最近公司项目需求，要做一个百度地图电子围栏的功能，在网上查了一下资料，看了很多博客，大多数都写的不是很详细，我看的云里雾里的，最后终于集合所有的几篇资料，自己做出了一个简单的demo，下面将过程记录和分享一下，希望给予有需要同学一些帮助，我这个人说话比较啰嗦，所以写的一定会很详细的，哈哈！闲言少叙，开始了。
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
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。
行政区划在地图应用中非常有用，行政区划是行政区域划分的简称，是国家为了进行分级管理而实行的区域划分，百度地图提供的内置的函数类支持传入行政区划的名称来获取对应的边界点集合，然后根据该集合来绘制点集合，最后将该点集合封闭连起来，就形成了行政区划的轮廓图了，使用下来发现地图本身提供的函数可以支持到县城，如果需要精确到乡镇那就需要其他办法获得，一种是直接加载事先准备好的乡镇的边界点集合的js文件，一种是在地图上绘制多边形，然后开启可编辑属性，人为的拖动边界，最后获取整个多边形的边界点集合即可，这种方法有个专业术语叫扒数据，在音乐界叫扒带。其实方法一的前提也是按照方法二来获取的，对于很小的应用数量不多的乡镇可以采用此法，如果需要很多省市的乡镇那就可能需要安排专人去获取了。
停电区域是指供电公司在某一天的某些区域的台区进行停电，台区的下属表箱均受到影响。这是一个地域性问题，所以通过在地图上进行标识这些区域，将数据可视化地展示到分析人员面前，可以很直观看到当天停电影响区域，极大地方便了后续工作的展开。
数据分析统计类刚需图表，满足学术群体的作图需求，亦是普通商业用户的统计学知识累积后的数据分析晋级之选。
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？
https://www.yuque.com/easyshu/helpdocument/dzg5gz
地图绘制也是数据可视化的一部分，常用的地图绘制库为basemap工具包，其为matplotlib的子包。本篇文章讲解如何利用whl文件在Python3环境下安装basemap；学会使用basemap绘制地图；学会缩放区域和绘制散点图；通过综合案例，巩固basemap的绘制地图方法和技巧。 涉及到的知识点有：
同时 EasyShu 分享乐园开放，使用 EasyShu 制作自己专属的图表、分享数据可视化见解等赢取订阅时长。
上次咱们介绍过《想知道所在的城市有多少条道路？我用python发现北京一共有1.5万条道路！》，其中关于北京行政区域轮廓及网格的绘制有朋友感兴趣，今天我们就来简单介绍一下。
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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。
最近我参与了几个数据大屏可视化项目，项目中要求在大屏上以地图的形式直观的展示某一地区的某个业务数据，在绘制地图时踩的坑还是挺多的，特此用一篇博客记录一下绘制地图的过程，下面会以展示江西省下面各城市手机品牌数为例介绍地图的绘制方法。
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。
增加了一个【EasyShu图表宝典】功能，方便大家快速浏览EasyShu所有图表，也可以结合筛选功能，缩小范围去查看特定场景、兴趣、标签的图表，双击后可打开对应的图表示例文件进一步详细了解。
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。
地图找房功能使用点聚合来实现的。官网示例如下：https://lbs.qq.com/javascript_v2/sample/overlay-markercluster.html
点聚合在地图相关应用中比较常用，比如在地图上查询结果通常以标记点的形式展现，但是如果标记点较多，不仅会大大增加客户端的渲染时间，让客户端变得很卡，而且会让人产生密集恐惧症，密密麻麻的一大堆点挤在一起。为了解决这一问题，我们需要一种手段能在用户有限的可视区域范围内，利用最小的区域展示出最全面的信息，而又不产生重叠覆盖，这个东西专业名词就叫点聚合，百度地图内置了方法可以设置点聚合BMapLib.MarkerClusterer，注意这个方法在BMapLib中而不是在BMAP中，所以要使用点聚合的话需要引入这个MarkerClusterer_min.js类文件，不然是没用的，这个很容易忽视，因为绝大部分类和方法都是在BMap中都有。
