自从 v0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。下面介绍如何安装。
用过echart的人都会遇到一个问题，就算是代码中写了window.onresize = echart.resize，也只是横向自适应拉伸填充页面，垂直方向不会变化，除非指定高度才可以，这就比较郁闷了，为何echart本身不会自适应呢？按道理不应该啊，莫非实现起来很困难？好吧先不管这个了，这个问题搜索出来一大堆解决方案，在Qt的浏览器控件中也有这个问题，为了解决这个问题想了两个策略，一种是程序本身检测尺寸变化，然后重新设置高度并载入网页，一种是js函数设置对应的宽高，什么时候执行呢，就是在程序界面尺寸变化的时候，两种办法对比下来，最终选用的后者，因为效果比较好，还是异步执行的，无需重新加载网页，那个每次高度变化了就重新加载网页的办法在早期的作品中用过，看起来好弱弱的。
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，客户千方百计交代清楚，千万要注意有九段线，不然在展会上被别人看到如果连九段线都没有的话会被人骂死，可能在部分早期的数据由于不是很完善所以未必有，后期的最新的地图数据都是有的，包括轮廓图数据。
仪表盘在很多汽车和物联网相关的系统中很常用，最直观的其实就是汽车仪表盘，这个以前主要是机械的仪表，现在逐步改成了智能的带屏带操作系统的仪表，这样美观性和拓展性功能性大大增强了，上了操作系统的话，除了基本的仪表指示以外，还可以听歌导航接电话等，这应该也是目前汽车领域发展的一个大趋势，Qt在这方面还单独搞了个3D studio设计的，可以让美工直接设计好效果图，设置一些动画效果之类的，可以说这些年Qt公司也在不断谋求新的发展，探索新的机遇，找到新的增长点和突破口。
上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果，并提供了一个简单高效的裁剪方法，具体内容点击链接：Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
这个是2012年做的一个游戏。 ======== 主角的控制方式： 右键移动， 按Q键角色会朝鼠标方向冲刺，冲刺位移距离大，但是冲刺过程不是无敌的，且伤害一般。 按W键将会朝鼠标方向发个子弹，子弹击中敌人会使敌人出现暂时无法动弹的状态，伤害很高。 按E键会边旋转边移动，类似LOL里盖伦的E，同样过程不是无敌的，伤害一般。 BOSS的行为模式： BOSS只有头部会攻击敌人（近距离咬），其他部位会把人弹开。 BOSS只有身上发光的地方受到攻击才会受到伤害，其他区域被攻击也不会少血。 BOSS身上的光随着血
最近从北京搬到了上海，开始了一段新的生活，算是人生中一个比较大的事件，于是特地用 Three.js 做了下可视化。
Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了，提到学习自然就少不了拿项目练手，可是一般的项目根本提不起兴趣嘛，这10个项目可是非常有趣的，不信你看看。
希望你不仅能从中学到新的技能和极具创新的工具，更能从中结合你自己的业务有新的发现。
Qt作为一个超大型的一站式GUI超市开发集成环境，不仅集成了大量的可视化UI组件，还提供了网络库、数据库操作、文件操作等类库，封装的还是相当精彩一步到位，根据个人身边的一些程序员朋友了解，自从用了Qt以来发现越来越喜欢用Qt本身的类来处理，除非一些要求很高的应用场景比如并发网络才需要去使用第三方库，不然就是直接使用Qt封装好的类，用起来非常爽，尤其是类的名称和方法的名称，几乎很自然的就能打出来。
