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动态地理信息可视化——leaflet在线地图简介

province_city$type<-factor(sample(LETTERS[1:5],34,replace=TRUE)) co<-substr(rainbow(34),1,7) province_city<-data.frame...m<-leaflet(data=province_city) #该句设定所要展示的图层中心位置，参数为带有数据的地图图层、经纬度信息以及呈现的缩放级别（3~9级不等）。...leaflet函数支持的点有三类（我所知的），默认的是雨滴形状（addMarkers），还有两种分别是addCircle、addCircleMarkers。...颜色映射对于数据地图而言是最复杂也最为重要的视觉对象，毕竟你的目光中要有很大一部分数据墨水比是由色彩来呈现的，但是小魔方再在前讲解ggplot数据地图系列的时候已经讲解过非常详细的颜色映射规则。...colorFactor：这个就是单纯的分类变量（因子或者有序）映射的颜色设置方式。 图例对象： addLegend：是添加图例的图层对象，相当于ggplot中的guilde函数。

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Leaflet在线地图进阶宝典——json素材操纵与图层面板控制

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。...数据，这里的leaflet需要原生格式的json数据） geojson1<-fromJSON(url) #在同一层级对象长度一致，便会被自动视作数据框。...： set.seed(1234) #向list对象中添加数据（随机数据） geojson3$features<-lapply(geojson3$features,function(feat){ feat...$properties$scale<-runif(1,0,10) feat }) #从list对象中读取数据(主要读取我们可做更改与扩展的行政区划列表信息) mydata<-ldply(geojson3

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如何绘制省市级地图？

dem_data 可以是读者想要填充在地图上的数据（例如：各市的 GDP，空气质量指数等数据）。使用 leafletGeo() 创建一个 sp 对象的数据框。...# 这里使用自己的数据 dat = data.frame(region,dem_data) map = leafletGeo("浙江", dat) 构建好数据集之后，进行绘图。...("温州市") dat = data.frame(region,runif(length(region))) data1 = full_join(dat,data[,c(1,8)]) data2 = data1...但是本推文的省市级绘图还存在几个问题，小编还没有能力通过代码解决：1. 如何凸显各市/县的名字到填充颜色上方？2....有些市、县发生变化（从县变为区），但 leaflet 包没有及时更新，应该如何处理？ 以上是小编在实际科研中存在的问题，我的“笨”办法是：画图细节不会改？那就用 AI 吧！。

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Leaflet 与高德合并会擦出怎么样的火花？

前言 统计学上常说：“一图胜千言”，而对于地图类可视化教程，大家介绍的并不是很多，本教程讲会教你如何绘制各类地图。...画地图通常需要两个数据。1. 经纬度数据（类似散点图中的 X 轴与 Y 轴）；2. 地图数据（类似散点图的背景图片） 下面我会一一讲解如何获取这两类数据。...数据获取 2.1 经纬度数据 就拿今天讲的最简单的散点地图来说，需要通过经纬度来确定点的位置，然后再映射到地图上。...library(tidyr) library(dplyr) datafile <- data.frame( ## 提取经纬度 address = address, city = temp_geo...3.1 散点地图绘制 3.2 路径地图绘制 3.3 导航路径图 小编有话说 受限于微信平台问题，所有的leaflet画的图都是以截图方式呈现，但是实际上leaflet生成的是交互式的地图，也就是你可以像导航软件里一样放大和缩小地图

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Leaflet 与高德继续碰撞火花！

前言 我们对 leaflet 包做了一期简单的入门教程：空间地理数据可视化之 leaflet 包及其拓展。...之后，又将高德和该包相结合，介绍了前期需要准备的工作，见：Leaflet 与高德合并会擦出怎么样的火花？。这一期就到了绘制地图环节，下面将分享三类数据的绘制教程。...## 加载packages library(dplyr) library(tidyr) library(leaflet) ## 设置文件 datafile <- data.frame( id =...3.2 路径地图绘制 按照画线图的经验，平面直角坐标系中的一条线的位置由两个点决定，而两个点位置由它们分别的坐标 (X, Y) 决定，同理路径地图上的线由起点和终点决定，起点和终点由它们对应的经纬度决定...，这样子我们就可以知道绘制路径地图的数据至少需要 4 个值，分别表示起点的经纬度和终点的经纬度。

