本期推文我们介绍一个可以绘制颇具“艺术”风格地图的可视化包-cartography，主要涉及的内容如下： R-cartography 简介 R-cartography 实例应用 R-cartography 简介 说到cartography包，用Python绘图的小伙伴可能会想到cartopy(Basemap的下一代地图可视化绘制包)，下面就简单介绍下cartography。 (官方直译的哈) 通过介绍我们可以知道，cartography主要基于sf对象进行绘图，所以我们在绘制之前需将数据(地图数据或者点数据)转换成sf对象。 可视化专题图介绍 cartography包官网提供了多种优秀的地图可视化绘制专题，这类可视化作品和一般的地图作品有些不一样，透露出一种“艺术 ”气息。 铅笔风格主题地图 R-cartography 实例应用 我们使用之前空间插值系列的数据进行不同主题地图的绘制，首先 ，我们将所使用数据转换成sf对象，代码如下： library(sf) library(
直接绘制 library(mapdata) library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) library(mapproj) library( readShapePoly("D:/Beautiful-Visualization-with-R-master/map/bou2_4p.shp") plot(china_map) #直接画出来的话地图是扁平的 ，默认吧进度和纬度作为普通数据，均匀平等对待，绘制在笛卡尔坐标系中。 y = lat, group = id), colour = "black", fill = NA) + theme_grey()+ coord_map() image.png 提取上海单独绘制 group = id), colour = "black", fill = NA) + theme_grey() image.png 根据统计值大小对不同省份着色 #绘制整个中国地图
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概述 做一个绘制地图的推文很久之前就想过，后来由于记性不好就忘了。 实现模块 主要用到的新的Python模块是Geopandas，就是利用他来绘制数据地图的，具体说明可以参看https://geopandas.org/。 Geopandas 好就好在它自带了一副世界地图，具体绘制过程中不需要依赖其他的地图文件。 = 'Antarctica'] world = world.to_crs("EPSG:3395") 2、导入数据 绘制的地图为数据地图，导入数据是必然的。 总结 绘制该种数据地图可以应用与各种场景，只需要更改数据就行。
="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>第六讲-绘制图形 div id="viewDiv"> <button id="drawPoint" class="tool-btn1">绘制点 </button> <button id="drawPolygon" class="tool-btn2">绘制面</button> <button id= 90px; } .tool-btn3 { position: absolute; top: 20px; right: 15px; } 3、Javascript API 实现地图绘制 绘制面 ?82520
Basemap简介 Basemap是Matplotlib的扩展，是具有专业标准的地图绘制工具。 Basemap适合地球科学家，特别是海洋学家和气象学家的需求。 类似的工具还有CDAT，Python第一种用于绘制地图投影数据。CDAT后来进化为UVCDAT。 Basemap可以与 matplotlib 的一般绘图功能相结合，并在地图上绘制数据。 lonpt, latpt = m(xpt,ypt,inverse=True) # 使用m.plot函数，将转化后的坐标绘制在地图上 m.plot(xpt,ypt,'bo') # plot a blue # 刚刚绘制的地图有个缺陷，大地震和小地震都是一样大小，一样颜色的点，并没有区分。
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 data 决定绘图所使用的数据，比如绘制股票折线图用的股票历史数据，绘制疫情地图用的疫情数据。layout 决定图的布局，比如一幅折线图的宽高，一幅地图的风格和中心点。 函数会使用这个参数和 locations 匹配地图单元（比如省份）的名称，以此决定绘制哪些地图单元的轮廓。 指定地图单元名称，决定绘制哪些地图单元的轮廓。同样需要注意和 featureidkey 保持一致。 其实大部分参数是异曲同工的，下面我同样使用相同的数据来绘制地图，解释下。
