очень полезный, но часто упускаемый из виду метод визуализации - это график параллельных координат. Параллельные координаты позволяют сравнивать значения по общей (или невыровненной) позиционной шкале (шкалам) - самой простой из всех задач восприятия - в более чем трех измерениях (Cleveland and McGill 1984). Обычно каждая линия представляет каждое измерение для данной строки (или наблюдения) в наборе данных.Это правда, что plotly.js предоставляет тип трассировки, parcoords, специально для параллельных координат, который предлагает желаемые интерактивные возможности (например, выделение и изменение порядка осей). Однако он также может быть полезен для изучения того, как использовать add_lines ()
для реализовать параллельные координаты, поскольку это может обеспечить большую гибкость и контроль над масштабами осей.
Когда измерения выполняются в очень разных масштабах, необходимо проявлять осторожность и преобразовывать переменные, чтобы они были помещены в общую шкалу.Как показано на рис. 3.23, даже если переменные измеряются в одном масштабе, преобразование переменных разными способами может оказаться полезным.
iris $ obs <- seq_len (nrow (радужная оболочка))
iris_pcp <- function (transform = identity) {
iris [] <- purrr :: map_if (iris, is.numeric, преобразовать)
tidyr :: gather (радужная оболочка, переменная, значение, -Species, -obs)%>%
group_by (набл.)%>%
plot_ly (x = ~ переменная, y = ~ значение, цвет = ~ виды)%>%
add_lines (альфа = 0,3)
}
подзаговор (
iris_pcp (),
iris_pcp (масштаб),
iris_pcp (scale :: rescale),
nrows = 3, shareX = TRUE
)%>% hide_legend ()
РИСУНОК 3.23: Графики с параллельными координатами набора данных Iris. Верхняя панель показывает все переменные в единой шкале. На средней панели каждая переменная масштабируется так, чтобы иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1. На нижней панели каждая переменная масштабируется так, чтобы иметь минимум 0 и максимум 1.
Также стоит отметить, что GGally предлагает функцию ggparcoord ()
, которая создает графики параллельных координат через ggplot2 , которые мы можем преобразовать в графическое представление через ggplotly ()
.Благодаря связанной структуре выделения параллельные координаты, созданные таким образом, могут быть связаны с графикой связанных данных более низкой размерности (но иногда с более высоким разрешением) для управления разнообразным исследованием данных. Пакет pedestrians предоставляет несколько примеров привязки параллельных координат к другим видам, например, грандиозный тур для выявления необычных особенностей в многомерном пространстве (Sievert 2019a).
Полигоны
Функция add_polygons ()
по существу эквивалентна add_paths ()
с атрибутом fill, установленным на «toself».Многоугольники образуют основу для других, более высокоуровневых слоев, основанных на разбросе (например, add_ribbons ()
и add_sf ()
), которые не имеют специального типа трассировки plotly.js. Полигоны можно использовать для рисования многих вещей, но, пожалуй, наиболее знакомое приложение, в котором вы , возможно, захотите использовать add_polygons ()
, - это рисование геопространственных объектов. Если и когда вы используете add_polygons ()
для рисования карты, убедитесь, что вы исправили соотношение сторон (например, xaxis.scaleanchor
), а также рассмотрите возможность использования plotly_empty ()
вместо plot_ly ()
, чтобы скрыть метки осей , галочки и сетка фона.С другой стороны, в Разделе 4.2 показано, как создавать собственные карты с использованием пакета sf и add_sf ()
, что требует небольшой работы для начала, но абсолютно стоит вложенных средств.
base <- map_data ("мир", "канада")%>%
group_by (группа)%>%
plotly_empty (x = ~ long, y = ~ lat, alpha = 0.2)%>%
макет (showlegend = FALSE, xaxis = list (scaleanchor = "y"))
базовый%>%
add_polygons (hoverinfo = "none", color = I ("black"))%>%
add_markers (text = ~ paste (name, "
", pop), hoverinfo = "text",
color = I ("красный"), data = maps :: canada.города)
РИСУНОК 3.24: Использование add_polygons ()
для создания карты Канады и крупных канадских городов с использованием данных, предоставленных пакетом maps .
