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项目中有个地方需要绘制热力图，第一个版本比较简单，服务端用python的库生成一个热力图的静态资源（html文件）放到阿里云的云存储上（oss）给前端返回一个地址的链接，前端直接用iframe渲染这个界面就行。
关于日本排放核污水，在B站看了很多UP主各路跟踪报道和整活儿，有制作末日视频的，有写末日小说的，有奇怪图片创作的，当时的一个想法是难道就只有B友整活没有掘友用技术整活是吗？
大概 1 年多之前，一位老同学找到我，问能不能帮他做一个非常简单的猜数字游戏，需求是这样的：
数据可视化API（Web），是基于腾讯位置服务JavaScript API GL实现的专业地理空间数据可视化渲染引擎。
热力图是通过密度函数进行可视化用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够独立于缩放因子感知点的密度。
热力图 (Heatmap) 通过色彩变化来显示数据，热力图适合用来交叉检查多变量的数据。显示是否有彼此相似的变量；以及检测彼此之间是否存在任何相关性。也可以展现随着时间的变化指标的发展。
热力图（Heat Map）是通过密度函数进行可视化用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够独立于缩放因子感知点的密度。那么热力图分为哪些类型？分别用于解决哪些问题呢？
热力图，是以特殊高亮的形式显示在地理区域的图示。通过颜色变化程度，可以直观反应出热点分布，区域聚集等数据信息。地图中的热力图就是把地图和热力图进行结合，实现在地图中进行热力图的显示。
在前文中，有一篇文章讲述了Openlayers2结合Echart实现地图统计图，还以一篇文章讲述了结合heatmap.js实现Openlayers中热力图的展示。在本文，书接前文，讲述Openlayers如何结合Echart实现热力图。
数据蕴藏价值，但数据的价值需要用 IT 技术去发现、探索，可视化可以帮助人更好的去分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其呈现方式。在数据分析上，热力图无疑是一种很好的方式。在很多行业中都有着广泛的应用。
地理可视化是数据科学领域中的一个重要方面，它能帮助我们更好地理解和展示数据的空间分布。Python作为一种流行的编程语言，有着丰富的地理可视化工具库。其中，Folium是一个基于Leaflet.js的Python库，能够轻松地创建交互式地图。
前言：本文建议有一定Python基础和前端(html,js)基础的盆友阅读，零基础可以去看我之前的文。(咳咳，不能总更小白文，这样显得我不(mei)够(you)专(xue)业(xi))。 金秋九月，丹桂飘香，在这秋高气爽，阳光灿烂的收获季节里，我们送走了一个个暑假余额耗尽哭着走向校园的孩籽们，又即将迎来一年一度伟大祖国母亲的生日趴体(无心上班，迫不及待想为祖国母亲庆生!)。 那么问题来了，去哪儿玩呢？百度输了个“国庆”，出来的第一条居然是“去哪里旅游人少”……emmmmmmm，因缺思厅。 于
在当代社会，故宫已经成为一个具有多元意义的文化符号，在历史、艺术、文化等不同领域发挥着重要的作用，在国际上也成为能够代表中国文化甚至中国形象的国际符号。近几年故宫的观众接待量逐年递增，年接待量已突破千万，根据故宫的文物特点与开放模式，必须及时建立一套完整的集监控与防患应急于一体的现代化监控系统。
实际在web页面中根据真实数据即时运行上面三个步骤的计算，因为模型训练涉及到的数学计算量很大，可能需要很长时间才能得到结果，前端javascript耗时统计如下：
下面是来自官网(https://echarts.apache.org/zh/index.html)的介绍：ECharts，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
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