说起空间查询，一般上用的Arcgis server服务做空间查询，如何利用前端用js实现响应式空间查询呢。
在很多web系统中，尤其是大屏系统中，经常可以看到类似于飞机迁徙图的效果，这个在echart中也是最常用的一个效果，迁徙图既可以是一个飞机也可以是其他形状，然后有一条动态的移动轨迹来表示流向，一般都是多个点流向一个点，也可以做成一个点流向多个点，是个多对多的关系，常用来表示人口迁徙、动物迁徙、黑客攻击、病毒攻击、数据流向、产品流向等。
对于自定义地图，很多用户不清楚完整的制作过程，此处提供一个完整的自定义钻取地图 JSON 的案例，从华东-省。
【新智元导读】Nature 4月27日发表封面论文 The Brain Dictionary ，美国加州大学伯克利分校的科学家将常见的985个英语词汇相对应大脑区域“画”了出来。这项研究可能会对人工智能中语言识别和类脑研究产生重大影响。 伦敦大学学院 (UCL) 神经科学博士生赵思家首先对该研究进行了报道： 早上好。今天赵思家真的是做了热腾腾的新鲜大脑早餐来赎罪了。昨天晚上国内的诸位在睡觉的时候，《自然》放了个大招。伯克利的一群人把常用词汇所对应的大脑区域给画出来了。换句话说，这就是个大脑词典的雏形！ 你觉
声明：理工科的同志，语言组织能力差，轻喷 先吐槽一下，自从大数据流行起来过后，做开发的很多朋友都遇到了一个调侃的问题：为什么你们都那么喜欢研究地球。我只能说，没办法啊，现在的大数据需求，动不动就是我需要在地图上实时显示数据变化。 吐槽结束、装逼开始 之前公司做项目的时候，遇到了一个问题，就是要在地图上展示各个乡镇的灾害数据。然而用过echarts的朋友应该都知道，echarts提供的地图数据，最小只能到县级，县级以下的数据是没有的。刚开始拿到这个需求的时候，我是无从下手的，因为我不知道怎么自定义地图。还好公
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程，详细内容可见如下：
贪吃蛇是一款非常经典的休闲类游戏。在一块固定大小的区域内，游戏玩家通过控制贪吃蛇的移动去吃食物，吃到食物的蛇身体变长。食物被蛇吃到后立马消失，并再次随机产生。蛇撞到四周墙壁或者自己身体时死亡。
做过地图的小伙伴们都知道，每个地图框架产商都与自家的地图资源进行绑定，如非常受欢迎的mapBox、高德、百度、腾讯等，你必须注册他们产品，获取key，然后调用的api，才能进行地图的相关操作，虽然带来了便利， 但同时这也存在这限制。
大家好啊，老铁们，二零二零年八月二十九日，一个人来到成都的第六天。人生总有许许多多的不如意。每天都会遇见不同的人，经历不同的事，还好我们年轻，经得起折腾！
早上好。今天赵思家真的是做了热腾腾的新鲜大脑早餐来赎罪了。昨天晚上国内的诸位在睡觉的时候，《自然》放了个大招。伯克利的一群人把常用词汇所对应的大脑区域给画出来了。换句话说，这就是个大脑词典的雏形！
最近要绘制伦敦区地图，查阅了很多资料后最终选择使用bokeh包以及伦敦区的geojson数据绘制。 bokeh是基于python的绘图工具，可以绘制各种类型的图表，支持geojson数据的读取及绘制地图。
如果仅仅是普通的合成，例如一个底图和一个PNG水印图片合成，直接使用canvas的drawImage()方法即可，语法如下：
The world map was constructed using the R package ggplot2 with the Natural Earth dataset.
