最近几天推送频率之所以下降了,不是因为偷懒,是在攻克一个难题~ 还记得前一篇推送,关于山东省财政数据可视化那一篇,因为没有精准、最新的山东省县级市边界地图素材数据,花了好多冤枉功夫,搜地图素材各种碰壁,最后的得到的地图数据并不尽如人意。 现在shp的素材相比json整体都不太流行了,无论是制作成本上还是占用内存上以及与实际行政区划的更新速度上,json地图素材轻便、时效、易获取,很多网站都提供这种轻量级的数据文件。 可是json文件遵循的JS语法,导入R中之后,全部被强制转化为各种嵌套的list、data.
这个周末刷微信的时候,偶然看到一篇关于R语言12月更新包的介绍,翻到底部看了一眼,刚好看到一个关于ggplot2的一个图层插件——geom_scatterpie。 这个包安装之后,可以提供给ggplot新的图层函数,并制作出气泡状饼图,饼图可以分类填色,饼图大小可以映射数值变量,特别是将这种图表形式引入地图之中,那么最终呈现的地图上的气泡饼图非常炫酷。 今天刚好整理了下完整思路,顺便分享。 library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") library(
这一篇是leaflet动态地图的第四篇,也是最值得推荐的一篇,这一篇涉及到热力地图填充,通过该篇内容,大家可以体会大leaflet在线地图的R借口在处理热力地图上面颜色标度映射的强大优势。 加载包: library(plyr) library(maps) library(mapdata) library(leaflet) library(stringi) library(maptools) library(htmltools) library(RColorBrewer) library(ggplot2) l
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
今天紧接昨天的内容,跟大家分享如何使用REmap函数制作路径图。 路径图所需要的数据结构非常简单,两列数据,左侧是起点,右侧是终点,并且每一行的终点是下一行的起点,这样最终才可以制作出连接在一起的路径图。 首先我们来构造所需的数据: 起点数据: origin<- c("beijing","shijiazhuang","zhengzhou","hefei","nanjing","济南","dalian") 终点数据: destination<- c(origin[-1],origin[1]) #将起点数据首
之前写过两篇关于使用animation包来制作时间维度动态可视化GIF图,效果还是很棒的,最近又发现了一个好玩的包——gganimate,它也是主打制作时间维度动态可视化的,不过该包将动态展示的技术通过一个参数封装到了aes()函数里面,这就意味着我们省去了写繁琐的循环,直接可以通过ggplot函数一步搞定复杂的动态图表制作。 但是方便 至于必然存在缺陷,由于该包给我们的自由调整空间太小,我甚至无法调整输出图表的质量、尺寸,导致最终的成图看起来非常的怪异,无奈每一个案例效果我都用animation包又从新实
今天开始,要跟着大家学习一个新的可视化R包——REmap包。 说起来,这个包要归功于百度的可视化开源项目——echarts,它是国内为数不多的高水平开源可视化js库,在业界地位首屈一指。 经过大神的努力,我们终于可以在R语言中以简洁的REmap函数形式,来调用Echarts核心功能,而不用亲自去学js代码,就可以创建动态地图可视化作品。 如果有小伙伴儿熟悉百度的大数据可视化项目——百度迁徙地图,以及交通通勤图,以及后来的一带一路可视化路线图,肯定对那些动态地图上流动的线条和路径有很深的印象。 下面我们开始简
在Linux系统上,Docker默认将镜像存储在/var/lib/docker目录下。这个目录包含了Docker的运行时数据,包括镜像、容器、卷等。
最近在梳理Python中可以制作数据地图的可视化工具包,分别实践了geopandas、folium、Basemp,通过对比发现,静态地图中最为成熟的最终还得是Basemap工具,它是mpl_toolkits包中的一个专门用于构建地理信息数据可视化的扩展库。
leftlet给R语言提供了很好用的交互式动态地图接口,其在Python中得API接口包名为folium(不知道包作者为何这样起名字,和leaflet已经扯不上关系了),可以满足我们平时常用的热力图、填充地图、路径图、散点标记等高频可视化场景。
在分层的代码架构中,层与层之间的对象避免不了要做很多转换、赋值等操作,这些操作重复且繁琐,于是乎催生出很多工具来优雅,高效地完成这个操作,有BeanUtils、BeanCopier、Dozer、Orika等等,本文将讲述上面几个工具的使用、性能对比及原理分析。
之前那个typeahead写的太早,不满足当前的业务需求 而且有些瑕疵,还有也不方便传入数据和响应数据.. 于是就推倒了重来,写了个V2的版本
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
前一篇文章实现了地图数据的正确表示,但是由于每次执行都需要至少一次从网上获取地图数据,不可避免地产生显示延迟。本文介绍利用对象数据库储存已经获取的地图数据,从而避免重复下载相同数据并大幅度提高初次显示速度的方法。
2023-03-11:给定一个N*M的二维矩阵,只由字符'O'、'X'、'S'、'E'组成,
