Python基于其强大的功能越来越成为了科学利器，气象上对精细化的要求越来越高，对于底图的制作也越来越高。本人气象出身，长期用NCL画图，但是NCL对于精细化底图的支持很差（或者说因为本人不是地图学专业不明白shp文件），也不愿意学Arcgis，于是和同事小陈折腾了一系列的在Python下地图的操作。
最近天气学原理需要绘制课本插图来做 翻转课堂，因此整理了课本第四章几个典型图片的画法和代码，共需要的人使用。
去年写过一篇从中央台全国雷达拼图提取 dbz 的文章：Python图像处理实战之从中央气象台全国雷达拼图中提取dbz 。现在一年过去了，这一年中气象局的雷达系统有了一个大的升级，对外发布的图片的风格也发生了变化，我们来看一下前后的对比图。
一个精美的图片！我特别喜欢城市周围的线条，它们交织在一起，呈现出一幅非常精确的城市地图的实际面貌。这个可视化地理空间数据是我最喜欢的项目之一。
8月27日至9月2日，自然资源部组织开展2020测绘法宣传日暨国家版图意识宣传周活动。活动主题是 “规范使用地图，一点都不能错”。
https://www.zhihu.com/question/21664179/answer/18928725
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剧集中，使用的一幅动画地图在绝大部分中国版图都着亮色的情况下，原本属于中国的海南岛和台湾岛却被排除在外，中印边境东西两段的划分也有问题。此事在社交媒体上引发热议后，播出平台爱奇艺和腾讯删除了相关画面，此后删除的内容又重新上线，地图也进行了调整，但是在更改后的地图中，中国藏南地区的中印边界仍然存在错误。据此，自然资源部已责成属地管理部门对涉嫌违法违规的行为依法进行处理,自然资源部核查处理相关影视剧存在的“问题地图”[1]
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码，而geoplot基于geopandas，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。
GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。 GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。GeoPandas官方仓库地址为：GeoPandas。 GeoPandas的官方文档地址为：GeoPandas-doc。 本文主要参考GeoPandas Examples Gallery。 GeoPandas的基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas的可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。
今天我们的学员私信了我一个绘图经常遇到的问题，特别是绘制带有中文的论文配图时，就是如何在同一幅插图中同时显示中英文？如下：
❝本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 最近几个月一是工作繁忙，二是将业余的注意力多数放在Dash系列教程的撰写上，因此费老师我已经很久很久很久没有更新过「在模仿中精进数据可视化」系列文章了😶，今天继续第9期~ 我们今天要绘制的数据可视化作品，灵感来源于DT财经某篇文章的一幅插图，原图如下： 📷 图1 这幅图其实可以说是柱状蝴蝶图的一种变种，用极坐标系代替平面坐标系，左上和右下彼此分离相对的半圆均以逆时针
❝本文完整代码及数据已上传至Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 最近几个月一是工作繁忙，二是将业余的注意力多数放在Dash系列
而在我们第一个可视化学习社群里，也有同学问了类似的问题。正对动态图形，我在公众号中也有介绍过专门绘制的工具，今天这篇推文，我就汇总一下Python语言中绘制动态图的可视化工具~~
在python中，你的数据收集到了之后除了可以直接打开来看，做成表格看以外，还可以做词云。
❝本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞
国庆期间，抽空给大家分享在geopandas中叠加各种在线瓦片底图的方法，来制作出更多样式的地图作品。话不多说，我们直接进入正题。
哈喽！各位小伙伴大家好呀！ 上期说了如何使用PS简单抠图，本期就再多讲一个如何拼一张海报， 或者背景图吧，当举行活动或者发表文章配图，或者宣传报，都能用上的。 小编演示所使用的是PS 2015 64位
研究表明，各类眼科疾病以及心脑血管疾病会对视网膜血管造成形变、出血等不同程度的影响。随着生活水平的提高，这类疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。临床上，医疗人员能够从检眼镜采集的彩色眼底图像中提取视网膜血管，然后通过对血管形态状况的分析达到诊断这类疾病的目的。
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。
“ Proplot是python画图时常用的库，今天就让我们先来一起认识下它吧！”
天地图是国家测绘地理信息局建设的地理信息综合服务网站，是国家地理信息公共服务平台的公众版。 与常用的谷歌地图、腾讯地图、百度地图、微软地图、必应地图相比，天地图有什么不同呢？主要体现在数据的权威性和准确性。天地图发布的国界线、九段线等是准确无误的；另外国内只有天地图影像的坐标是无偏移的，其余地图的坐标都进行过加密处理。 Cartopy是一个基于Python的制图模块，其提供了加载在线地图的功能，那么如何添加调用天地图服务功能呢？ 其实前期已有相关的工作，但是由于天地图服务升级，原先的方法都不再适用，这里给出的是最新的调用方法。
「OD数据」是交通、城市规划以及GIS等领域常见的一类数据，特点是每一条数据都记录了一次OD（O即Origin，D即Destination）行为的起点与终点坐标信息。
