今天分享一个可以直接使用的中国地图，相较于其他R语言绘制的地图，有以下优点： 1、包含十段线 http://xzqh.mca.gov.cn/map 2、标注省份名称 缺点：南海岛礁未绘制小地图 重点说明 st_centroid和省会坐标以及部分调整值，github：slyang-cn/data/province.csv （个人认为这是一份非常有价值的坐标数据，值得学习一下） 01 — 效果图 包含十段线和省名标注的中国地图 FALSE) st_crs(China_line) = 4326 gjx <- China_line[China_line$QUHUADAIMA == "guojiexian",] # 3.读取省份地理中心 y=dili_Wd,label=省市), position = "identity",size=3,check_overlap = TRUE) + labs(title="中国地图
最近用 ehcarts 写了一个有关中国地图的需求，这篇文章来总结下基本的原理和用法。 MultiLineString" image-20220510095241321 多个面："type": "MultiPolygon" image-20220510095257874 地图 Geojson 中国地图和省份的 CSS to this component only --> <style scoped> </style> image-20220511080857038 然后我们只需要到阿里的 数据可视化中心 把中国地图的 贴几张社区上炫酷的地图： image-20220512085159589 省份切换 下边再实现一下点击省份切换到对应的省份地图的功能。 知道了上边的东西，思路其实很简单了，我们只需要把所有省份的 Geojson 数据全部下载下来，然后监听 echarts 的点击事件去显示省份即可。
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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
中国地图china.js 一、简介 中国地图china是基于echarts.js和china.js绘制图像。 官方已不支持china.js下载 下载地址在文章最后【已更新】 二、配置项 // china.js的配置项与echarts基本图形配置项相通 // 关于echarts基本图形配置参考：https://echarts.apache.org : 'china' 固定值 itemStyle: { normal: { label: { show: true } },//显示省份标签 "></script> <script src="china.<em>js</em>"></script> </head> <body> <div id="main" style="width: 800px 全国工作招聘数量', subtext: '数据源：前程无忧', x: 'center' }, tooltip: { trigger: 'item', formatter: '名称：{a}<br/><em>省份</em>
本文介绍echarts显示中国省份图，对于需要高亮的省份进行筛选。并且对省份进行选择性交互。 首先我们需要一个颜色集合，代表我们要设置多少种颜色。这里用到了dataRange。 下面就是交互了，我的需求是点击灰色省份无任何效果，点击orange色的省份背景变为‘#ff6300’。 ，经过匹配后，将原来选中的省份清零，再改变选中省份的颜色。 结果： 至于鼠标滑过的高亮效果，是框架自带的，默认是所有省份都有，如果想去掉只要加：hoverable: false就行了，不过这样同样会取消掉橙色的省份。 --<script src="http://echarts.baidu.com/build/dist/echarts-all.<em>js</em>"></script>--> <script src="echarts-all.<em>js</em>
屏蔽某省访问js代码，支持添加更多省份 <script type="text/javascript" src="https://ip.ws.126.net/ipquery"></script> = -1){ window.location.href = '自定义跳转地址'; } </script> 添加一个省份最简单方式，比葫芦画瓢（多加几个判断就行了） if(province.indexOf = -1){ window.location.href = '自定义跳转地址'; } Ps: 省份不含 江西 或 北京 的话跳转： if (province.match('(江西|北京)') = == null) 省份包含 江西 或 北京 的话跳转： if (province.match('(江西|北京)'))
--引入中国地图数据库--> <script type="text/javascript" src="<em>js</em>/jquery-jvectormap-cn-merc-en.<em>js</em>"></script > 提前下载需要的国家地图，默认使用中国地图拷贝到 js 目录下。 initial: { fill: '#e5e5e5', // 地图颜色 "fill-opacity": 1, // 省份 stroke-opacity": 1 }, hover: { fill: '#ccc', // 鼠标滑动至某省份的高亮颜色 例如： 中国地图文件名：jquery-jvectormap-cn-merc-en.js 那地图的名称是：cn-merc-en 但是要注意把 - (横杠)更改成 _（下划线）。 否则不会显示地图。
本文描述的省份和城市二级联动下拉菜单，在js部分设置省份和城市信息，当然也可以将数据保存在数据库中，当需要使用的时候在读取。 这里用的是js原生代码 在html文件中设置省份、城市下拉列表如下： <select id="pro" onchange="addCity();" ></select> <select id="city"></select> 在js中设置省份信息代码如下： var province=["北京" "内蒙古", "宁夏","青海","山东","山西","陕西","四川","天津","新疆","西藏","云南","中国香港", "中国澳门","中国台湾","海外"]; js 实现当点击一级菜单（省份）时，二级菜单（城市）显示对应城市列表信息： //获取点击的省份的下标 function getIndex(){ for(var i=0;i<province.length
<script src="<em>js</em>/jquery.min.<em>js</em>? <em>中国地图</em> 示例代码： <! label: { normal: { show: true,//显示<em>省份</em>标签 (d); c = { title: { text: "各省份店铺注册情况 采坑：使用中国地图的时候后端返回的json值中，name的值一定得和示例参数中name 的值相同，否则地图上会不显示相应的value