Как показано на рисунке 4.10, многоугольные слои на основе разброса (т.е. add_polygons (),
, add_ribbons (),
и т. Д.) По умолчанию визуализируют все полигоны с использованием одной трассировки plotly.js. Этот подход эффективен с точки зрения вычислений, но не всегда желателен (например, невозможно иметь несколько заливок на трассу, интерактивность относительно ограничена).Чтобы обойти ограничения, рассмотрите возможность использования split
(или color
с дискретной переменной) для разделения данных многоугольника на несколько трасс. Рисунок 3.25 демонстрирует использование split
, который накладывает цветовую схему plotly.js на каждую трассу (то есть субрегион) и использует hoveron
для создания одной всплывающей подсказки для каждой подобласти.
add_polygons (base, split = ~ subregion, hoveron = "fills")
РИСУНОК 3.25: Использование split
для визуализации полигонов с различными заливками и интерактивными свойствами.
Ленты
Ленты полезны для отображения границ неопределенности как функции от x. Функция add_ribbons ()
создает ленты и требует аргументов: x
, ymin
и ymax
. Функция augment ()
из пакета broom добавляет компоненты модели уровня наблюдений (например, подогнанные значения, сохраненные в виде нового столбца . Приспособлено
), что полезно для извлечения этих компонентов в удобной форме для визуализации.На рис. 3.26 показаны подогнанные значения и границы неопределенности для объекта линейной модели.
м <- лм (миль на галлон ~ вес, данные = mtcars)
метла :: увеличение (м)%>%
plot_ly (x = ~ wt, showlegend = FALSE)%>%
add_markers (y = ~ mpg, color = I ("черный"))%>%
add_ribbons (ymin = ~ .fitted - 1.96 * .se.fit,
ymax = ~ .fit + 1.96 * .se.fit,
color = I ("gray80"))%>%
add_lines (y = ~ .fitted, color = I ("Steelblue"))
РИСУНОК 3.26: Построение подобранных значений и границ неопределенности линейной модели с помощью пакета broom .
Построение- конспект лекций Scipy
Подсказка
Matplotlib, наверное, самый использовал пакет Python для 2D-графики. Он обеспечивает как быстрое способ визуализации данных из Python и показателей качества публикации в много форматов. Мы собираемся исследовать matplotlib в интерактивном режиме охватывающие наиболее распространенные случаи.
1.5.1.1. Режимы IPython, Jupyter и matplotlib¶
Подсказка
Ноутбук Jupyter и Расширенный интерактивный Python IPython, являются настроен для научно-вычислительного рабочего процесса на Python, в сочетании с Matplotlib:
Для интерактивных сеансов matplotlib включите режим matplotlib
Консоль IPython: | |
---|---|
При использовании консоли IPython используйте: | |
Jupyter notebook: | |
В записной книжке вставьте, в начале ноутбук следующая магия: |
1.5.1.2. pyplot¶
Подсказка
pyplot предоставляет процедурный интерфейс для объектно-ориентированной библиотеки matplotlib. графическая библиотека. Он очень похож на Matlab ™. Следовательно большинство команд построения графика в pyplot имеют аналоги в Matlab ™ с похожими аргументы. Важные команды поясняются интерактивными примерами.
из matplotlib импортировать pyplot как plt
Подсказка
В этом разделе мы хотим нарисовать функции косинуса и синуса на одном и том же сюжет.Начиная с настроек по умолчанию, мы будем постепенно увеличивать фигуру шаг, чтобы сделать его лучше.
Первый шаг - получить данные для функций синуса и косинуса:
импортировать numpy как np X = np.linspace (-np.pi, np.pi, 256) С, S = np.cos (X), np.sin (X)
X
теперь представляет собой массив с 256 значениями в диапазоне от -π до + π
(в комплекте). C
- косинус (256 значений), а S
- синус (256
ценности).
Чтобы запустить пример, вы можете ввести их в интерактивном сеансе IPython:
Это приводит нас к приглашению IPython:
IPython 0.13 - Улучшенный интерактивный Python. ? -> Введение в функции IPython. % magic -> Информация о "волшебных"% функциях IPython. help -> Собственная справочная система Python. объект? -> Подробная информация об «объекте». «объект тоже работает, ?? печатает больше.
Подсказка
Вы также можете загрузить каждый из примеров и запустить его, используя обычный python, но вы потеряете интерактивное управление данными:
$ python plot_exercise_1.py
Вы можете получить исходный код для каждого шага, щелкнув соответствующий рисунок.
1.5.2.1. График с настройками по умолчанию¶
Подсказка
Matplotlib поставляется с набором настроек по умолчанию, которые позволяют настройка всех видов свойств. Вы можете управлять настройками по умолчанию почти все свойства в matplotlib: размер рисунка и dpi, ширина линии, цвет и стиль, оси, свойства оси и сетки, текст и шрифт свойства и так далее.