先说Image,Image 就是个图像,不能实例化,提供了位图和源文件操作的函数。本篇文章他就是来打酱油的,这里提供一个Bitmap转成BitmapSource的方法。
首先,代码定义了两个函数number1和number2,它们都接受一个二维矩阵作为输入,并返回一个整数,表示可以到达目标点O的点的数量。这两个函数的主要区别在于它们的搜索策略不同。number1使用深度优先搜索(DFS)策略,而number2使用广度优先搜索(BFS)策略。
题图:Image by enriquelopezgarre from Pixabay
以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来,不够优雅,这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因,ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹,所以ggplot2成了可视化的巨无霸,成了可视化界的微信,不仅自身生态日趋完善,而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包(你可以理解为依附于微信的小程序)。 最近偶然在学习Python可视化的过程中,了解到了geopandas,确实第一眼看着很眼熟,或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。的确,它跟
在家闲来无事,就用python绘制了全国各省新型冠状病毒疫情状况动态图表,其地图数据来源于腾讯的疫情实时追踪展示地图:https://github.com/dongli/china-shapefiles
在IaaS软件中的任务通常有很长的执行路径,一个错误可能发生在任意一个给定的步骤。为了保持系统的完整性,一个IaaS软件必须提供一套机制用于回滚先前的操作步骤。通过一个工作流引擎,ZStack的每一个步骤,包裹在独立的工作流中,可以在出错的时候回滚。此外,通过在配置文件中组装工作流的方式,关键的执行路径可以被配置,这使得架构的耦合度进一步降低。
设计目的:进行地理文件的加载、数据转换及基础处理,将地理信息数据与业务数据的融合(sp与sf数据模型),添加地理标签,应用地理坐标轴,最终完成一个地理空间可视化的小demo。
主要用到 mouseover 和 mouseout 方法 showMap() { loadMap(this.key, this.plugins, this.v) .then((AMap) => { this.GDMap = new AMap.Map("GDMap", { zoom: 11,
本文使用数据说明:数据截至2月2日24时,累计报告确诊病例17205例,现有重症病例2296例,累计死亡病例361例,累计治愈出院475例。疑似病例21558例。
对于二维数组的球坐标色温展示效果,现有教程不尽人意,如何按照数组中数值的大小赋予颜色值,下文通过函数定义方式,一步到位达到绘制目的。
我没事的时候喜欢看一下大牛的博客和论坛,最近看了张鑫旭大哥关于介绍for...of的博客,这里简单的总结一下,给自己一个记忆理解的过程,同时分享给那些一直关注我喜欢技术的人。鄙人能力有限,写的不妥,多多指教。
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两个月过去了,又去了几个城市,图该更新了,这可咋办。向来不喜欢走回头路,于是就另寻他法了。 胡乱搜索一下,发现R语言可以做!
模板字符串可以嵌入变量, 模板字符串使用反引号 (` `) 来代替普通字符串中的用双引号和单引号。模板字符串可以包含特定语法({expression})的占位符。我们经常用的是`my name is {name}`,如果是下面的格式,怎么处理比较方便
以前在处理gis数据的时候,都是直接导入本地shp素材、本地geojson素材,本地topojson素材,自从接触postgis数据之后,深感使用规范的存储系统来统一管理gis数据的好处,特别是数据量大了之后,优势便更加明显,你可以选择将很多需要做空间计算的步骤转移到Postgis数据库内进行计算,要知道Postgis提供的空间计算能力与R和Python这种应用导向的工具相比,优势要大得多。
今天仍然是一篇介绍关于ggplot2高维分面的教程,为什么要单独把这一块内容写这么多篇呢,因为很重要,而且很难搞定呀,高维分面是否能够熟练掌握将决定着你对ggplot2的理解甚至对于整个高维数据可视化的理解是否能够进阶。 其实ggplot2系统内的分面函数只有简单的一个facet_grid(),但是恰恰就是这么一个不很起眼,甚至看起来有些特立独行的分面函数,却给高维数据可视化带来了革命性的变化,有了它,所有基于ggplot2的可视化图形都能够扩展呈现 维度,从第三维、第四维、第五维(理论上来说)。 还是再强
通常我们在政治新闻或者财经日报中看到的数据可视化图表中,美国地图中的两个海外州——阿拉斯加和夏威夷都是被平移过的,主要因为这两个海外州偏离本土太远,使用原始位置会使得美国地图的整体比例尺偏大,局部内容
原始方案: V0.1 定时器(schedule) 描述:在SpringBoot项目中,使用@Scheduled注解,每一小时获取一次AccessToken。 问题:在运行一段时间后,因网络波动导致某次请求失败,程序出错,定时器没有继续执行。 影响:程序无法进行任何微信相关的API请求。 改进:V0.2 定时器+异常捕获 V0.2 定时器+异常捕获 描述:在上述版本的情况下,增加异常捕获。 问题:运行一段时间再次出现异常,程序在获取AccessToken过程中出现阻塞,后续代码均未执行,定时器也无法执行。
