数据可视化一直是一个很有趣的领域。许多普通人直观上难以感受的数据，如漏洞分布、实时流量分析等，通过数据可视化的手法，可以清晰地看出数据的结构特点和每一个部分之间的内在联系。 著名数据可视化库 D3.js 的部分应用 D3.js 可视化群关系，来自利用 d3.js 对大数据资料进行可视化分析 数据可视化除了常用的图表之类，与地理位置信息系统（GIS）的结合也是其中一个有趣的应用。 首先是数据的准备，要做全球的分布图，得有全网扫描的实力才行哦。HeartBleed 风波的当天晚上，ZoomEye 就给全球
作为全球第二大玉米生产国，中国的玉米产量占全球总产量的 23%，在保证玉米市场稳定方面发挥着重要作用。尽管其重要性不言而喻，但目前还没有全中国 30 米空间分辨率的玉米分布图。本研究采用时间加权动态时间扭曲法，通过比较每个像素点的卫星植被指数时间序列与已知玉米田得出的标准时间序列的相似性来识别玉米种植区，绘制了占中国玉米种植面积 99% 以上的 22 个省份 2016 年至 2020 年的玉米分布图。基于 18800 个 30 米空间分辨率的田间调查像素，该分布图在整个调查省份的生产者和用户平均精确度分别为 76.15%和 81.59%。市级和县级普查数据在再现玉米空间分布方面也表现良好。这项研究提供了一种基于少量实地调查数据绘制大面积玉米地图的方法。
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
之前看到一篇超级经典的用数据选房的案例分析，只是由于资料变更找不到了，大致记得是采集和挖掘了房管局、统计局、各售房平台、区域发改委数据、交通数据、学校数据等等作为样本来分析，最终一步步找到理想的房子。 今天我看到了相对不错的文章，现在分享给大家： 选房，是买房的第一步，也是最复杂的一步，北京有近万个小区，近千所小学，没几个月的踩盘研究，很难选出适合自己的小区。 如何优化这个流程，让你输入需求，一步选出适合自己的房子？ 虚拟个人，沙小鸟，后厂村路辛苦打拼的项目经理，和女朋友想买套600万左右的房子，小区
DevOps是Development和Operations组合的缩写词，它指的是一种协作方法，使企业的应用程序开发团队（Development team）和 IT 运营团队（Operations team）能够更好地沟通工作，DevOps的概念有助于使技术项目与业务需求保持一致，从而提高企业整体的工作效率[1]。如图1所示[2]，DevOps流程主要会涉及8个步骤，分别是：计划（PLAN）、编码（CODE）、编译(BUILD)、测试(TEST)、发布(RELEASE)、部署(DEPLOY)、运营(OPERATE)和监控（MONITOR）。
2023年6月，我国高温日数（日最高气温≥35℃）为3.2天，比常年同期偏多1.5天，为1961年以来历史同期第二多，仅次于2022年。由于温高雨少，内蒙古东南部、东北中西部、华北北部等地区气象干旱露头并快速发展。6月30日气象干旱综合监测图显示，东北地区西南部、华北东北部及内蒙古东南部、新疆西部、四川西北部和东南部等地存在中度及以上气象干旱，部分地区特旱。（图1）（摘自国家气象局气候中心）
5月1日以来，黄淮海流域旱情地区的日平均风云干旱指数（FYDI）如图3所示，5月中旬以来黄淮、江淮等地旱情发展，虽然5月22日至5月28日的局部降雨对旱情略微缓解，但是6月1日起，干旱指数梯度下降，旱情逐渐加剧。
2022年 我国中东部地区出现了大范围持续高温天气过程，共持续79天，为1961年以来我国持续时间最长的区域性高温天气过程。2023年平均气温再创新高。全国平均气温10.7℃，全国大部地区气温均为1961年以来最高，全国共127个国家气象站日最高气温突破历史极值。在持续高温的影响下，我国部分区域出现了冬春连旱、夏秋连旱，长江流域出现了有完整实测资料以来最严重的气象水文干旱；受夏季强台风的影响，东北、华北出现了“旱涝急转”。近两年的严重自然灾害对我们的生存环境造成了很大破坏，其中干旱灾害造成近7300万人次不同程度受灾，农作物受灾面积约9900千公顷，直接经济损失约710亿元。
5月12日起，一款勒索软件在全球较大范围内传播，感染了包括医院、教育、能源、通信、制造业等以及政府部门在内的多个领域，我国一些行业和政府部门的计算机也受到了感染，造成了一定影响。 事件发生后，公安、工信、教育、银行、网信等有关部门都立即做了部署，对防范工作提出了要求。安恒信息、奇虎360、腾讯、安天、金山安全、远望等相关企业迅速开展研究，主动提供安全服务和防范工具。各相关媒体做了大量报道，对提高全社会的防范意识、遏制勒索软件发挥了重要作用。目前，该勒索软件还在传播，但传播速度已经明显放缓。各单位和安全企业在
2017年，是 “不消停”的一年 是全球网民迄今为止 真正普遍感受到网络威胁的一年 对我国网络安全行业来说是 具有里程碑意义的一年 ▽▽▽ 你访问的网站还安全么？ 当前我国重点行业网站 如政务、教育、事业单位等 仍存在基础性安全隐患 其中僵尸网站、域名劫持 傀儡服务器等问题较为严重 ▽▽▽ 这一年，您知道的网络空间安全是什么？ 哪些行业是网络攻击的重灾区？ 来势汹汹的勒索病毒 您身边有人中招吗？ 您知道的，您不知道的网事，尽在 安恒