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R+大地图时代︱ leafletleafletCN 动态、交互式绘制地图（遍地代码图）

，真方便 geojsonMap：作用是分区块标色 辅助函数介绍： amap ()：中国国情，高德地图的象征 read.geoShape：可以将geojson的对象,保存成spdataframe,...以方便leaflet调用 leafletGeo：地图+小显示框，用地图名以及一个数据框创建一个sp的对象 . 2、主函数介绍 （1）regionNames函数 #主函数——regionNames...- （3）地图+分区域显示+色彩 if(require(leaflet)){ region=regionNames("浙江") dat = data.frame(region,runif...(mag), label = ~as.character(mag))中， ~long, ~lat分别代表经度、维度；popup、label 从图中可以看到，那个数字6.1有两种显示方式，一个是标签式.... . 4、案例三——地图+点集区域+复选框+NASA星空图 #数据生成 geo = data.frame(long = rep(121.44, 1000), lat

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R+大地图时代︱ leafletleafletCN 动态、交互式绘制地图（遍地代码图）

leaflet调用 leafletGeo：地图+小显示框，用地图名以及一个数据框创建一个sp的对象 . 2、主函数介绍 （1）regionNames函数 #主函数——regionNames：找地名函数...，经纬度 geo = data.frame(lon = rep(121.44, 5), lat = rep(31.22, 5), city...=regionNames("浙江") dat = data.frame(region,runif(length(region))) map = leafletGeo("浙江", dat)...(mag), label = ~as.character(mag))中， ~long, ~lat分别代表经度、维度；popup、label 从图中可以看到，那个数字6.1有两种显示方式，一个是标签式、...leaflet(数据) %>% amap(高德地图) %>% addMarkers(经纬度+图标 4、案例三——地图+点集区域+复选框+NASA星空图 #数据生成 geo = data.frame

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（数据科学学习手札59）从抓取数据到生成shp文件并展示

一、简介 　　shp格式的文件是地理信息领域最常见的文件格式之一，很好的结合了矢量数据与对应的标量数据，而在Python中我们可以使用pyshp来完成创建shp文件的过程，本文将从如何从高德地图获取矢量信息开始...，最终构造出相应的shp文件，并利用R中的leaflet进行可视化； 二、数据获取及清洗 2.1 数据获取 　　首先我们需要从高德地图获取所关注对象的矢量信息，这里点数据我们选择重庆轨道交通站点，线我们选择重庆轨道交通线路...按照上图箭头所指的路径便可找到对应的站点名称name和经纬度xy_coords，而对于线数据，如下图： ?  　　...同样可以找到对应每个折点的经度xs与纬度ys，对于面数据，在museumSX变量下data->poi_list->domain_list中name属性为'aoi'的元素中可以找到其对应的面矢量信息： ?...autoBalance：int型，建议传入1，即定义的属性有秩序的自动跟随定义的要素之后，避免出现错乱； 　　而pyshp中的Writer对象有如下常用方法： 　　field：用于创建跟随矢量要素的属性表字段

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空间地理数据可视化之 leaflet 包及其拓展

在使用 leaflet包前，要求先将地图数据转化为 EPSG4326 下的投影，使用的是 sf 包中的 st_transform() 函数。...例子： data(quakes) ## R 包自带数据 leaflet(data = quakes[1:20,]) %>% ##只标记前20个数据 addTiles() %>% ##添加背景地图...library(leafletCN) ##leafletCN是一个基于leaflet的中国扩展包, 里面保存了一些适用于中国的区域划分数据以及一些有帮助的函数,例如高德地图 #数据生成 geo = data.frame...；若要获取静态图像，要先将其保存为 html 文件，再使用 webshot[5] 包中的 webshot() 函数捕获静态图像。...本篇是空间地理数据可视化系列的第四期，主要由 林华师 制作。本系列的宗旨是带你系统学习如何使用 R 对空间地理数据进行可视化。下一期将会继续介绍 mapview 包的使用，敬请期待。