简介 关于地理地图绘制已经由师弟师妹系统出了几期。具体推文可见： Leaflet 与高德合并会擦出怎么样的火花？ Leaflet 与高德继续碰撞火花！ mapview 包 空间地理数据可视化之 leaflet 包及其拓展 空间地理数据可视化之 tmap 包及其拓展 空间地理数据可视化之 ggplot2 包及其拓展 空间地理数据可视化之前言 网上有很多关于中国地图绘制教程 ，但是关于省市级地图绘制非常少，本推文就是来解决这个问题。 下面推文主要以浙江省、温州市为例，使用 leaflet 包绘制省/市级地图。 绘制省级地图 首先，使用 regionNames()导入浙江省各市的名字。 绘制市级地图 绘制市级地图与绘制省级地图类似，只需在regionNames()中进行变化即可，其他几乎相同。下面绘制的温州市地图做了一些小小的拓展。1. 使用真实案例数据；2. 填充颜色变化。
最近我参与了几个数据大屏可视化项目，项目中要求在大屏上以地图的形式直观的展示某一地区的某个业务数据，在绘制地图时踩的坑还是挺多的，特此用一篇博客记录一下绘制地图的过程，下面会以展示江西省下面各城市手机品牌数为例介绍地图的绘制方法 获取地理数据 绘制地图时需要用于展示地图的地理数据，地理数据是一个 geoJSON 格式的数据，本质上是一个 json 数据 打开 地图选择器 在地图上选择江西省所在的区域 单击鼠标左键，此时会进入江西省区域下 DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>地图</title> <style> echarts.min.js"></script> </head> <body> 手机品牌分布地图 转载请注明： 【文章转载自meishadevs：使用echarts绘制地图】17610地图可视化：geopandas绘制拓扑着色地图❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 我们在绘制某些地图时，为了凸显出每个独立的区域 ，需要满足拓扑着色要求，即所有相邻的区域不可以用同一种颜色绘制，以前的手绘地图需要绘制者自行思考设计具体的着色规则，而现如今通过计算机的辅助，我们可以快速生成大量的着色方案。 今天我们就来学习配合geopandas如何快速实现地图的拓扑着色。 2 基于mapclassify的地图拓扑着色 对于着色方案的生成，我们需要使用到mapclassify这个第三方库，以前我的geopandas系列文章分层设色篇也介绍过其中的诸多功能，而本文需要使用到其特殊的 以中国县级单元矢量边界数据为例，它包含了共2900个县级单元的行政区划面矢量要素： 对于这样一个典型的面要素众多的地图，利用mapclassify.greedy()，我们可以基于面要素之间的邻接拓扑关系36230Pyecharts绘制地图 流入地图 热力图要实现数据地图功能要安装部分地图扩展。 (echarts-countries-pypkg):世界地图和 213 个国家，包括中国地图。 2）中国省级地图(echarts-china-provinces-pypkg)。 3）中国市级地图(echarts-china-cities-pypkg):370 个中国城市。 绘制数据流向图 其实没啥内容，就是直接使用，直接上代码，已做注释。 绘制热力图 也是直接套代码。1.6K30ArcGIS API For Javascript 4.15 绘制地图：三维地图绘制 SceneView 和 ElevationLayer: 100%; } .tool-btn { position: absolute; top: 20px; right: 20px; } 3、Javascript API 实现地图绘制61310python使用pyecharts绘制地图如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。 地图文件被分成了三个 Python 包，分别为： 全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB) 中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg 中国地图 # maptype='china' 只显示全国直辖市和省级 # 数据只能是省名和直辖市的名称 map = Map("中国地图",'中国地图', width=1200, height=600) 如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。下面介绍如何安装。 