本文针对leaflet的高级交互特性进行展开，主要涉及到leaflet中等值线地图的鼠标悬浮效果及点击效果的动态呈现。这也是leaflet的天然HTML属性所具有的强大优势。 在制作高质量在线数据地图的项目中，leaflet结合扩展的HTML性能，可以呈现非常人性化的动态效果，如能结合css、shiny等装饰器和交互框架，几乎可以胜任常见的动态交互网站的制作。 library("sp") library("leaflet") options(stringsAsFactors = FALSE,check.na
最近参与了一个涉及流媒体信用卡交易数据并根据风险概率对其进行分类的项目。在此基础上，想探索可视化数据的选项。决定专注于地理方面，因为它是尝试识别欺诈性交易时的关键组成部分。
最近稍微涉猎了一下leaflet这个包，突然感到发现了动态可视化的新大门，这个包所提供的地图类型、动态效果、图层展示方式都大大扩展了ggplot作图系统的在数据地图上的缺陷。 leaflet是业界比较流行的JS开源交互式地图包，它支持直接调用OpenStreetMap, Mapbox, and CartoDB等主流地图数据作为辅助图层来进行地理信息数据的可视化操作。 除了这些在线地图素材之外，它对于shapefile格式和json格式以及sp包的空间数据格式的地图数据都有着很好的支持，在图层函数中涵盖了点标
编译：佘彦遥 程序注释：席雄芬 校对：丁雪 原文链接：https://github.com/python-visualization/folium/blob/master/README.rst Folium是建立在Python生态系统的数据整理（Datawrangling）能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。用Python处理数据，然后用Folium将它在Leaflet地图上进行可视化。 概念 Folium能够将通过Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示
前言 本文所涉及技术与Geotrellis并无太大关系，仅是矢量瓦片前端渲染和加载技术，但是其实我这是在为Geotrellis的矢量瓦片做铺垫。很多人可能会说，Geotrellis为什么要搞矢量瓦片，这不就是前端展示吗。其实不然，首先Geotrellis可以用分布式技术进行快速矢量瓦片切割，当然这不是主要的，因为单台服务器基本也能很快处理矢量瓦片的切割，重要的是Geotrellis可以使用矢量瓦片进行空间计算，这样可以矢栅一体化，矢量瓦片和栅格瓦片同时进行计算，这个东西就厉害了，将大大的提高空间数据分析的可
作为一位万人敬仰的数据科学家，不但需要培育一棵参天技能树，私人武器库里没有一票玩得转的大火力工具也是没法在江湖中呼风唤雨的。 近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集： 1 处理较大、较复杂的类excel数据 Pandas -处理tabular（类似Excel）数据的通用工具套件 SQLite – Tabular数据库格式，能够处理大规模数据集，同时也能在桌面环境运行。 PostgreSQL – 企业级数据库系统 2 处理空间、地理数据 Po
近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集：
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。
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
本篇和大家一起了解一下Windows 8.1 中磁贴的更新，我们来看看如何利用它做出更好的应用磁贴。 首先我们从展现形式上来对比一下Windows 8 与 Windows 8.1 中的磁贴： Wind
如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果，语法也不难。一般来说，我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来：
本文内容取材自leaflet.minicharts包官方主页的案例介绍，本篇案例虽然是关于leaflet在线地图的辅助包，但是该包的出现对于leaflet生态系统来说，确是有着划时代的意义。 该包大大扩充了leaflet包所能呈现的图表形式，打破了散点图、路径图、热力图三类图表对于传统地图数据呈现形式的垄断地位。 该包为此提供了气泡饼图、玫瑰图、mini柱形图以及时间维度控制器等多种数据可视化元素。 以下便是作者对该包的简要介绍及案例演示： 一直以来，借助于Rstudio团队开发的交互式地图工具包——lea
这篇教程憋了很久，其实算是3个月前leaflet在线地图系列的进阶篇，但是因为当时对于leaflet地图的数据源结构理解有限，技能勉强操控shp数据源，对于json数据源所知甚少，一直拖了这么久才更新。 随着近期在json数据结构的理解不断加深，对于list结构和向量化运算的掌握也多有提高，这才能熟练的在leaflet系统中操控json数据。 本篇主要分为两大部分： 如何自如的操纵json数据来打造leaflet所能识别的数据源和style属性； 如何操控leaflet控制台版面中的地图图层和数据图层。 想
好久没有学习R的新包了，甚是想念啊！ 昨天、今天看到两个极好、不得不学的packages+早上被AWS的服务器整得郁闷ing…于是就来点颜色看看~ 本篇受Lchiffon老师的githu
和很多gis专业的童鞋聊：关于为什么会选择这个专业？很多童鞋的回答都是调剂过来的，并且表示没听说都没有过这个专业，只有少数的表示听说过，知道并了解的更是寥寥无几了。说起高考志愿这个事情，我自己有段趣事，分享出来，逗大家一乐：我是第一志愿报考的这个专业，为什么呢？是因为我了解这个专业，还是因为热爱这个专业……都不是，是命！记得当年，没有老师的指导，也没有亲朋好友的建议，报志愿全靠自己猜，所以听说计算机就业好，就果断选择了计算机专业。可是到录取通知书到手的时候，上面却写的是地理信息系统，what happened ？于是，看了下专业代码，计算机专业代码是17，地理信息系统专业代码是71，原来是在涂志愿卡的时候涂反了。如此这般，我就入了此坑，并一入不复返。
这是一篇拖了好久的稿子，因为过年玩high了，一直放着没写，今天得空，赶快得空，赶紧整理一下。 本篇主讲leaflet在线地图系列中的散点系列，包含颜色映射规则（离散和连续）、大小映射规则。 其实也就是包含了我们看到的常规的散点图类型和气泡图类型。同时结合leaflet丰富多彩的背景地图主题进行展开。 #加载包： library(plyr) library(maps) library(mapdata) library(leaflet) library(stringi) library(maptools)
工欲善其事，必先利其器，本文对55个流行的数据可视化工具开源协议，主页，文档，案例等资源的进行简单介绍，其中包括著名的D3.js，R，Gephi，Raphaël，Processing.js，Table
1 您使用过那些数据可视化工具？ 工欲善其事必先利其器。本文对55个流行的数据可视化工具进行了简单的介绍，包括著名的D3.js、R、Gephi、Raphaël、Processing.js、Tablea
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