OD数据是交通、城市规划以及GIS等领域常见的一类数据，特点是每一条数据都记录了一次OD（O即Origin，D即Destination）行为的起点与终点坐标信息。
大部分情况下，地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库，为地理空间绘图的代码实现提供参考。
回顾医学的历史，病菌感染曾一度困扰着人们：致病微生物也是看不见、摸不着的。微生物学鼻祖之一的罗伯特·科赫提出了一套科学验证方法——科赫法则（Koch's postulates），用于将某种病变与特定的病原体建立联系。这一方法随后成为传染病病原学鉴定的金标准。科赫也因此获得了 1905 年的诺贝尔生理学或医学奖。
效果： 📷 qrcode_result.png 代码： #!/user/bin/Python3 """ @Lanson @2019-11-02 """ """ 需要安装的包： pip install pillow pip install numpy pip install imageio pip install qrcode pip install matplotlib pip install myqr python版本：3.7+ """ import qr
Python的地图可视化库很多，Matplotlib库虽然作图很强大，但只能做静态地图。而我今天要讲的是交互式地图库，分别为pyecharts、folium，掌握这两个库，基本可以解决你的地图可视化需求。
业务提供一张底层图片1以及需要在底层图片上添加的图片2,两张图片大小不一致,将小图2添加到底图1中,并在其他的空白部分添加个性化的文本信息
用户有时需要根据期刊的配图绘制要求进行诸如字体、刻度轴、轴脊、图例等图层属性的定制化修改，耗时的同时也会容易导致用户忽略一些图层细节要求。
很多我们课程的学员或者书籍打卡圈子里的同学，都在问我有没有Upset图(UpSet Plot)的绘制方法？。确实，无论是书籍还是对应的可视化课程，Upset图都被我忘记了···，感觉补上。
定位器地图只有一项工作：显示某物在哪里。这意味着它只需要很少的信息：只需要一个特征区域的指示，以及足够的地理背景，让人们了解它在世界上的位置。保持定位器地图尽可能简单，以防止它在视觉上与主地图或主要故事竞争。
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随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件（如Excel）容易生成，这些方法是常见可视化问题的
来源：中国统计网 作者：daniel.xie（谢佳标） 原文链接：http://dwz.cn/5Pz3BX 本文长度为2900字，建议阅读5分钟 本文主要为大家介绍一些比较流行的数据展现方式和常用的数据可视化工具和图表。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，
开篇主要是介绍了一些常用的数据可视化工具和图表，让各位看官对数据可视化有一个较为全面的认识。后续篇章会深入介绍如何运用工具绘制精美图表的技术细节。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及
大数据时代到来，随着智能设备与物联网技术的普及，人在社会生产活动中会产生大量的数据。在我们的日常活动中，手机会记录下我们到访过的地点；在使用城市公交IC卡、共享单车等服务时，服务供应商会知道这些出行需求产生的时间与地点；公交车与出租车的定位信息，也可以告诉我们城市交通状态的具体情况。这些具备时间、空间与个体属性的数据能够为城市交通的智慧管控提供强有力的支持。
一般我们做数据挖掘或者是数据分析，再或者是大数据开发提取数据库里面的数据时候，难免只能拿着表格数据左看右看，内心总是希望能够根据自己所想立马生成一张数据可视化的图表来更直观的呈现数据。而当我们想要进行数据可视化的时候，往往需要调用很多的库与函数，还需要数据转换以及大量的代码处理编写。这都是十分繁琐的工作，确实只为了数据可视化我们不需要实现数据可视化的工程编程，这都是数据分析师以及拥有专业的报表工具来做的事情，日常分析的话我们根据自己的需求直接进行快速出图即可，而Pandas正好就带有这个功能，当然还是依赖matplotlib库的，只不过将代码压缩更容易实现。下面就让我们来了解一下如何快速出图。
摘要： 地图文档(.mxd)Layer内容列表数据框页面布局目录窗口标注注记符号样式底图图层 地图文档(.mxd)可在ArcMap中使用且以文件形式存储在磁盘中的地图。各地图文档中包含有关地图图层、页面布局和所有其他地图属性的规范。通过地图文档，您可以方便地在ArcMap中保存、重复使用和共享您的工作内容。双击某个地图文档会将其作为新的ArcMap会话打开。Layer地图图层定义了GIS数据集如何在地图视图中进行符号化和标注（即描绘）。每个图层都代表ArcMap中的一部分地理数据，例如具有特定主题的数据。各种地图图层的例子包括溪流和湖泊、地形、道路、行政边界、宗地、建筑物覆盖区、公用设施管线和正射影像。内容列表内容列表中将列出地图上的所有图层并显示各图层中要素所代表的内容。每个图层旁边的复选框可
Basemap类是ArcGIS Maps SDK for JavaScript中用于表示地图底图的核心类之一。底图是地图应用程序中用于显示地理数据的背景图层。它提供了基础地理信息，如道路、河流、地貌和地名等。Basemap类提供了一种将地图图层组织成可供用户选择的底图选项的方式。
作为一名科学研究人员，在论文写作中肯定需要经常绘制各种各样的图表，科研论文中的图表是研究结果一种直观的显示方式。俗话说好马配好鞍，一个好的科研成果往往需要生动形象的表述才能让编辑和读者更容易看懂。
相信大家都很熟悉在 Jupyter Notebook 上面用 Matplotlib 了，但是不知道大家看到画出来那一坨糊糊的东西会不会跟我一样浑身难受。实际上，只要多加一行配置，就能够让 Matplotlib 在 Jupyter Notebook 上面输出矢量图了：
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