highcharts 是提供地图数据包的:https://www.highcharts.com/docs/maps/map-collection
矢量数据是用于描述地理空间几何特征的一类基于向量的地理信息数据,在地理信息系统(GIS)应用中广泛使用。矢量数据通常用于表示诸如点、线、面和多边形等地理空间对象,同时还可以附带一些地理相关的属性数据,如名称、类型和面积等等。
JavaScript Object Notation是一种对各种地理数据结构进行编码的格式。GeoJSON对象可以表示几何、特征或者特征集合。
GeoJSON ,一个用于存储地理信息的数据格式。GoeJSON对象可以表示几何、特征或特征集合,支持:点、线、面、多点、多线、多面和几何集合。在基于平面地图,三维地图中都需要用到的一种数据类型。 由于这种格式在三维地图中的优秀属性,使用它我们不仅可以轻松实现地图类功能,更重要的是在3D效果展示上也具有不凡的表现。
本文翻译自https://tools.ietf.org/html/rfc7946 ,2018年1月27,28日两个大雪的周末,以序纪念。
最近在开发关于乡镇地图相关的业务。通过本文记录开发的过程和遇到的问题。希望通过本文对有同样需求的小伙伴有所帮助。
ArcGIS Maps SDK for JavaScript 是由 Esri 公司开发的一款用于构建交互式地图应用程序的 JavaScript 库。它提供了丰富的地图显示、分析和可视化功能,适用于各种场景。 目前,ArcGIS Maps SDK for JavaScript 提供两个主要版本:3.x 和 4.x。
摘要:一般非专业的GIS应用通常会用到省市等行政区区划边界空间数据做分析,本文简单介绍了如何在互联网上下载省,市,区县的shp格式空间边界数据,并介绍了一个好用的在线数据转换工具,并且开源。
随着Web技术的不断发展,WebMap的功能和应用也越来越丰富和多样化,地图不再仅仅是2D的显示,更多需要3D的显示效果和交互。这个时候就需要地图数据不能以图片方式出现了。
Shp格式是GIS中非常重要的数据格式,主要在Arcgis中使用,但在进行很多基于网页的空间数据可视化时,通常只接受GeoJSON格式的数据,众所周知JSON(JavaScript Object Nonation)是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式,以其轻量、易解析的优点,被广泛使用与各种领域,而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据,本文就将针对GeoJSON的语法规则,以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的转换进行介绍。
我们现在有一个WKT格式的要素,我想看一下这个要素到底是什么形状,有没有什么方便的方法呢?
详细的操作过程,将在后续推文中,以视频的方式给大家全面展示,借助Excel催化剂+local space viewer(免费绿色免安装,以下简称LSV)。打造出非同寻常的自定义制作效果。
使用Fiona写入Shapefile数据,主要是构建一个Schema,然后将空间对象转为GeoJSON的形式进行写入。
cnmaps经过很多小伙伴的反馈和协作开发,目前更新了一个小版本到1.1。增加了一些新的功能,同时做了一些优化,下面我们快速看一下都有哪些变化。
2022年底,微软宣布将发布超过4780万公里的道路数据。浅浅用python可视化一下。
今天要分享的数据是历史行政区划数据,数据来自于加利福尼亚大学伯克利分校。数据的具体内容为1949年至2014年的中国行政区划数据,分为省、市、区县三级。对科研人员来说,是不可多得的好数据。经过整理,现在数据已经全部梳理好了,现在将方法和数据分享给各位读者。
本文将通过绘制中国省级 Choropleth 地图来解释如何使用 plotly 绘制 Choropleth 地图,主要有两种方法:底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox 和高层 API plotly.express.choropleth_mapbox,数据是 COVID-19 在某一天的疫情数据。
今日洞见 文章作者来自ThoughtWorks:邱俊涛。 本文所有内容,包括文字、图片和音视频资料,版权均属ThoughtWorks公司所有,任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站,在使用时必须注明"内容来源:ThoughtWorks洞见",并指定原文链接,违者本网将依法追究责任。 可视化你的足迹 数据可视化可以让读者以一种轻松的方式来消费数据,人类大脑在处理图形的速度是处理文本的66,000倍,这也是人们常常说的一图胜千言。在本文中