全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家，包括中国地图 中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (2.8K20绘制自定义迷宫地图/* 功能：绘制自定义迷宫地图 日期：2013-05-26 */ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> #define55510绘制中国个省份地图1绘制全中国市级地图 library(rgdal) #提供readOGR()函数 library(ggplot2) library(dplyr) library(plyr) library(grid) -factor(df_China$province,levels=as.character(ProCode$PcCode)) #由于南海地区维度跨度太大，会影响部分省份的显示清晰度，所以将这部分不予以绘制显示 ~province, ncol = 7,scales="free",strip.position = "top") #在上面代码下加上这一句即可 image.png image.png 3只绘制某一个省1.2K213.6.2 编程实例－河南地图绘制} return polygons; } void display(void) { glClear (GL_COLOR_BUFFER_BIT); //用蓝色色绘制各省边界 RGB glutInitWindowSize (500, 500); glutInitWindowPosition (100, 100); glutCreateWindow ("地图绘制40610pyecharts-6-绘制地图Pyecharts-6-绘制地理图 本文中介绍的是如何利用pyecharts绘制地理图形 ，学习的资料主要是来自官网 ? import JsCode from pyecharts.globals import ThemeType, ChartType import pandas as pd import numpy as np 绘制基本图形 广东省数据 当绘制具体某个省份的地图时候，需要在地级市后面加上一个\color{red}{市}，否则不能出图： ? 效果图为： ? guangdong, Faker.values())], "广东") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-广东地图 guangdong, Faker.values())], "广东") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-广东地图45010Python 地图篇 - 使用pyecharts绘制世界地图、中国地图、省级地图、市级地图实例详解使用 pyecharts 绘制世界地图、省级地图、市级地图实例详解 第一章：世界地图绘制演示 ① 世界地图数据准备 ② 世界地图生成 第二章：省份（河北省）地图绘制演示 ① 省份地图数据准备 ② 省份地图生成 第三章：城市（承德市）地图绘制演示 ① 城市地图数据准备 ② 城市地图生成 [ 系列文章篇 ] 2022 见证中国崛起从 Python 绘制中国地图开始：使用 pyecharts 最新版本绘制中国地图实例详解 ，个性化地图定制及常用参数解析 [ 专栏推荐 ] Python 短视频自动化发布，包含抖音、快手、bilibili、小红书、微视、好看视频、西瓜视频、视频号等 10 余种平台 第一章：世界地图绘制演示 生成的地图效果图如下： 第二章：省份（河北省）地图绘制演示 先给大家看下效果图哈。 生成的地图效果图如下： 第三章：城市（承德市）地图绘制演示 先给大家看下效果图哈。1.7K30地图可视化绘制 | R-tanakametR包 绘制3D阴影效果地图今天我们再给大家介绍一个优秀的地图可视化绘制包-R-tanaka包（用于绘制具有3d阴影效果的地图可视化作品），主要涉及的内容如下： R-tanaka包简介及样例样式 R-ggplot2绘制3d阴影地图 ，使结果看上去像一个类似3D的地图效果。 (图例的位置，“上左”，“上”，“上右”，“右”，“下右”，“下”，“下左”，“左”或以地图单位表示的两个坐标的向量（c（ x，y））。 如果legend.pos =“ n”，则不会绘制图例。) (是否将将图层添加到已存在的图上) R-ggplot2绘制3d阴影地图 tanaka 包毕竟是一个小众地图可视化包，如何能使用ggplot2以及拓展包绘制类似地图效果呢？ 总结 本期推文，我们继续介绍了优秀的R可视化绘制包-tanaka包以及metR包结合ggplot2实现更加自由的定制化可视化作品绘制，希望大家可以从中获取获取绘图灵感。52620Python-geopandas 中国地图绘制上一期的地图可视化推文教程R-ggplot2 标准中国地图制作中，我们详细介绍了使用R-ggplot2 包完美绘制中国标准地图，本期推文我们则试着使用Python-geopandas包绘制空间地图，主要的知识点如下 ： geopandas 绘制中国地图 matplotlib add_axes()添加南海小地图 绘图文件分享 geopandas 读取中国地图文件 geopandas提供了非常方便的read_file ()方法用于读取geojson文件，我们直接进行默认投影(WGS84)的绘制，代码如下： file = r"中国省级地图GS（2019）1719号.geojson" nine = r"九段线GS（2019 绘图数据操作 接下来，我们将我们要绘制的数据读取、转换并绘制在地图上，数据预览如下： ? 