金秋九月，丹桂飘香，在这秋高气爽，阳光灿烂的收获季节里，我们送走了一个个暑假余额耗尽哭着走向校园的孩子们，又即将迎来一年一度伟大祖国母亲的生日趴体(无心上班，迫不及待想为祖国母亲庆生)。 📷 那么问题来了，去哪儿玩呢？百度输了个“国庆”，出来的第一条居然是“去哪里旅游人少”……emmmmmmm，因缺思厅。 📷 于是我萌生了通过旅游网站的景点销量来判断近期各景点流量情况的想法(这个想法很危险啊)。 所以这次的目标呢，是爬去哪儿网景点页面，并得到景点的信息，大家可以先思考下大概需要几步。
今天介绍的可视化内容是关于如何快速、便捷的绘制「热力图」，使用到的工具为-「tidyHeatmap」。
于是我萌生了通过旅游网站的景点销量来判断近期各景点流量情况的想法(这个想法很危险啊)。
导读：现代的数据可视化产品相较于之前的仪表盘应用，在数据方面呈现更加生动、数据实时性高、交互更为友好、效果更加震撼等特点，越来越多的人倾向于通过各类可视化产品使静态的数据“活”起来。基于此背景，我们结合滴滴的各业务线发展，打造了本文介绍的数据可视化大屏产品。
ECharts是一个纯Javascript的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于BI的漏斗图、仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。
随着互联网在各行各业的影响不断深入，数据规模越来越大，各企业也越来越重视数据的价值。作为一家专业的数据智能公司，个推从消息推送服务起家，经过多年的持续耕耘，积累沉淀了海量数据，在数据可视化领域也开展了深入的探索和实践。
Heatmap 是用来呈现一定区域内的统计度量，最常见的网站访问热力图就是以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。Heatmap.js 这个 JavaScript 库可以实现各种动态热力图的网页，帮助您研究和可视化用户的行为。
2019年国庆马上就要到来， 今年来点新花样吧， 玩肯定是要去玩的， 不然怎么给祖国庆生？ 那去哪里玩？人少档次还高呢？ 那就用数据分析下， 看看哪些地方值得去！ 1. 目标 使用Python分析出国庆哪些旅游景点：好玩、便宜、人还少的地方，不然拍照都要抢着拍！ 2. 获取数据 既然做数据分析肯定要先搞到数据，最开始笔者在一些官方网站查找旅游信息，毕竟官方的数据可信度高点， 但我一无所获，有点失望！ 然后寻找其他替代方案：爬取出行网站的旅游景点售票数据，这样也可以反映出旅游景点的热度！ 笔者首先想到
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。
首先一起学习利用百度的开源项目绘制contour，百度搜索“echarts heatmap”，找到热力图的一个案例（http://echarts.baidu.com/examples/#chart-type-heatmap），点击这个案例：
记得早上起床，打开手机看到好多盆友发来的询问关怀“听说北京沙尘暴了，注意安全哦”，比心 ! 随后拉开窗帘，果然是漫天黄沙还伴随着大风，打开朋友圈满屏的银翼杀手、末日的关键字。
在当今 工业4.0 新时代的推动下，不仅迎来了 工业互联网 的发展，还开启了 5G 时代的新次元。而伴随着带宽的提升，网络信息飞速发展，能源管控上与实时预警在工业互联网中也占着举足轻重的地位。高炉作为钢铁产业十分重要的一环，它的数据监控和预警提示有着极为重要的价值和意义，下面我们将介绍一下使用 Hightopo（以下简称 HT ) 提供的技术通过 2/3D 融合搭建的高炉炉体三维热力图监控系统。
使用Python分析出国庆哪些旅游景点：好玩、便宜、人还少的地方，不然拍照都要抢着拍！
那去哪里玩人少 big 还高呢？ 咱不是程序员嘛 那就用数据分析下 看看哪些地方值得去
目标：使用Python分析出国庆哪些旅游景点：好玩、便宜、人还少的地方，不然拍照都要抢着拍！
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。