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动态地理信息可视化——leaflet填充地图

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。...我们常用的地图素材资源无非以下三种，R包内置的地图数据、shapefile格式和json格式。...前两种素材作图过程大同小异，特别是一些标度的属性声明很类似ggplot中的函数过程，但是json格式的素材操作起来就不是很友好，他的标度属性是要在数据文件中新建style的list对象进行生命，而且json...下面是承接上面shapefile格式素材做展现的四中颜色标度（三种连续性标度和一种分类标度的映射过程）。...，特别是弹窗中无缝嵌入图片、超链接甚至视频等多类元素，感兴趣的小伙伴儿可以自行探索。

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用编程赋能工作系列——地理围栏的基本操作运算

如下图所示，通过前期调研，假如你已经确认了目标分析区域如图中不规则多边形所示，通过地图围栏围栏可以拿到边界经纬度信息，然后需要甄别出待分析的原始数据中，那些点是在目标分析区域内部，并且单独摘出来进行更加细致的分析...以上过程存在两个难点，目标区域的边界信息如何获取？有了边界信息我如何对自己的原始数据中的点击进行点归属判断？以下内容就是要重点解决这个问题。 如何获取围栏边界信息？...所以需要使用简单的 # 程序转换为含经度、维度的数据框 library('sf') library('ggplot2') library('magrittr') library("leaflet") library...return(result_data) } # 这里将已经转换为数据框的围栏经纬度信息转换为sf模式的多边形对象 ploygon_data <- my_fun(areaFence) mapdata <...围栏有了，接下来伪造一份分析数据，这份数据中的点围绕以上围栏区域的中心和半径随机分布（具体半径会更大）。

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使用Python中的folium包创建热力密度图

最近探索出来一个在Python中创建热力图非常高效的方法，使用folium包来创建热力图，实际效果非常赞，过程简单，代码量少。...folium包基于leaflet在线地图库封装，在R语言中leaflet的接口已经非常完善，如果你对R语言中的leaflet包api接口感兴趣，可以参考这几篇文章。...leaflet地图： 动态地理信息可视化——leaflet在线地图简介 动态地理信息可视化——散点地图系列 动态地理信息可视化——leaflet构造路径图 动态地理信息可视化——leaflet填充地图...创建基于folium热力图数据结构的数据对象： lon = np.array([i["lng"] for i in myaddress],dtype=float) lat = np.array([i["...以上数据是虚构的，整体效果也没有任何意义，接下来尝试着对全球城市发展报告中中国各个城市的gdp数据进行热力图展示。

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Python绘制地图神器folium介绍及安装使用教程

一、folium简介和安装 folium 建立在 Python 生态系统的数据应用能力和 Leaflet.js 库的映射能力之上，在Python中操作数据，然后通过 folium 在 Leaflet 地图中可视化...[1] 1. folium的简介 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。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。...Folium可以让你用 Python 强大生态系统来处理数据，然后用 Leaflet 地图来展示。...获取经纬度数据 停车场地理位置数据来源于网络，数据真实可靠，下面先利用 Python 爬虫获取数据 #数据来源：http://219.136.133.163:8000/Pages/Commonpage/

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Python可视化笔记之folium交互地图

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。...polygon： 因为leaflet使用的在线地图并不开放地址匹配功能，也就意味着我们无法通过直接输入行政区名称来获取行政区划边界，所以在制作填充地图时，仍然需要我们构建本地素材。...好在folium的choropleth函数直接支持json格式地图，仅需提供素材地址即可，data中应该包含与json素材中的属性表和地理信息边界保持一致得映射表，columns用于指定要用到的字段名称...key_on用于指定json地图数据中和你指定得data中对应得连接键（相当于主键）。 fill_color可以指定用于配色的colorBrewer调色板。

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R-Purrr的使用，加速数据处理

R-Purrr的使用，加速数据处理 Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr...map_lgl(.x, .f) returns a logical vector 与tidyverse的方式一致，每个映射函数的第一个参数始终是要映射的数据对象，第二个参数始终是要迭代地应用于输入对象的每个元素的函数...map 循环例子1 譬如我们对c(1, 4, 7)进行每个数➕10，我们有.x vetcor数据，然后编写.f funtion数据，合并到map中。...： map(c(1, 4, 7), addTen) # list map(list(1, 4, 7), addTen) # list map(data.frame(a = 1, b = 4, c = 7...map_df(c(1, 4, 7), function(.x) { return(data.frame(old_number = .x, new_number