总结 本期推文使用了Python-geopandas进行了中国地图的绘制,讲解了数据标记，投影转换等内容。1.5K30基于Python绘制个人足迹地图前言 前两年，足迹地图小程序风靡朋友圈，一时间大家都流行晒自己的旅行地图。 但是，笔者最近体验了好几款足迹地图的小程序，发现这些小程序虽然号称是足迹地图，但最多只是展示到省级别，无法精确到市级别，因此，笔者周末花了点时间，用Python来绘制自己的个人足迹地图，可以精确到市级别 下面的部分，笔者将介绍如何简单地来绘制个人足迹地图。 : 2020/5/31 9:21 上午 # 绘制个人足迹地图：全国范围 import yaml from pyecharts.charts import Map from pyecharts import Shanghai # time: 2020/5/31 10:01 上午 # 绘制个人足迹地图：省市范围 import yaml from pyecharts.charts import Map from35010
❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 我们在绘制某些地图时，为了凸显出每个独立的区域 ，需要满足拓扑着色要求，即所有相邻的区域不可以用同一种颜色绘制，以前的手绘地图需要绘制者自行思考设计具体的着色规则，而现如今通过计算机的辅助，我们可以快速生成大量的着色方案。 今天我们就来学习配合geopandas如何快速实现地图的拓扑着色。 2 基于mapclassify的地图拓扑着色 对于着色方案的生成，我们需要使用到mapclassify这个第三方库，以前我的geopandas系列文章分层设色篇也介绍过其中的诸多功能，而本文需要使用到其特殊的 以中国县级单元矢量边界数据为例，它包含了共2900个县级单元的行政区划面矢量要素： 对于这样一个典型的面要素众多的地图，利用mapclassify.greedy()，我们可以基于面要素之间的邻接拓扑关系
要实现数据地图功能要安装部分地图扩展。 (echarts-countries-pypkg):世界地图和 213 个国家，包括中国地图。 2）中国省级地图(echarts-china-provinces-pypkg)。 3）中国市级地图(echarts-china-cities-pypkg):370 个中国城市。 绘制数据流向图 其实没啥内容，就是直接使用，直接上代码，已做注释。 绘制热力图 也是直接套代码。
: 100%; } .tool-btn { position: absolute; top: 20px; right: 20px; } 3、Javascript API 实现地图绘制
如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。 地图文件被分成了三个 Python 包，分别为： 全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB) 中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg 中国地图 # maptype='china' 只显示全国直辖市和省级 # 数据只能是省名和直辖市的名称 map = Map("中国地图",'中国地图', width=1200, height=600) 如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。下面介绍如何安装。 全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家，包括中国地图 中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (
/* 功能：绘制自定义迷宫地图 日期：2013-05-26 */ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> #define
1绘制全中国市级地图 library(rgdal) #提供readOGR()函数 library(ggplot2) library(dplyr) library(plyr) library(grid) -factor(df_China$province,levels=as.character(ProCode$PcCode)) #由于南海地区维度跨度太大，会影响部分省份的显示清晰度，所以将这部分不予以绘制显示 ~province, ncol = 7,scales="free",strip.position = "top") #在上面代码下加上这一句即可 image.png image.png 3只绘制某一个省
