最近在网络上看到了很多地图下钻的文章,感觉都很不错,正好自己也在研究这部分知识,就想着把下钻这个功能结合到疫情大屏中来,这样就能够更好的展示不同省份的疫情信息了。废话不多说,直接来干货!
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。
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
highcharts 是提供地图数据包的:https://www.highcharts.com/docs/maps/map-collection
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。
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
今天,给大家介绍一下,如何利用R语言获取中国地图。有一点大家清楚,网络上很多教程关于R绘制中国地图。 但是中国地图的绘制涉及到国家主权,及以前旧版本地图,西藏领地不全,没有台湾,也没有南海九段线。中国地图最常见的问题有四个:
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)……
GIS的底图一直使用金字塔技术进行切图,使用户能够快速访问指定级别的地图或者影像。但是切图本身是一张图片,无法进行交互。于是又引入了矢量图层用来显示矢量点线面,这通常需要先获取矢量地理数据,然后通过前端将其绘制成不同元素便能通过鼠标进行响应交互了。
今天给大家介绍的内容是用 R 语言绘制包含十段线[1]的地图,并且可以根据数据实现对各省份的填色。
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。
一、前言 前面一篇文章(使用Python实现子区域数据分类统计)讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计,说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说,直接进入主题。 二、涉及到的技术 本方案涉及以下技术点: geopandas:已经在上一篇文章中简单介绍。 numpy:这是一个开源的数据分析处理库,非常高效、简洁。 rasterio:这是一个开源的影像处理
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。
关于echarts使用的问题总结 1.legend图例不显示的问题: 在legend中的data为一个数组项,数组项通常为一个字符串,每一项需要对应一个系列的 name,如果数组项的值与name不相符则图例不会显示; 2.图表位置无法紧贴画布边缘的问题: 在grid绘图网格里,containLabel(grid 区域是否包含坐标轴的刻度标签,默认不包含)为true的情况下,无法使图表紧贴着画布显示,但可以防止标签标签长度动态变化时溢出容器或者覆盖其他组件,将containLabel设置为false即
1、地图基础数据来自:http://xzqh.mca.gov.cn/data/ 中华人民共和国民政部官网
Power BI SVG着色地图:从全球到全国、省、市、区县、乡镇街道村、建筑空间操作技巧
今天小编就根据第七次全国人口普查数据进行一些可视化图表的绘制,涉及的知识点较为简单,主要就是一些细节上的定制化操作(推文中使用的数据免费获取方式见文末),主要内容包括:
普通的geoJSON文件合并,只需geojson-merge插件就够了,https://www.npmjs.com/package/@mapbox/geojson-merge
在上一篇(数据科学学习手札41)中我们了解了folium的基础内容,实际上folium在地理信息可视化上的真正过人之处在于其绘制图像的高度可定制化上,本文就将基于folium官方文档中的一些基本示例来展开说明;
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。
很多时候我们会遇到3D行政区划的展示,在mapboxGL中,面状的3D展示比较容易,我们可以通过fill-extrusion来实现,但是没法实现其边界线在上面的浮动展示。本文借助QGIS,实现边界线在上面的浮动展示。
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。
前言:需要实现的效果就是生成省级地图,点击省级地图中的市切换至市级地图。为了自己方便查阅,也方便大家使用。
当前在 datav的geoatlas中,可以下载单个地市或区县的数据,例如福建省下面每个地市都可以单独下载一个geojson文件,现在需要将所有地市的geojson合并为一个福建省区县层级的geojson
本位通过FileReader实现csv或geojson文件的前端解析并在地图上展示。
高德地图路径规划API说明如上图,有行走、公交、驾车等多种路径,本文以行走为例来说明。
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。