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R语言数据清洗实战——高效list解析方案

好在确实有开发者在针对list数据结构进行操作上的优化，任坤老师的大作——rlist就是一个强大的list解析神器，它可以让我们像在dplyr、data.table操作data.frame一样，使用rlist...在R语言环境中，我们最常遇到的list操作场景大概有以下三类（当然不含全部）： 1、统计模型的输出结果： 因为统计模型在跑完之后，通过会输出一系列各种指标，比如及置信区间、判定指标和拟合值等，这些对象因为大小和长度不等...数据为json文件(相当于jsonlite包中的toJSON函数) list.save(mydata,"E:/git/DataWarehouse/File/indy.json") 第二类是映射与筛选函数...第三类是合并与重塑函数： 就是如何将list在vector与data.frame之间进行转化。...mylist对象有三个子list,每一个长度都为10，按照其实际意义，可以按列合并为data.frame。

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OpenLayers入门（一）

、TopoJSON、KML、GML和其他格式的矢量数据 支持OGC制定的WMS、WFS等GIS网络服务规范 支持在移动设备上运行 可以通过css来为地图控件设置样式 面向对象开发方式，在OpenLayers...中万物皆对象 和另一个流行的地图库leaflet不同，openLayers完全是用面向对象的方式开发的，且几乎内置了所有地图开发需要的功能，而leaflet核心库只提供基本功能，其他功能都是通过第三方插件进行扩展...}) // 添加到地图 map.addOverlay(marker) // 从地图上删除 map.removeOverlay(marker) 如果是显示一个小icon、多边形、线之类的需要使用矢量对象...({ layers: [vector] }) map.addInteraction(translate) // 可以监听一下拖动开始和结束的事件，拖动后的经纬度可以从e里面获取 translate.on...获取地图当前区域的范围 为了性能考虑，如果是在地图上显示要素的话最好是只显示当前显示区域内的要素，要显示的数据一般从后端进行请求，那么可以把当前区域的范围发送给后端，后端只返回这个区域内的数据就好了，那么就需要获取当前的范围

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做数据分析，Python和R究竟哪个更强？

随着开源技术的迅速取代了传统的闭源技术，Python和R语言在数据科学中变得越来越受欢迎。 ? 数据科学就业增长图——Indeed.com 1....与R的ggplot2类似，matplotlib能够创建各种各样的图，比如直方图、向量场流线图、雷达图等。...我在Python和R中编写了两个简单的脚本，用来比较Yelp的学术用户数据集的加载时间，该数据集略大于2GB。...众所周知，Python的加载时间比R快，正如Brian Ray的测试所证明的那样。让我们看看两个程序如何处理大型.csv文件，因为.csv是一种常用的数据格式。...Bootstrapping是一种从群体中随机重新采样的统计方法。这是一个耗时的过程，因为我们必须反复重新采样数据以进行多次迭代。

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R语言可视化——关于ggplot所支持的数据地图素材类型

虽然从数据存储格式上来讲我们分为shp素材、json素材，但是由于在R语言中使用ggplot2作图，所支持的数据集对象大致又可分为两类，它们都可以由shp、json数据文件转化而来。...即sp空间数据对象是一个dataframe（描述层）和polygons（几何映射层）两个对象的组合对象。...而sf对象将这种控件数据格式件进行了更加整齐的布局，使用st_read（）导入的空间数据对象完全是一个整齐的数据框，拥有整齐的行列，这些行列中包含着数据描述和几何多边形的边界点信息。...这样做的好处是，我们不必要自己做这种从描述层到几何映射层的对应关系的链接，因为对应关系本身就已经存在。...（倘若描述层均没有对应的id,你需要为其构造虚拟id，这一次合并算上的话，那么就需要三次合并）。 然而在sf对象中我们仅需指定一次合并即可，即描述层和业务指标数据的合并。

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