本文介绍了如何利用R语言中的maps包和mapdata包绘制地图,并通过热力地图展示数据分布情况。首先,通过map()函数创建地图对象,并获取每个区域的名字以及顺序。然后,在每个区域的名字和顺序后面,加上需要展示的数据以及经纬度。接着,根据数据的大小设置每个区域的颜色深浅,以区分不同的区域。最后,给地图加上地名标记,并添加热力地图元素。
本文来自读者厦门大学的李康国研究生投稿,讲述高德和 Leaflet 结合绘制地图。也欢迎其他小伙伴来分享你们的经验!
平时绘制地图时,经常会将多个图放到同一个 figure 中,而这些图的地图范围通常是相同的,所以可以设置共享 x-y 轴。
最近公司项目需求,要做一个百度地图电子围栏的功能,在网上查了一下资料,看了很多博客,大多数都写的不是很详细,我看的云里雾里的,最后终于集合所有的几篇资料,自己做出了一个简单的demo,下面将过程记录和分享一下,希望给予有需要同学一些帮助,我这个人说话比较啰嗦,所以写的一定会很详细的,哈哈!闲言少叙,开始了。
数据科学中一种常见的可视化类型是地理数据。Matplotlib 用于此类可视化的主要工具是 Basemap 工具包,它是位于mpl_toolkits命名空间下的几个 Matplotlib 工具包之一。不可否认,Basemap 使用时有点笨拙,甚至简单的可视化渲染也要花费更长的时间,超出你的想象。
文中代码与数据请点击https://pan.bnu.edu.cn/v/link/view/0cd746194a1e42858583e84ac7fc4e40直接下载,不需要转存。
地图绘制也是数据可视化的一部分,常用的地图绘制库为basemap工具包,其为matplotlib的子包。本篇文章讲解如何利用whl文件在Python3环境下安装basemap;学会使用basemap绘制地图;学会缩放区域和绘制散点图;通过综合案例,巩固basemap的绘制地图方法和技巧。 涉及到的知识点有:
上篇推文我们介绍了使用Python的plotnine、Basemap包对空间kde插值结果进行了可视化绘制,当然也包括了具体的插值过程,详细内容大家可以点击下方链接查看:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 、Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制。
在数据可视化中,地图是很重要的一部分。很多情况会与地图有关联,如中国各省的人口多少,GDP多少等,都可以和地图联系在一起。
对于创建平滑图形或使用 barbs 或 quiver 绘图时非常有用。当使用 maskoceans 函数时也非常有用。
给定向量场的 东西 和 南北 方向分量以及经纬度点,然后对向量进行旋转,使向量场在地图投影上以适当的方向显示。
最近,有一种说法:“中国经济发展的命脉就是石油和航线”。因此,航线的重要性不言而喻。
上一篇文章,我们使用了Python 自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法(Python - IDW插值计算及可视化绘制),本期推文我们将使用R-gstat进行IDW插值计算和使用ggplot2进行可视化绘制,主要涉及的知识点如下:
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。
WRF模式是数值天气预报和大气模拟系统,其开发目的就是用语研究和实际应用。运行WRF模式时,可以利用多种初始场数据来驱动,然后配置好选项之后便可以模拟天气过程(说的好像很简单的样子==)。
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/90732373 https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/90732196
今年疫情以来,工作都比较紧凑,没能抽出时间来记录工作日常了。最近接触一个项目需要使用到百度地图的围栏功能,作为前期调研,先探探路。 经过一番搜搜,找到一篇不错的文章。专门介绍,百度地图围栏的。地址如下:https://www.cnblogs.com/CherishTheYouth/p/CherishTheYouth_20190416.html
mpl_toolkits.basemap.Basemap(llcrnrlon=None, llcrnrlat=None, urcrnrlon=None, urcrnrlat=None, llcrnrx=None, llcrnry=None, urcrnrx=None, urcrnry=None, width=None, height=None, projection=’cyl’, resolution=’c’, area_thresh=None, rsphere=6370997.0, ellps=None, lat_ts=None, lat_1=None, lat_2=None, lat_0=None, lon_0=None, lon_1=None, lon_2=None, o_lon_p=None, o_lat_p=None, k_0=None, no_rot=False, suppress_ticks=True, satellite_height=35786000, boundinglat=None, fix_aspect=True, anchor=’C’, celestial=False, round=False, epsg=None, ax=None)
本篇文章主要介绍如何使用pynmea2库解析传感器的GPS信号,以及如何使用folium库绘制GPS轨迹图。
同样用的都是MATLAB,为啥大佬们画的图都那么好看,而你画的图都是简单、普通,那是因为我们掌握的基础元素不一样,只有掌握了最基本的基础元素,再加上日益增长的审美,才会有一张好图出来。
2000国家大地坐标系,是我国当前最新的国家大地坐标系,英文名称为China Geodetic Coordinate System 2000,英文缩写为CGCS2000。
由于近期疫情的播散,而流行病学研究对疫情防控又至关重要,所以,最近涌现了一大批关于疾病流调的文章,这也使得很多研究人员在文章中需要绘制不同地区的地图作为文章中的主图。这些图频繁出现在Lancet或者NEJM、CNS等顶级杂志中,不过对于很多科研人员来说,地图的绘制由于没有现成软件可以直接操作,一直以来都是一大难题。
上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果,并提供了一个简单高效的裁剪方法,具体内容点击链接:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
10.在上一题基础上,添加国境线,并指定线宽为0.1(不推荐使用,因为该默认参数会使得我国部分领土丢失)
相比于浩如烟海的数据表格,大部分人还是更喜欢视觉资料,这一点已不足为奇。也是出于这个原因,人们通常才会在学术论文的前几页加上一张图表,并且清楚地标记上各种注释。