针对第二个缺陷，例如切片器选择青海，Synoptic Panel其实仍然显示的是全国，只是青海有数据。
文章：RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。 幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一
近日，在笔者的微信群里，白垩老师问如何用 Python 画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者，国家重点实验室成员，于不惑之年学习 Python，实为我等学习楷模。
无论是百度还是高德地图开发，还是高德地图开发。官方的给的案例启示很多，copy再修改下，就完成了
此功能是一个客户定制的，主要是需要在地图上动态显示GPS的运动轨迹，有个应用场景就是一个带有监控的车子，实时在运动中，后台可以接收到经纬度信息，需要绘制对应的轨迹，相当于这些摄像机点位是动态移动的，这样就可以观测到摄像机的实时位置信息，双击摄像机还可以弹出画面实时预览，很直观。
代码如下： const mongoose = require('mongoose'); mongoose.connect('mongodb://127.0.0.1:81192/lets-go-brandon',{ useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true }) const db = mongoose.connection; db.on('error',()=>{ console.log('***数据库连接失败***') }
不知道各位平常有没有过需要画地图的需求，有的时候需要在地图上标出特定位置的数据表现或者一些数值，然而怎么实现？ 这里主要介绍下在R语言中绘制地图的个人琢磨的思路。绘制地图步骤有三： 你得需要绘制地图；（约等于废话） 你得有要绘制地图的地理信息，经纬度啊，边界啊等等； 你得利用2的数据在R中画出来。 以上步骤中，目前最关键的是2，一旦2的数据有了，在R中不就是把它们连起来嘛，这个对于R来说就是调戏它，就跟全民调戏小黄鸡一样。 R语言中绘制地图的思路也是由于2的获取方式不一样而分开的。 第一种思路：有一些R包
Apache Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入，学会如何使用 Python 实现一个博客，桌面词典，微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习，将具备独立的Python开发能力。
在这个信息爆炸的时代，借助图形化的手段，高效和清晰的交流信息是数据可视化的目的所在，作为一种信息载体，她拥有对数据的多种表现形式，可以是美丽的且带有趣味性的，以前对于数据在图形上表现只是停留在饼图、柱状图和直方图等简单的视觉表现形式上，为了更加有效的传达数据信息，帮助用户理解引起共鸣，依附与目前多媒体的科技手段，可视化的表现形式从平面到三维，媒介形式从纸张到网络以及视频，在互动性及时效性上都不断发生着变化。 当然，之所以将数据的外衣称之为美，也并不意味这对于她的表现仅仅只是拥有华丽的视觉外观而已，而更重要
没有3D建模的基础，对于制作3D场景要了解的知识也不明白，如何搭建3D可视化场景？咋整?什么都不会的我们该如何以最简单的方式搭建3D场景来完成我们的目标呢?当然，最简单的就是让别人帮我们做(Thing
随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在全球深度报道大会上分享了他们对当前数据可视化趋势的一些看法。
本文主要对GEE的网页界面式应用程序接口Google Earth Engine Explorer加以详细介绍与地物监督分类这一具体应用。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第一篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用[1]（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。
官方文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart Python使用Pyecharts画Geo地图，如何显示具体地点名称 pyecharts世界地图用：国家中英文对照表.xlsx Map中的地理坐标问题
本文跟大家分享leaflet在线地图的高级附加属性，这些属性通常来讲仅仅作为我们数据额可视化项目的修饰元素，而并不会影响数据元素。 但是有了这些辅助修饰元素，往往可以使你的数据可视化项目变得更具人性化。 本文内容根据leaflet的官方主页（R语言接口）翻译而来： 附加属性： 测度工具：Leaflet Measure ###增加该工具可以轻而易举的让你在可视化地图中通过鼠标打点，测量两点之间的距离，如果是闭合区域，则可以直接计算闭合区域的真实面积。 网格线：Graticule ### 网格线可以提供平面
调取高德地图JS API 进行步行路线规划 多个起点到达一个重点，根据搜素结果画路线，进行绘图，并为线路添加点击事件 效果如下： 📷 代码如下： <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=
针对普通客户端浏览和分析大数据困难的问题, 结合 Spark 和 LOD 技术, 以热图为例提出一种面向大数据可视化技术框架. 首先利用 Spark 平台分层并以瓦片为单位并行计算, 然后将结果分布式存储在 HDFS 上, 最后通过web 服务器应用Ajax技术结合地理信息提供各种时空分析服务.文中重点解决了数据点位置和地图之间的映射, 以及由于并行计算导致的热图瓦片之间边缘偏差这2个问题.实验结果表明,该方法将数据交互操作与数据绘制和计算任务分离, 为浏览器端大数据可视化提供了一个新的思路.
