本次绘图是对《R语言绘制中国地图：着色省份、标注省份名称地图》中基础地图数据缺失（链接失效）的更新，基础地图数据来源《R语言 地图数据更新（来自高德 阿里云）》 声明：仅供于交流学习，不得用于商业和学术期刊中 （感觉大地图能让大家更充分认识海洋，特别是南海） library(ggplot2) library(sf) library(geojsonsf) library(RColorBrewer) ## 通过阿里云获得中国地图 # 地图选择器网址 http://datav.aliyun.com/tools/atlas/index.html map_china = read_sf("https://geo.datav.aliyun.com /areas_v2/bound/100000_full.json") # 或 # map_china = read_sf("https://geo.datav.aliyun.com/areas_v3/bound (data = center,aes(x=lon,y=lat,label=rownames(center)),position = "identity",size=3)+ labs(title="地图
形状地图与默认地图不同，形状地图的好处是：简洁。 GeoJson 数据 第二步，转化为 TopoJson 数据 可以在阿里云得到任何区域的GeoJson，如下： 网址：http://datav.aliyun.com 局部放大的思路是： 在大地图的左下角放置一个小地图，大地图在被点击时会同时筛选小地图，通过设置，我们保持大地图不变，并设置小地图自适应大小，就会出现放大效果。 总结 现在就拥有了地图可视化三大核心： 名称标准，来自国家官方标准 地图位置数据，来自阿里DATAV并与国家标准做实时校验 地图形状数据，来自阿里 DATAV并转换为 PowerBI 可使用的形状数据 至此，我们就可以实现大部分地图可视化的需求，还有大家提出的层级下钻和自定义地图效果我们再聊。
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DataV 一款 Vue 数据可视化组件库，类似阿里DataV（收费）大屏数据展示，提供SVG的边框及装饰、图表、水位图、飞线图等组件，同时也有 React 版本。 iDataV-Vue: https://github.com/DataV-Team/DataV iDataV-React: https://github.com/DataV-Team/DataV-React iDataV 大屏数据可视化案例模板整合，有基于ECharts、阿里云DataV、百度Sugar、腾讯云图等案例模板，拿来就可以用，你可以在这些不同风格的模板基础上快速开始一个可视化大屏项目！ 项目案例 热力图展示 - 基于ECharts & 百度地图 阿里云DataV案例 - 企业实时销售大盘 百度Sugar案例 - 深交所上市公司全景概览 腾讯云图案例 - 云计算服务监控 vue-big-screen 一个基于 Vue、Datav、Echart 框架的数据大屏项目，提供数据动态刷新渲染、屏幕适应、内部图表自由替换、Mixins注入等功能。
项目案例 - 上市公司全景概览 地图数据可视化 - 基于ECharts Geo 3D图表展示 - 基于ECharts GL 热力图展示 - 基于ECharts & 百度地图 ECharts扩展示例 Baidu Map 以上内容来源：blog.csdn.net/hwhsong/article/details/80805511 总结 除自行开发可视化大屏外，还可以通过第三方服务来快速实现，如阿里云DataV 阿里 DataV DataV是阿里云出品的专业大屏数据可视化服务， 旨在让更多的人看到数据可视化的魅力，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用，满足您会议展览、业务监控、风险预警 DataV可通过拖拽组件+配置数据的方式快速生成可视化大屏，并具有以下特点： 专业级大数据可视化：专精于地理信息与业务数据融合的可视化，提供丰富的行业模版和图表组件。 DataV已经是比较成熟的商业产品，分基础版、企业版、开发版等，不同版本的功能支持也不尽相同。 百度Sugar 百度Sugar是与阿里云DataV类似的产品，目前正处于公测阶段，可免费使用。
以下我分别介绍矢量地图素材、shp格式素材和json格式的数据地图素材获取方式。 （关于如何在Excel和PPT中使用VBA操纵数据地图，这一块内容国内刘万祥老师研究的很深入，它有一本《用地图说话》，完全是基于VBA操纵数据地图的，感兴趣可以了解下）。 数据地图系列6|Stata数据地图（下） SPSS竟然都能做数据地图了~~~ R语言中比较旧的数据地图制作包，很多都是用的shp素材。 这里我只介绍两个获取渠道： 一个是dataV的json素材源地址，一个是Echarts的json获取地址（没错，稍微了解过国内做web可视化的应该都知道，这两个产品就是阿里和百度的web可视化产品）。 dataV:http://datav.aliyun.com/static/tools/atlas/ ?