一、前言 省市区域图也可以叫省市轮廓图，就是将每个省份、市区的边界区域变成轮廓展示，只是个大概的轮廓，和真是的地图基本一致，毕竟都是一个个点堆起来的，可能会有很小很小的误差，之前做大屏系统中间那个中国地图的时候 echart本身是没有提供省市区域轮廓图的，需要引入外部的js文件才能绘制，为了拿到全国各省市的对应轮廓图js文件，特意去网上搜索了很多的相关文章并理解，下载到了对应的省市区域的json数据，然后根据js 的规则特意写了个类专门用来转换json数据到js文件，然后生成了所有省市区域的js文件，在echart中用到哪个只需要那个的js文件即可，这些js文件在那个下载地址中都有的，至于这些区域的轮廓图其实是一些乱七八糟的符号具体什么含义我也没有搞懂 之前的闪烁点图或者迁徙图也好，都是用中国地图轮廓图作为背景的，可以鼠标缩放，其实svg也可以做到类似的效果，类似于矢量图，除了中国地图以外，其实还可以有世界地图，至于世界其他国家的地图估计要自己通过其他方式转换慢慢得到了 内置世界地图、全国地图、省份地图、地区地图，可以精确到县，所有地图全部离线使用。 内置了各省市json数据文件转js文件功能，如有数据更新自行转换即可，支持单个文件转换和一键转换所有文件。
新版本的话不需要单独安装地图，如果是 0.5 版本是需要单独安装的，目前演示的是当前最新版本 1.9.1 地图数据如下： 因为是中国地图，所以对标的省份，我设置了 2 组，里面的数据是随机生成的。 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map import random # 设置奥特曼所存在的相关省份 ultraman = [ ['四川', 0], ['台湾', 0], ['新疆', 0], ['江西', 0], ['河南', 0], ['辽宁', 0], ['西藏', 0] ] # 设置怪兽存在的相关省份 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map import random # 设置奥特曼所存在的相关省份 .html") ) 可以看到省份的名称不显示了。
昨天给他们都回复了下（用中文回复的哈哈哈，让他们自己翻译吧哈哈） hchinamap：快速绘制中国及各个省的地图 该包绘制的地图精度较低，如果你需要学习绘制高精度的中国地图，欢迎加入我的线上培训班获取 #> 8 China 黑龙江 80 #> 9 China 上海 8 #> 10 China 江苏 50 #> # … with 517 more rows 绘制中国地图 name = china$name, value = china$value, width = "100%", height = "400px", title = "中国地图 绘制省份地图的方法类似，例如绘制广东省的： chinadf %>% dplyr::filter(region == "Guangdong") %>% select(-region) -> gd tianjin.json 西藏：xizang.json 香港：xianggang.json 新疆：xinjiang.json 云南：yunnan.json 浙江：zhejiang.json 大家就可以试试自己感兴趣的省份啦
大屏两边都是一些图表展示数据，中间部分是一个三维中国地图，点击中国地图的某个省份，可以下钻到省份地图的展示。 地图上，会做一些数据的标注，信息标牌。 但是工作量相对来说较大，需要建立中国地图和各个省份的地图。 所以我们最终放弃了建模的这种思路。 通过json数据生成三维地图 首先要获取json数据。 _centroid = [x, y]; } map.add(province); 中国地图的json数据，实际包括的是每个省份的数据。 上述代码生成中国地图以及省之间的轮廓线。 通过svg数据生成三维地图 由于有设计师提供设计稿，所以设计师肯定可以提供中国地图的轮廓数据，以及内部的每个省份的轮廓数据。 其他 其他方面包括 点击省份下钻 技术实现就是隐藏其他省份模型，显示当前省份模型，并加载当前省份的点位数据。技术思路比较简单。
最后我的作业如下： 所需的包 library(mapdata) library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) 利用maptools包，可以导入shp格式的中国地图 china_map = readShapePoly("bou2_4p.shp")#导入shp格式的中国地图 x<-china_map@data 得到的中国地图数据如下 ? china_map_data<-join(china_map1,xs,type="full")#基于id进行连接 a = data.frame(unique(china_map@data$NAME))#省份名称 接下来准备我们的数据，数据主要来自丁香园，是某一天的中国各省数据（ratio表示累计确认人数，people表示当天确认人数，province表示省份）一共31的省份，包括（香港，台湾）。 代码，数据相关资料与shp格式的中国地图都已放在我的github上了。
本文将利用 R 语言对标准的中国地图进行绘制。 本文参考了两篇推文：1[2]、2[3]，并对它们进行了归总，提供了更简洁的可执行代码。 本文的所有代码以及数据可以在公众号后台回复 [中国地图绘制] 免费获得。如果需要往期部分推文代码，可去小编的 Github 获得（文末直达）。 全国和国境线的 json 数据，省份经纬度数据，以及本文源代码可以在公众号后台回复[中国地图绘制]，免费获得。 province <- read.csv("data/province.csv") 绘制空白中国地图 fig1 <- ggplot()+ # 绘制主图 geom_sf(data = CHINA 给大家一种最简单的方法，直接修改数据，目标省份赋予特定数据，不需要填色的省份 colour 值都标为 0，后续将这个颜色变量转为因子型。
[这里]可以(http://cos.name/wp-content/uploads/2009/07/chinaprovinceborderdata_tar_gz.zip)下载中国地图的GIS数据,完全解压后包含三个文件
据不完全统计，目前全国已经有16个省份出台了力度不等的限电措施。力度较大的宁夏，直接就强制高耗能企业停限产一个月。
省份 是一组直接或间接相连的城市，组内不含其他没有相连的城市。 返回矩阵中 省份 的数量。 ?
安装echarts npm install echarts --save 2,引入 import echarts from "echarts"; import 'echarts/map/js /china.js' //引入中国地图数据 （*********重中之重） 3，配制option { visualMap: { //地图图例 color: "#bcc5ee" } ] }, geo: { //中国地图设置 china_map">
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