counties.rds是一个包含美国每个县人口统计数据的数据集，使用R包UScensus2010收集，也可从这下载
本报告通过对2024年5月全国干旱情况的监测统计分析，展示了我公司干旱监测产品的按区域持续精准监测以及未来预测能力。
【本报告通过对2024年4月全国干旱情况的监测统计分析，展示了我公司干旱监测产品的按区域持续精准监测以及未来预测能力】
前几天小编发布了手把手教你使用Python爬取西次代理数据（上篇）和手把手教你使用Python爬取西次代理数据（下篇），木有赶上车的小伙伴，可以戳进去看看。今天小编带对爬取的数据进行可视化操作，数据可视化主要利用 pyecharts 库进行操作，具体步骤如下。
技术群里一位读者微信私聊我，问我能不能统计下微信好友信息并以文件形式保存。其实，以前也写过类似的文章，一篇是微信好友性别统计，一篇是制作好友签名的词云图。比较分散，今天就索性把他们整合一下，一次性完成制作好友信息 csv 表格、性别统计饼图、昵称词云图、个性签名词云图、好友城市地区分布柱形图。
近日，国家气象信息中心和郑州商品交易所签署战略合作框架协议，双方将联合开发天气指数期货等天气衍生品，深入挖掘气象数据价值。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
前几天有个学生娃子找我帮忙做点可视化的作业，作业内容包括采集网易云音乐热评评论内容，数据量1W作业足够，然后就是做点数据分析相关的工作即可。这份大作业里边有网络爬虫，有数据分析和数据处理，还有可视化，算是一个大实验了，还需要上交实验报告。这里拿出来部分知识点，给大家分享。学生娃的作业，参考了这个文章：网易云音乐评论爬取。
data1为段子信息，data2为用户信息，二个表都有用户url，我们可以将其merge。
本次研究将以我生活了6年的合肥为例，利用静态POI数据对合肥中心城区进行分析研究，主要分为三个方面：城市功能区识别、城市休闲娱乐活力评价以及典型区域空间价值分析。
这篇报告是我转行数据分析后的第一篇报告，当时学完了Python，SQL，BI以为再做几个项目就能找工作了，事实上……分析思维、业务，这两者远比工具重要的多。一个多月后回过头来看，这篇报告虽然写得有模有样，但和数据分析报告还是有挺大差别的，主要原因在于：
在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中，我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析，那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析，也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包：ggplot2
文章内容转自：腾讯医典 2月15日，国家卫健委和各省卫健委公布的数据，有两个特点，非湖北地区的新增病例持续下降；而湖北省内，武汉以外地区治愈人数首次超过新增病例数。 下面我们根据卫健委公开的数据，进行数据的客观分析。 解读要点： （1）非湖北地区病例数持续减少，疫情消退将加快； （2）湖北省内，非武汉地区拐点来临、病例数开始下降； （3）返工需根据各地疫情情况局部、分批、有序地组织，以避免疫情反复。 湖北省内的疫情控制出现转折，非武汉地区拐点来临、病例数开始下降 通过“临床诊断病例”、“应收尽收”、“集中
DevOps 是 Development 和 Operations 组合的缩写词，它指的是一种协作方法，使企业的应用程序开发团队（Development team）和 IT 运营团队（Operations team）能够更好地沟通工作，DevOps的概念有助于使技术项目与业务需求保持一致，从而提高企业整体的工作效率 [1]。
Seaborn 是一个出色的数据可视化库，它让我们的生活变得轻松。首先，您应该在编辑器中键入以下命令：
在 Website FAQ，实现了使用"卜算子"来统计网站访问人数，但是"卜算子"仅可以提供访问人数的统计，进一步的信息却无法提供。那么，如果想知道过往访客来自哪些国家和地区，显示网站访问实时动态的信息，应该怎么做呢？
Python 现在是越来越火了。 IEEE 发布的 2017 年编程语言排行榜，Python 排第一。 百度指数的搜索趋势，Python稳步上升。 （此趋势图上有个小亮点：那些搜索量骤减的极低值，猜猜