} return polygons; } void display(void) { glClear (GL_COLOR_BUFFER_BIT); //用蓝色色绘制各省边界 RGB glutInitWindowSize (500, 500); glutInitWindowPosition (100, 100); glutCreateWindow ("地图绘制
Pyecharts-6-绘制地理图 本文中介绍的是如何利用pyecharts绘制地理图形 ，学习的资料主要是来自官网 ? import JsCode from pyecharts.globals import ThemeType, ChartType import pandas as pd import numpy as np 绘制基本图形 广东省数据 当绘制具体某个省份的地图时候，需要在地级市后面加上一个\color{red}{市}，否则不能出图： ? 效果图为： ? guangdong, Faker.values())], "广东") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-广东地图 guangdong, Faker.values())], "广东") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-广东地图
使用 pyecharts 绘制世界地图、省级地图、市级地图实例详解 第一章：世界地图绘制演示 ① 世界地图数据准备 ② 世界地图生成 第二章：省份（河北省）地图绘制演示 ① 省份地图数据准备 ② 省份地图生成 第三章：城市（承德市）地图绘制演示 ① 城市地图数据准备 ② 城市地图生成 [ 系列文章篇 ] 2022 见证中国崛起从 Python 绘制中国地图开始：使用 pyecharts 最新版本绘制中国地图实例详解 ，个性化地图定制及常用参数解析 [ 专栏推荐 ] Python 短视频自动化发布，包含抖音、快手、bilibili、小红书、微视、好看视频、西瓜视频、视频号等 10 余种平台 第一章：世界地图绘制演示 生成的地图效果图如下： 第二章：省份（河北省）地图绘制演示 先给大家看下效果图哈。 生成的地图效果图如下： 第三章：城市（承德市）地图绘制演示 先给大家看下效果图哈。
今天我们再给大家介绍一个优秀的地图可视化绘制包-R-tanaka包（用于绘制具有3d阴影效果的地图可视化作品），主要涉及的内容如下： R-tanaka包简介及样例样式 R-ggplot2绘制3d阴影地图 ，使结果看上去像一个类似3D的地图效果。 (图例的位置，“上左”，“上”，“上右”，“右”，“下右”，“下”，“下左”，“左”或以地图单位表示的两个坐标的向量（c（ x，y））。 如果legend.pos =“ n”，则不会绘制图例。) (是否将将图层添加到已存在的图上) R-ggplot2绘制3d阴影地图 tanaka 包毕竟是一个小众地图可视化包，如何能使用ggplot2以及拓展包绘制类似地图效果呢？ 总结 本期推文，我们继续介绍了优秀的R可视化绘制包-tanaka包以及metR包结合ggplot2实现更加自由的定制化可视化作品绘制，希望大家可以从中获取获取绘图灵感。
上一期的地图可视化推文教程R-ggplot2 标准中国地图制作中，我们详细介绍了使用R-ggplot2 包完美绘制中国标准地图，本期推文我们则试着使用Python-geopandas包绘制空间地图，主要的知识点如下 ： geopandas 绘制中国地图 matplotlib add_axes()添加南海小地图 绘图文件分享 geopandas 读取中国地图文件 geopandas提供了非常方便的read_file ()方法用于读取geojson文件，我们直接进行默认投影(WGS84)的绘制，代码如下： file = r"中国省级地图GS（2019）1719号.geojson" nine = r"九段线GS（2019 绘图数据操作 接下来，我们将我们要绘制的数据读取、转换并绘制在地图上，数据预览如下： ? 总结 本期推文使用了Python-geopandas进行了中国地图的绘制,讲解了数据标记，投影转换等内容。
前言 前两年，足迹地图小程序风靡朋友圈，一时间大家都流行晒自己的旅行地图。 但是，笔者最近体验了好几款足迹地图的小程序，发现这些小程序虽然号称是足迹地图，但最多只是展示到省级别，无法精确到市级别，因此，笔者周末花了点时间，用Python来绘制自己的个人足迹地图，可以精确到市级别 下面的部分，笔者将介绍如何简单地来绘制个人足迹地图。 : 2020/5/31 9:21 上午 # 绘制个人足迹地图：全国范围 import yaml from pyecharts.charts import Map from pyecharts import Shanghai # time: 2020/5/31 10:01 上午 # 绘制个人足迹地图：省市范围 import yaml from pyecharts.charts import Map from
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