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。
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。
有两周没更新了,一来是工作有点忙,二来是被地图的事情搅和的不行了,事情没搞清楚前写文档是对自己最大的不尊重,关于choropleth_mapbox地图实现,有很多坑在里面。主要的因素是对geojson不够了解,以及choropleth_mapbox对参数的解释一直是言之不详。
与地球的实现方法不同,平面地图依赖geojson进行绘制。有什么样的geojson,绘制什么样的地图块。
geobuilding于近日完成重要更新,支持对大数据量,大文件geojson的加载和动态编辑。
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。
最近的项目用到了echarts一个带有散点地图的图表,按照正常jquery写法应该使用ajax请求geojson的数据动态去切换地图,就像下面这样 $.get('Js/map/' + cityDat
GeoJSON 和 TopoJSON 是符合 JSON 语法规则的两种数据格式,用于表示地理信息。 1. GeoJSON GeoJSON 是用于描述地理空间信息的数据格式。GeoJSON 不是一种新的格式,其语法规范是符合 JSON 格式的,只不过对其名称进行了规范,专门用于表示地理信息。 GeoJSON 的最外层是一个单独的对象(object)。这个对象可表示: 几何体(Geometry)。 特征(Feature)。 特征集合(FeatureCollection)。 最外层的 GeoJSON
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
前言 需求是这样的,我需要在地图中显示 08 年到现在的地震情况,地震都是发生在具体的时间点的,那么问题就来了,如何实现地震情况按照时间动态渲染而不是一次全部加载出来。 一、 方案分析 这里面牵扯到两个问题:第一个是如何加载 GeoJSON 格式的数据,其实也就是矢量数据,因为矢量数据之间是可以任意转换的;第二个是如何让加载的数据根据自身的时间显示。 所以就有两种解决问题的思路了:第一种,一次加载 GeoJSON 中所有数据,然后逐个设置显示时间;第二种,逐个加载 GeoJSON 中数据,并设置每个对象的显
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。
将浏览器console输出的内容拷贝下来,粘贴到一个文本里面,另存为geojson或者json均可。用QGIS打开并做简单的符号化即可得到如下效果。
当我们做地理坐标系的图表时,怎么找不到合适的底图怎么办?比如天津的底图,往往还是按照以前的行政区划,没有滨海新区;又或者我想把某个产业园区圈出来怎么办?
在前文中,讲述了在JAVA环境下如何将shp转换为GeoJSON,在本文,分别讲述在Arcgis for js,Openlayers2和Openlayers3中加载展示GeoJSON。
目录 前言 前台实现 后台实现 总结 一、前言 看到这个题目有人肯定会说这有什么可写的,最简单的我只要用文件系统一个个查找、打开就可以实现,再高级一点我可以提取出所有数据的元数据,做个元数据管理系统就可以实现查找功能,有必要用geotrellis用分布式吗?这不是杀鸡用牛刀吗?理论上是这样的,但是要看我们考虑问题的尺度,如果你只是一些简单的数据用传统方法当然好,省事、省时、简单、速度快,但是当我们将数据的量放大到一个区域乃至全球的时候恐怕事情就不是那么简单了,比如我们有了全球Landsat数据
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。
在处理地理空间数据时,经常需要以最自然的方式可视化这些数据:地图。如果可以使用Python快速轻松地创建数据的交互式地图,在本教程中使用洛杉矶县所有星巴克位置的数据集。在文章的最后将能够创建:
前言:前两周我带你们分析了WebGis中关键步骤,下面呢,我带大家来看看Geojson的加载及其点击事件
最近有个需求就是求多个点的外包多边形,看了下turf.js可以实现,在此记录分享一下。
MapboxGL热力图的配置参数并不多,但是有时候为了或得一个比较好用的热力图配置参数,我们不得不改代码再预览,显得尤为麻烦,为方便配置,实现实时预览,本文使用ace实现了一个热力图样式在线配置页面。
原因很多,最重要的原因是我转行了。是的,我离开了开发岗位,走向了开发的天敌-产品经理。虽然名义上是产品经理,但是干的事情也很杂,除了不写代码,其他的都干,经常还要加个小班,所以就没那么多时间研究技术上的东西,机械键盘上已经落下了一层薄薄的灰尘。但是自己确实又爱码农这一行,上班看着同事畅快的敲着代码,心里就有点痒,所以下班没事仍旧自己瞎捉摸,这不就总结出来今天这篇文章。
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