使用神经网络进行预测时，一个明显的缺陷就是缺少可解释性，我们不能通过一些简单的方法来知道网络做出决策或者预测的理由，这在很多方面就使得它的应用受限。 虽然不能通过一些数学方法来证明模型的有效性，但我们仍能够通过一些可视化热力图的方法来观测一下原始数据中的哪些部分对我们网络影响较大。 实现热力图绘制的方法有很多，如：CAM, Grad-CAM， Contrastive EBP等。在热力图生成之后，因为没有原始数据信息，所以我们并不能很直观地观测到模型到底重点关注了图像的哪些区域。这时将热力图叠加到原始图像上的想法就会很自然的产生。这里存在的一个问题是原始图像的色域空间可能和产生的热力图的色域空间是不一致的，当二者叠加的时候，会产生颜色的遮挡。并且因为产生的热力图的尺寸应该与原始图像尺寸一致或者调整到与原始尺寸一致，这样当二者直接简单地叠加的话，产生的图像可能并不是我们想要的，因此，我们需要先对热力图数据进行一些简单的像素处理，然后在考虑与原始图像的融合。以下部分的安排为：1. 热力图的产生 2. 热力图与原始图的叠加 3. 热力图与原始图融合优化
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。
「字不如表，表不如图」想必大家都有过这样的经历，制作 PPT 、Excel 或者写文章时，遇到关于地理位置方面的内容需要描述，想配一张像文章开头那样的酷炫地图，可是吧，要么找不到合适的地图、找到了地图，可能地图本身不够高大上，终于地图问题解决了，又不知如何把自己的数据内容，添加上去，用专业的 GIS 软件吧，自己一时半会好像又玩不转；曲线救国，用 PhotoShop 吧， 操作繁杂费劲~~~
最近做数字工程实践涉及到大量的地图操作，刚开始跳过依赖于supermap iclient for JavaScript，但是越做深入越发现局限性太大，于是开始考虑使用开源地图库做各项操作，本文记录在vue项目中引入原生leaflet及heatmap打开地图及显示热力图的各项操作。
埋点即监控用户在应用表现层的行为，于产品迭代而言至关重要。埋点数据分析是产品需求的 来源，检验功能是否达预期的 佐证。前端较服务端更接近用户，本小白将在此对前端埋点统计方案述说一二。
由于我国省份较多，把数据放在地图上展示会更加清晰，故本文用Python中的pyecharts库进行人口分布和迁移绘图展示。
国庆出游，确实是个让人头痛的问题。今天这位数据侠，不仅用数据告诉你国庆如何成功避开“people mountain people sea”，还手把手带你用Python上手全套操作。
Pyecharts有一个非常强大的功能，就是能够将多个图形同时放在一个HTML页面中。这种方式和其他库的绘制多个子图的方式的区别在于：Pyecharts中能够自定义位置和图形大小。
动机：只给定物体类别的话，网络往往只关注最具有判别性的信息，无法挖掘到整个物体信息。能否设计一种drop操作，每次迭代时drop最具判别性的信息，强迫网络关注其他的区域？
在php、jsp、asp后端总揽一切的时代，网站统计基本是后台的事情——其实web开发，也没有前端这个职位，网站设计（现在的UI）不仅要前途还要用dreamwave等工具生成html给后台套模板。web2.0后，除了数据库带宽瓶颈，基本就在前端了。
陆陆续续写了一个系列的flask入门教程了，最后以一个半成品大屏做个了结，也算是一段时间的成果吧，毕竟不是专业码农，只是爱好而已，还有很多其他的事情等待探索。
主编前言： ClickTale是一个具有多年历史的“创新型”工具。用于帮助人们追踪数字世界的用户行为，促进用户体验的优化。 这一工具功能如何，优缺点何在，是否值得拥有？本文做了简明扼要的剖析。 ClickTale成立于2006年，总部位于以色列特拉维夫市。也许是犹太人特有的智慧使然，他们认为万事万物背后都应该有可探究的原因，网上用户的行为和目的也不例外。于是，使用ClickTale的用户只需要在网页中添加一段JS Code，即可在后期像回放电影一样通过录制视频来了解访客的一切交互动作，了却了他们的这个关于网
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