版本规格说明 DataV 提供了以下四种版本供您选择： 基础版 企业版 开发者版（邀测中） 本地部署版 基础版 DataV 基础版支持以下功能： 公开发布 提供五个基础模板 支持 RDS for MySQL 、Analytic DB、CSV、API等七种数据源 支持常规图表和基础地图组件 企业版 相比于基础版，DataV 企业版在以下几个方面，具备更强的功能： 大屏加密发布 使用 DataV 制作的大屏 数据源种类多样 DataV 企业版支持更多种数据接入方式，包括 Oracle 和 SQL Server 。 组件和模版种类多样 DataV 企业版不限组件使用数量，不限模版使用数量。 DataV 组件一样进行便捷的拖拽布局与数据接入。 关于使用DataV制作实时销售数据可视化大屏的详细教程： 使用DataV制作实时销售数据可视化大屏 （本课程可以帮助数据分析师学习数据可视化大屏的制作，包括制作的方法、设计原则等基础知识，并提供一个微项目
R 绘制交互式地图 Mapview leaflet可以实现交互式地图，这里直接一中国为例，展示不同省份的population以及mapview上的实现。 leaflet基础篇可以去官网； 该文章内容的地图图层文件，均是sf形式。leaflet可以直接加载sf，省去转换Polygons的麻烦。 library(leaflet.extras) rm(list = ls()) China=read_sf("https://geo.datav.aliyun.com/areas_v2/bound/100000 _full.json") Anhui=read_sf("https://geo.datav.aliyun.com/areas_v2/bound/340000_full.json") franconia 在上述的图层中，再添加安徽内部的市及区的地图。
7月15日数据侠实验室第15期活动中，阿里云开发专家、DataV核心开发者郑新林为我们介绍了阿里在大屏方面的产品布局，并通过多场景的大屏应用案例，从技术角度分享了如何通过DataV系统快速搭建一个数据大屏 7月15日，在数据侠实验室第15期的活动中，DT君邀请到阿里云开发专家、DataV核心开发者之一的郑新林，为我们分享了数据大屏背后的商业应用场景，以及通过DataV的系统，非专业的小白们，如何才能快速搭建一个数据大屏呢 （图片说明：基于DataV制作的火电厂监控大屏） 另外一个例子，是大家比较熟悉的兰州牛肉面，就是一家做食品类的公司，它把自己的销售、渠道供应链等数据都和地图结合起来。 （图片说明：基于DataV制作的兰州牛肉面生态数据平台案例） ▍如何通过DataV制作一个数据大屏 上面提到的这些案例，其实都基于DataV这个产品来搭建。 整理| 胡世龙 ▍数据侠门派 本文数据侠郑新林，阿里云开发专家、DataV核心开发者之一。 ?
制作可视化大屏，最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具，而本示例项目则使用ECharts自行开发。 项目案例 – 上市公司全景概览 地图数据可视化 – 基于ECharts Geo 3D图表展示 – 基于ECharts GL 热力图展示 – 基于ECharts & 百度地图 ECharts github.com/yyhsong/iDataV 演示地址：https://yyhsong.github.io/iDataV 后记： 除自行开发可视化大屏外，还可以通过第三方服务来快速实现，如阿里云DataV
spm=5176.12282029.0.0.253b678cA01rTm&groupCode=datav 可以奖励airpod来着，看截止时间还有，就link一下。我觉得我应该可以获奖吧。 ?