在气象数据分析中,地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项,也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍,常用的python包,对矢量数据的处理,对栅格数据的处理,以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构,而且还在不断更新和迭代,无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:
现在只要编写接口,接口调用,大家都绕不过JSON,各种编程语言里面都有对JSON数据的处理,今天用代码对比下JS,PHP,Python,Java对JSON数据的处理。
1、前言 和关系型数据库一样,MongoDB的索引可以提高查询执行效率。索引就好比书中的目录,可以快速定位书中某一页。适当的索引查询,优化器可以快速地返回结果集。 2、MongoDB支持的索引类型 在MongoDB主要支持以下几种索引类型: ·单列索引 ·复合索引 ·多键索引 ·全文索引 ·地理空间索引 ·哈希索引 2.1 单列索引 在MongoDB中,每个集合都会默认创建一个唯一索引列”_id”,”_id”列是最基本的单列索引。 创建单列索引可以使用以下语法: db.collection.cre
前言 最近折腾了一下三维地球,本文简单为大家介绍一款开源的三维地球软件——Cesium,以及如何快速上手Cesium。当然三维地球重要的肯定不是数据显示,这只是数据可视化的一小部分,重要的应该是背后的数据生成及处理等。本文先为大家介绍这简单的部分。 一、 Cesium简介 Github地址:https://github.com/AnalyticalGraphicsInc/cesium。官方介绍如下: An open-source JavaScript library for world-class 3D
Mars3D平台可用于构建无插件、跨操作系统、 跨浏览器的三维 GIS 应用程序。平台使用 WebGL 来进行硬件加速图形化,跨平台、跨浏览器来实现真正的动态大数据三维可视化。通过 Mars3D产品可快速实现浏览器和移动端上美观、流畅的三维地图呈现与空间分析。
全球ML建筑脚印 必应地图正在发布全球范围内的公开建筑脚印。我们从2014年至2021年的Bing地图图像中检测到777M的建筑,包括Maxar和Airbus的图像。为了完整起见,早期发布的数据集也包括在这个数据集中,并被纳入其中。你可以在这里找到Github repo和关于方法的更多信息。数据集是压缩的,可作为不同地区的GeoJSON和GeoJSONL文件。关于预处理的其他信息和一些更多的背景,可以在这里的博客上找到
Zabbix团队很高兴在此宣布4.2正式发布!Zabbix集众多现代化监控系统的优秀功能于一身:数据采集和处理、分布式监控、实时问题和异常检查、告警升级、可视化等等...
没有3D建模的基础,对于制作3D场景要了解的知识也不明白,如何搭建3D可视化场景?咋整?什么都不会的我们该如何以最简单的方式搭建3D场景来完成我们的目标呢?当然,最简单的就是让别人帮我们做(Thing
最近由于项目的需求,借此机会对mapbox GL做了一个系统的学习,同时也对整个学习过程做一个记录,一方面留作自用,另一方面也希望看到此文的人在学习mapbox GL的时候,能够有所启发、有所收获。
上篇文章中我们介绍了MongoDB中索引的简单操作,创建、查看、删除等基本操作,不过上文我们只介绍了一种类型的索引,本文我们来看看其他类型的索引。 ---- _id索引 我们在上文介绍过,我们往集合中添加文档时,默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名为_id的字段,这个字段就是一个索引。默认情况下,一般的集合都会帮我们创建这个字段作为索引,但也有一些集合不会将_id默认作为索引,比如固定集合,这个我们后面的文章会详细说到这个问题。 复合索引 如果我们的查询条件有多个的话,我们可以对这多个查询条件都建
近日,微软在github上发布了最新的数据集,补充发布7.7亿个全球建筑物图斑。小助手立马去看了下,建筑矢量是从Bing Maps上提取的,下面一起看看数据情况。文末有数据下载链接。
GIS数据有很多种分类方式,按照数据结构可分为矢量数据、栅格数据、DEM数据,还可以再细致的分为数据库格式、点云格式、3D格式,也可以按照各厂家和标准类别来分等等。