前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法,并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文,详细内容如下:
本文作者:姜晓东,博士毕业于上海交通大学,目前任教于湖南师范大学医学院,专业神经毒理学。 流行病学的数据讲究“三间分布”,即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示,才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成,是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程,谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述,开R地图中文教程之先河。由于目前指导毕业论文用到,因此研究了一下。本来因为网上教程很多,曾打消了写些文字的计划,但怡轩版主鼓励说“教程者众,整合者鲜”,所以才战胜拖延症,提起拙笔综述整合一
image.png 流行病学的数据讲究“三间分布”,即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示,才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成,是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程,谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述,开R地图中文教程之先河。由于目前指导毕业论文用到,因此研究了一下。本来因为网上教程很多,曾打消了写些文字的计划,但怡轩版主鼓励说“教程者众,整合者鲜”,所以才战胜拖延症,提起拙笔综述整合一下,并对DIY统计GIS地图提出了一点自己的想法。 1 地图GIS数
% 该函数选择了以本初子午线和赤道(0°纬度,0°经度)为中心的Robinson投影
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程,详细内容可见如下:
最近在做一个项目,要为上海市13000+个普通住宅楼盘算基本价格,俗称基价,可以从第三方来的案例数据只能覆盖大约3000个楼盘,余下的10000楼盘难为无米之炊,联想到地形图的思想,把上海市所有楼盘的基价看成海拔,楼盘的经纬度就是位置所在,然后会在三维空间形成一个连续平滑的三维曲面,这里利用scipy的interpolate类里面的griddata函数小试牛刀。
网上的一些百度地图例子,基本上没有连套的 定位 例子。下面我分享一套我自己弄的,废话不多说,看代码,里面有注释! 1 <!DOCTYPE html> 2 <html> 3 <head>
基于以上概念,不难理解,绘制热力图所需要的数据往往是3维或者更高维度的,下面给出三维的两种常见的数据样本格式:
Tissot 指示图或 Tissot 歪曲椭圆是在地图上显示圆,展示了这些圆是如何适应投影的(即,在不同的位置出现了球面相同的曲率)。通常,不同的位置会出现不同的扭曲度。
很早就想过做点小游戏了,但是一直没有机会动手。今天闲来无事,动起手来。过程还是蛮顺利的,代码也不是非常难。今天给大家分享一下~
地理围栏(Geo-fencing)是LBS的一种新应用,就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界。在物流配送行业应用比较广,划分每个配送网点或者商家配送的范围,提高配送员的配送效率和服务的范围。
folium是js上著名的地理信息可视化库leaflet.js为Python提供的接口,通过它,我们可以通过在Python端编写代码操纵数据,来调用leaflet的相关功能,基于内建的osm或自行获取的osm资源和地图原件进行地理信息内容的可视化,以及制作优美的可交互地图。其语法格式类似ggplot2,是通过不断添加图层元素来定义一个Map对象,最后以几种方式将Map对象展现出来。
在数据获取的时候, 我们发现获取的数据包含时间、震级、经纬度、深度以及参考位置。而经纬度是百度地图下的,考虑到不同地图的经纬度会存在差异,而我们后续绘图采用的是高德地图,所以这里需要对经纬度进行转换。
今天我们来学习一下刘永鑫老师2019年发表在Nature Biotechnology上的文章NRT1.1B is associated with root microbiota composition and nitrogen use in field-grown rice中的代码。
近几年,python在气象领域的发展也越来越快,同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
将在地图上用鼠标左键点击的点绘制出来(两点之间用直线连接),并且能够随地图一起实现等比例缩放和拖拽。
上次咱们介绍过《想知道所在的城市有多少条道路?我用python发现北京一共有1.5万条道路!》,其中关于北京行政区域轮廓及网格的绘制有朋友感兴趣,今天我们就来简单介绍一下。
别人的生活最多撞一下腰,我的生活总是出其不意给我一刀,我说最后一题烧绳子你说时间到了交卷了,我说要躺下你说同志醒醒还有个bug,我说不想再学了你说GIS开发了解一下。
最近在开发部标平台中进行轨迹回放的定位接口中,返发现回的是WSG-84坐标系下的经纬度信息,但项目前端使用的是高德地图,发现位置有偏移。经了解,需要进行车载坐标系和地图坐标系进行转换。
大数据文摘作品 作者:龙牧雪 是的,谷歌DeepMind又在搞事情。 这次,是用深度强化学习和神经网络来建立导航系统。无需标注好的地图指引,AI仅仅依靠街景照片的图像识别就能到达目的地。类似于AlphaGo Zero的没有棋谱,也能学会下棋。 注意,这无关乎驾驶,仅仅关乎导航——穿越真实城市,到达指定的经纬度坐标。整个过程不涉及交通数据(周围有没有车和人),也没有对车辆控制建模。 但这已经足够复杂了。在曼哈顿的5个区域、伦敦和巴黎市中心,AI能成功穿过复杂的交叉路口、人行道、隧道和各种拓扑结构。 3月31号
(1) reduce_C_function 参数用于显示每一个 bin 的最大值,从而代替平均值
从本期开始,我会陆续推出系列空间插值的推文教程,包括常见的「Kriging(克里金插值法)、Nearest Neighbor(最近邻点插值法)、Polynomial Regression(多元回归法)、Radial Basis Function(径向基函数法)」 等多种空间插值方法,探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
提要中提到的这几种图形都是在气象上比较常用的,地形剖面主要研究地貌对降雨、气流的影响作用;纬度高度剖面图可以用来分析降雨的某些条件,如湿层深厚、上干下湿、风向风速等;时间纬度图研究某个固定经度上的值随时间的演变(这是和大气环流一般自西向东相匹配的,所以时间经度图比较少见)。
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