【注】新版本的maptools包对很多函数进行了修改,对于修改的内容,文章中用红色的文字进行了说明。 鉴于最近有不少人在讨论用R软件绘制地图的问题,我也就跟着凑了凑热闹,对相应的方法学习了一番。下面的这篇文章是一个初步的介绍,还有很多内容仍在学习和探索中,如果大家有什么意见或建议,我将根据自己学习的情况对文章进行进一步的补充。 在R中绘制地图其实是十分方便的,最直接的办法大概就是安装maps和mapdata这两个包,然后输入下面的命令: library(maps) library(mapdata) ma
vue 环境下,封装一个滚动模块曝光事件 背景 写业务代码的时候,可能经常遇到滚动,然后,具体曝光某个模块的情况 下面是封装的函数,还有具体的使用 code import { jsBridge } from 'xxx-xx'; export default { data () { return { viewHeight: null, scrollEventFun: null } }, mounted ()
本文讲述在echart下基于行政区划的地图逐级钻取功能。主要实现: 1、点击地图展示下一级地图; 2、通过区域导航可返回上一级地图;
图形展示是最高效且形象的数据描述手段,因此巧妙的图像展示是高质量数据分析报告的必备内容,因此强大的图形展示功能也是统计分析软件的必备功能。R语言提供了强大的吐血展示功能。今天我由简单到复杂分别和小伙伴
前不久写的那个,关于如何提取json格式数据地图素材中的相关数据,来适应ggplot2场景下的数据框作图,其实那个代码写的一直都没有通用性。 导致我每做一一个需要使用json地图素材的项目,都需要从新修改那个代码,虽然每一次都能简化不少,但是依然无法适用所有的json素材。 知道最近在leaflet社区浏览案例的时候,才发现大神已经提供了很好的json数据解析方案里,起码有两个(保守估计)以上的包可以完胜这个任务,而且是直接调用现成的函数,无需自己编写方案。 瞬间感觉死磕在json上的时间都能再过一个五一小
https://www.cnblogs.com/koshio0219/p/12604383.html
centroid(质心)是一个几何学上的概念,它指的是一个形状中所有点的平均位置。对于多边形等复杂形状,质心通常位于形状内部,且是该形状的一个平衡点。
****OkHttp框架的介绍**** 现在Android网络数据处理方面的第三方库文件还是不少的,比如:Volley,Retrofit,HttpClient,OKHttp等等,HttpClient库已经在Android6.+被废弃啦,而目前OkHttp库的技术已经比较成熟,可以这么说:为了让您的应用运行更快、更高效、更节省流量,那么OkHttp库就是为此而生。 ---- ****项目添加OkHttp框架**** 最新的版本为:okhttp-3.2.0.jar 、okio-1.7.0.jar |
MATLAB2017版本更新后,新增了geobubble功能,强大的地理图绘制功能,也可以绘制地图。2020年2月,m_map 1.4m最新版发布,功能比较丰富,新增高清地形图绘制,google地图调用。主要新增如下功能:
目录 1. 首先定义一个数据的上下文的class文件 2.定义一个springboot线程池的全局方法: 3.关于一些常量的定义,直接在config里面配置即可 1. 首先定义一个数据的上下文的class文件 import java.util.Map; public class DataCaptureContext { private static final ThreadLocal<Map<String, Object>> threadLocalDataCapture = new Thread
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。
不知道各位平常有没有过需要画地图的需求,有的时候需要在地图上标出特定位置的数据表现或者一些数值,然而怎么实现? 这里主要介绍下在R语言中绘制地图的个人琢磨的思路。绘制地图步骤有三: 你得需要绘制地图;(约等于废话) 你得有要绘制地图的地理信息,经纬度啊,边界啊等等; 你得利用2的数据在R中画出来。 以上步骤中,目前最关键的是2,一旦2的数据有了,在R中不就是把它们连起来嘛,这个对于R来说就是调戏它,就跟全民调戏小黄鸡一样。 R语言中绘制地图的思路也是由于2的获取方式不一样而分开的。 第一种思路:有一些R包
最近在用C++做一个象棋小游戏,为了规避全局变量的使用,想使用结构体来声明需要使用的数据。给其中用来存储棋盘信息的二维数组赋值时却遇到了问题:
pyechart也提供了一些树型图表和地理图表,树型图表又包括树图和矩型树图;地理图表MAP、GEO、BMAP等图表;其中树图意义不大,矩形树图难度在对json格式的处理上,把sql转为pandas再转为groupby分组再转为嵌套json;地理图表的geo图表主要是点状和热力图,适合定性分析,map是面状的,适合量化分析,bmap则和百度地图结合的更紧凑,学习难度较大。
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