1 数据可视化有什么作用？ 2 案例分析 ，感受数据可视化可以做什么？ 随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。 ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在2017年全球深度报道大会上分享了他们对当前数据可视化趋势的一些看法。 1. 玩转地图 Groeger表示，目前的可视化技术水平已经远远超出了Google Maps，而且每天都会出现很多实验性的技术。 “现在你可以用地图来讲故事。例如，蒂姆·华莱士
导语：随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在20
你现在手里有一份大小为 N x N 的『地图』（网格） grid，上面的每个『区域』（单元格）都用 0 和 1 标记好了。其中 0 代表海洋，1 代表陆地，你知道距离陆地区域最远的海洋区域是是哪一个吗？请返回该海洋区域到离它最近的陆地区域的距离。 我们这里说的距离是『曼哈顿距离』（ Manhattan Distance）：(x0, y0) 和 (x1, y1) 这两个区域之间的距离是 |x0 - x1| + |y0 - y1| 。 如果我们的地图上只有陆地或者海洋，请返回 -1。
摄像机点位的功能主要是在图片地图和在线离线地图上设置对应摄像机的位置，然后双击可以实时预览对应摄像机的视频，在图片地图上拖动摄像机图标到对应位置，系统会自动保存位置信息，在网页地图上的摄像机位置，需要异步更新，比如先从右侧选择需要更新位置的摄像机，然后在地图上鼠标按下，会自动传回当前位置的经纬度信息，然后单击更新设备位置按钮即可，会自动js异步更新执行代码，更新完成以后会自动同步到另外的地图，比如在线地图更新了，离线地图也会自动更新。
这次我爬出了哈尔滨市TOP285家好吃的店，包括烧烤的TOP，饺子的TOP，酱骨的TOP等等等等，在地图上显示，规划热点，再用聚类算法计算下能不能找出吃货最佳的住宿点，能够距离吃的各个地方行程最近，吃货们，准备好了吗？ 回复公众号"吃货" 获取更多源码。 目的 可视化美食热点，规划各类美食聚集点，规划行程。 准备食材 首先，我不对这次排行的可信度负责，我只是直接百度的top餐厅，里面的水分大家自己掂量，甩锅给哈尔滨美食最新榜出炉，史上最强300家美食满足你各种挑剔！ http://www.360doc.c
Groeger表示，目前的可视化技术水平已经远远超出了Google Maps，而且每天都会出现很多实验性的技术。 “现在你可以用地图来讲故事。例如，蒂姆·华莱士制作的这张地图就根据每个洲的投票情况来展示美国的领土情况。”
【产品动态·导读】 地点云全新发布 - 用自己的数据，建自己的地图 微信小程序插件 - 新增地图选点插件 JavaScript API GL连发3版 - 常用功能齐备，兼容性增强 地图SDK升级至v4.2.7 WebService - 网约车场景能力增强 工单体验持续优化 基础服务能力提升 地点云全新发布 - 用自己的数据，建自己的地图 地点云全新发布v1.0 beta，帮助开发者快速、低成本实现以下应用场景： 连锁网点地图：如门店地图、售货机地图、到店签到、办事网点等； 设备/设施管理：如摄像头、
在上一篇中，对maptalks的基础功能，及地图如何绘制已经了解，对于有探索能力 的小伙伴可能已经完成了更加高级的功能，但在这里，作为手册性质还是会慢慢记录下开发中的细节。
离线地图的核心其实就是拿到这些瓦片地图文件，并不是离线地图的代码怎么写，其实离线地图的网页代码和在线地图的网页代码几乎一致的，主要就是将对应的依赖的js文件从在线的地址改成本地的地址，然后可能多几个特殊的js文件用来本地交互，离线地图完全具备在线地图的大部分功能，离线地图有个好处就是可以离线使用，根本不需要联网，而且也不需要什么秘钥，你只要搞到那些瓦片地图文件就随便你怎么摩擦了。其实在线地图也是通过读取服务器上的离线地图文件加载到网页中的，你在快速的缩放和拖动地图的时候可以看到缝隙和空白，估计此刻就是在从服务器拉取瓦片地图文件来加载，而且这个服务器上的瓦片地图永远是最新的最完整的。
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