建筑作为人类生活不可分割的一部分，在城市管理和城市分析领域至关重要。为了促进大规模城市规划应用，获取完整可靠的建筑数据势在必行。目前有一些公开产品可以提供大量建筑数据，如微软和开放街道地图。但在东亚地区，由于建筑物分布较为复杂，辅助数据匮乏，这些地区的建筑数据比较缺乏，阻碍了东亚地区的大规模应用。一些研究试图利用当地不完整的建筑足迹数据，通过回归模拟大规模的建筑分布信息。然而，对不准确建筑数据的依赖会带来累积误差，使这种模拟数据极不可靠，导致在东亚地区实现精确研究受到限制。因此，我们针对东亚地区建筑物的复杂性，提出了一个全面的大规模建筑物绘图框架，并在东亚 5 个国家的 2,897 个城市进行了建筑物足迹提取，获得了 281,093,433 栋建筑物的大量数据集。评估结果表明，我们的建筑产品是有效的，总体平均准确率为 89.63%，F1 得分为 82.55%。此外，与现有产品的比较进一步显示了我们的建筑数据的高质量和完整性。最后，我们对建筑数据进行了空间分析，揭示了其在支持城市相关研究方面的价值。本文数据可从http:// https://doi.org/10.5281/zenodo.8174931下载。
之前分享过我写的几个工具2023 更新版：苏生不惑开发过的那些原创工具和脚本 ，今天再更新下微博下载。
这是我近期使用C#写的一个QQ空间蜘蛛网爬虫程序。程序断断续续的运行了两周，目前总共爬了3000万QQ数据，其中有300万包含用户（QQ号，昵称，空间名称，头像，最新一条说说内容，最新说说的发表时间，
通过前面的文章，我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系、文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习。
在上一篇文章中我们详细学习了geoplot中较为基础的三种绘图API：pointplot()、polyplot()以及webmap()，而本文将会承接上文的内容，对geoplot中较为实用的几种高级绘图API进行介绍。
合肥市中心城区。共分为八个分区，分别是老城区、东区、南区、西区、北区、经开区、高新区、滨湖新区。
随着信息化时代的全面到来，网络空间已经成为大国对抗的新战场，继海、陆、空、天之后的第五作战领域，同时也是网军对抗的主要阵地。从最近俄乌战争的实际情况更加说明了这一点。在俄乌战争实际战场的背后，一场没有硝烟的网络空间“大战”早已经打响，其参与人数、攻击规模、影响后果不亚于实体战场。传统战争中，地图对战争的胜利起着重要的作用，网络战争更是如此，要想得到精准的网络地图，网络空间测绘是必要手段。本文将从网络空间测绘视角来分析俄乌网络战争。
世界上有5%的人口住在图中的蓝色区域，同时世界上同样有5%的人口住在图中的红色区域▼
亚洲的东南部地理位置具有特殊的意义，是亚洲纬度最低的地区，也处于亚澳之间的过渡地带，属热带季风气候，森林等自然资源丰富，人口稠密，东南亚和南亚地区面临农业生产、环境保护和经济发展的多重挑战，遥感技术可为其农业和环境的监测与管理提供重要的支持。
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。
2024年开春以来，山东省平均降水量较常年同期偏少92.8%，同时受高温天气影响，山东出现了阶段性气象旱情。截至6月10日，山东省农作物受旱面积121.5万亩，农田缺墒面积262.4万亩。为全力抗旱保夏种，山东自5月29日就启动了抗旱Ⅳ级应急响应，加强旱情监测。
联合国防治荒漠化公约组织指出：中亚约有1200万人生活在干旱风险高的地区，面积约为4000万公顷。位于亚洲中部的哈萨克斯坦共和国（简称哈萨克斯坦）和中国有着长期友好的睦邻和经贸关系，中国是哈萨克斯坦的主要农产品进口国之一。畜牧业和农业是哈萨克斯坦的重要收入来源，因此干旱对该地区大多数人口的经济安全和福祉构成严重威胁。
目标：总结出信贷需求较高人群特征，找到与信用等级相关程度较高的变量。帮助银行决定是否审批通过该客户并对审批通过的客户设定初始信用额度，有利于银行降低信贷事前风险
通过前面的文章，我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系、文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习，其中在基础可视化那篇文章中我们提到了分层设色地图，可以对与多边形关联的数值属性进行分层，并分别映射不同的填充颜色，但只是开了个头举了个简单的例子，实际数据可视化过程中的分层设色有一套策略方法。
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：
说到使用Python来进行地图的可视化那就一定少不了Pyecharts的身影，本文小编就对Pyecharts可实现的地图可视化进行一番探究，看看其出来的效果如何
Apache Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
前几天在铂金交流群里，有个叫【小朋友】的粉丝在Python交流群里问了一道关于Pyecharts可视化的问题，初步一看觉得很简单，实际上确实是有难度的，问题如下。
ABoVE: Modeled Top Cover by Plant Functional Type over Alaska and Yukon, 1985-2020
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