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 编译团队 | 寒小阳 黄念 黄卓君 作者|Megan Risdal 目前,Kaggle用户在我们的开放数据科学平台上创建了近3万颗内核。这代表了惊人且不断增长的可再现知识。我发现我们的代码和数据库是目前了解Python和R最新技术和库的好地方。 在这篇博客中,我将一些优秀的用户内核变成迷你教程,作为在Kaggle上发布的数据集进行绘制地图的开始。这篇文章中,你将学习如何用Python和R,使用包括实际代码示例的几种方法来布局和可视化地理空间数据。我还列出了资源,以便你可
一年一度的高考今天开始了,回想10年前,那是我第一次高考;10年后,作为一个GISER,在此给大家献上一个GISER的祝福,祝愿各位考生:考神附体,考完报考GIS专业(LZUの,给自己的母校打个广告)……
从本节开始,我会陆陆续续的更新有关OL3的相关文章——OpenLayers3基础教程,欢迎大家关注我的博客,同时也希望我的博客能够给大家带来一点帮助。
如果你在学Python数据处理,一定对CSV文件不陌生。日常本地数据存储中,除了Excel文件外,大部分数据都是以CSV文件格式保存的。
从数据获得信息的最佳方式之一是,通过视觉化方式,快速抓住要点信息。另外,通过视觉化呈现数据,也揭示了令人惊奇的模式和观察结果,是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
只要是标准的POI搜索,就可以在高德地图上清晰地出现其轮廓线,此轮廓线就是我们接下来制作地图数据包的源材料。
jupyter lab作为jupyter notebook的升级改造版,除了更加人性化的交互界面以及更多的用户自主定制功能之外,最吸引人的就是其丰富多样的拓展插件,使得每个使用jupyter lab的人都可以按照自己所需挑选安装插件,组合出自己心中的完美工作台。
3.缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格。(可以通过编译器将tab键设置成2个空格或者4个空格)
最近用 ehcarts 写了一个有关中国地图的需求,这篇文章来总结下基本的原理和用法。
我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中经常会需要某个地区的道路网络及节点数据,而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源(譬如图1柏林路网):
无论是百度还是高德地图开发,还是高德地图开发。官方的给的案例启示很多,copy再修改下,就完成了
我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中,经常会需要某个地区的道路网络及节点数据,而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源(譬如图1柏林路网):
两种解决方案: 一、将整个shapefile转为GeoJSON然后直接导入mongoDB数据库中 首先,将shapefile数据转为WGS84地理坐标,然后使用GDAL的命令行工具ogr2ogr进行格式的转换,转换命令如下: ogr2ogr -f geoJSON continents.json continents.shp 删除生成JSON文件的前两行{ "type": "FeatureCollection",和最后一行}。 最后,使用mongodb的mongoimport工具进行导入: mongoimport --db world --collection continents < continents.json 这样子整个shapefile文件在mongodb中是以一个document存在的。
在某些情况下,要注意台湾,香港,澳门和南海诸岛都应该包括到地图里。形状地图不需要加载一个复杂的在线地图,但目前在 PowerBI 的默认形状地图,不能放置文本,因此我们需要用数据做一些辅助,如下:
Pydeck库通过deck.gl对数据进行空间可视化渲染,对3D的可视化支持非常强。
Spatial4j是一款java编写的空间计算开源库,支持ASL开源协议,支持地理空间计算。
2016 年 8 月发布,取代了 2008 年的 GeoJSON规范成为 GeoJSON 格式的新标准规范。
处在这个大数据时代势必让我们不得不追求高效,高效工作便捷生活。可在工作中想要高效完成某件事情似乎有点儿难度,比如高效开发三维可视化应用!尤其是新手更是大呼“我太难了”。新手不会建模又该如何完成三维
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