本次将会分享剩余的实现部分，文内大量干货，内容包括： 平面地图的实现 柱体的实现 性能优化 地图相关问题 ---- 2. 平面地图 平面地图的必要性在于地球无法显示完整数据。 大屏 可以看到，平面地图这种全局的数据是地球无法完整表现的。 平面地图由地图数据、地图块和交互三部分组成。 其中交互使用THREE.Raycaster实现，较为简单不在赘述。 此处只提供相关资源，有兴趣可以自行深入了解： datav.aliyun.com[2] 阿里平台提供的中国geojson gadm.org[3] 可以下载到世界范围不同级别的geojson naturalearthdata.com 2.3 地图块 地图块的实现方式很简单，使用THREE.ExtrudeGeometr(挤压几何体)[8]配合THREE.Shape来将准备好的地图数据进行绘制即可。 参考文献 GEOJSON规范 - https://geojson.org/ datav.aliyun.com - http://datav.aliyun.com/tools/atlas gadm.org
为什么要在Power BI中使用SVG地图？因为这种类型的地图是目前在Power BI中显示数据标签最为便捷的地图形式。 偶然间发现一个很好的SVG地图资源，省市区县层级均有，并且非常精细。 ---- 打开 https://axhub.im/maps/ 不选择任何省份，默认是全国地图，选择一个省份，是省到市地图，选择区县则再次细分。 地图相关常用的资源再次罗列如下： SVG地图省市区县 https://axhub.im/maps/ SVG世界各国/地区地图 https://www.amcharts.com/svg-maps/ 在线制作像素 SVG地图 https://pixelmap.amcharts.com/ SVG编辑软件inkscape https://inkscape.org/ JSON地图省市区县 http://datav.aliyun.com /tools/atlas/ 地图格式在线转换 https://mapshaper.org/ JSON地图在线修改
[toc] 在R中根据shapefile进行点的抠取 当我们有一个图层文件时候，然后再放些采样点在该图层上，发现，某些采样点落在地图的外面，如下图所示。 image.png 本篇文章，主要介绍在R中实现根据shp文件进行地图点的抠取。 数据准备 首先我们利用广西，云南为案例，随机生成一些散在的点。 读取，则不用转换），记住这里需要设置地图的投影格式为"+proj=longlat +ellps=WGS84" # point data set.seed(124) df_point=tibble(x=rnorm (100,101,2.3), y=rnorm(100,24,2.3)) # shapefile Yun= read_sf("https://geo.datav.aliyun.com tibble(x=rnorm(10,101,2.3), y=rnorm(10,24,2.3)) # shapefile Yun= read_sf("https://geo.datav.aliyun.com
且当下包括微信等一众主流App都是通过调用第三方地图来做的，这显然有一定道理，也是大势所趋。 坑多，显然是干不过别人一个团队专门来做地图的，不如站在巨人的肩上。 综上所诉，优点显而易见。 ，弹窗选择第三方地图导航，点击选择后调用第三方地图进行导航。 ", "高德地图", "腾讯地图"}; final String[] packageNames = {"com.baidu.BaiduMap", "com.autonavi.minimap from和to参数虽然可以省略，但是地图上就不显示地址了，默认是 地图上的点，而且referer参数需要申请开发者key。 文档 百度地图 高德地图 腾讯地图 https://blog.csdn.net/Ever69/article/details/82427085
需求：点击按钮打开三方地图导航，未安装应用跳转下载页面 首先配置白名单 在info.plist 添加LSApplicationQueriesSchemes baidumap iosamap qqmap nil, preferredStyle: .actionSheet) alert.addAction(UIAlertAction(title: "高德地图 dname: coortitle, way: 0) })) alert.addAction(UIAlertAction(title: "百度地图 : latitute,lng: longitute) })) alert.addAction(UIAlertAction(title: "Apple 地图 curentVC.present(alert, animated: true, completion: nil) } 2.跳转三方应用导航 // 打开苹果地图
一、概述 在上一篇文章中，链接如下：https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/13791061.html 已经介绍了pyecharts画一些基本图形，接下来介绍画地图 二、世界地图 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import city_ionfo=[attr[index],value[index]] data.append(city_ionfo) c = ( Map() .add("世界地图 三、中国地图 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import z) for z in zip(provice, values)], "china") .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="中国地图
腾讯云图 （TCV）是一站式数据可视化展示平台，旨在帮助用户快速通过可视化图表展示海量数据，10 分钟零门槛打造出专业大屏数据展示。精心预设多种行业模板，极致展示数据魅力。采用拖拽式自由布局，无需编码，全图形化编辑，快速可视化制作……
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