获取边界点一般和行政区划搭配起来使用，比如用户输入一个省市的名称，然后自动定位到该省市，然后对该轮廓获取所有边界点集合输出到js文件，最后供离线使用，获取边界点还有一个功能就是获取当前区域内的左下角右上角等经纬度坐标，这个主要是供离线地图下载使用的，百度地图很好的提供了bdary.get(cityname, function(rs)的函数来获取行政区划的边界点集合，其中rs.boundaries就是所有的边界点集合，估计他是服务器上存储好的每个区域的集合，查询到了立即返回，可能早期也是人工的一点点圈起来连线好存到到数据库的，按照此方式其实可以搞一个程序自动将全国的所有省市边界点集合数据全部扒下来，给离线地图使用，测试了下貌似只支持到县城级别，不支持具体到乡镇。
一个真实客户案例，需离线环境下WPS使用EasyShu的需求，这段时间里，笔者反复测试了目前EasyShu对WPS的兼容性情况。
网上其实有很多各种各样的离线地图下载器，大部分都是要收费的，免费的要么是限制了下载的瓦片数量或者级别，要么是下载的瓦片图打上了水印，看起来很难看，由于经常需要用到离线地图，摆脱这个限制，特意花了点时间重新研究了瓦片地图的原理，做了个离线地图下载器，其实瓦片地图下载没有那么复杂，其实就是从开放的几个服务器地址组建要请求的瓦片地图的地址，发送请求以后会自动将图片返回给你，你只需要拿到图片数据保存成图片即可。
1）安装常用的python爬虫工具：beautifulsoup4、requests
翻译：陈妍君 吴怡雯 校对：田晋阳 图表是一种美观而强大的工具，可以帮助我们探索和诠释这个世界。数百年来，人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬，我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。 这其中一部分是用现代的方法呈现出原稿，而另一些则致力于对原图的重新制作。这项工程由Edward Tufte发起。他是一位数据可视化的专家，已经对这些以及更多的图表写过相关文章。 ◆ ◆ ◆ 1. 俄法战争 1969年，Charles Minard做了一张图表，是1812年拿破仑
之前做获取边界点的时候，主要采用的是在线地图的方式，因为在线地图中直接内置了函数可以根据行政区域的名称来自动获取边界，其实这些边界就是一些点坐标集合连接起来的平滑线，然后形成的轮廓图，这种方式有个弊端就是只能在线的时候使用，而我们大部分的应用场景应该是离线的，甚至很多设备永远是离线的，根本不可能去联网获取信息，但是又想要这个各省市区域的轮廓图怎办呢，只能事先拿到下载到这些需要的轮廓图文件才行，这些文件存储的就是经纬度坐标集合，在离线地图中只需要定义不规则线条绘制传入这些经纬度坐标集合即可。
本文是以原生JS为基础，如果使用Vue.js的话，只需把相关配置放到method函数中，或者放在computed属性中，毕竟参数配置都是固定的，换汤不换药，话不多说，先上效果图:
该数据是Canvas绘制地图的关键，可以使用json 或者 js 形式进行导入，小程序中使用js 更为方便。
所有网页图表均可在个人版WPS上使用，地图可视化、高级桑基图、和弦图、关系图等酷炫图表能够更多被WPS用户使用。
在地图上添加覆盖物有两种方式，一是在canvas画布上渲染，比如JSAPI GL绘制MultiMarker/MultiPolygon等矢量图形覆盖物就是通过编写对应图形的数据解析及渲染程序，直接绘制在底图上层。这样的渲染方式下视角变换时图形也可以实现3D形变。另一种方式是通过CSS布局将其他DOM元素叠加到地图容器之上，这种方式下视角变换时DOM元素需重新计算布局，比如JSAPI v2的Marker/Polygon等覆盖物，以及JSAPI GL的InfoWindow信息窗，这些都属于DOM覆盖物。
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
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。
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：
导读：地图可视化是一种非常直观的数据分析结果展现形式，python有很多可视化库可以实现，pyecharts就是很多python爱好者喜爱的实现地图可视化方法之一。不可否认，pyecharts绘制的地图实现方便、图形美观而且支持交互，但在面对不同需求时，其实我们还有很多其他手段实现地图可视化。
本文介绍了如何利用R语言中的maps包和mapdata包绘制地图，并通过热力地图展示数据分布情况。首先，通过map()函数创建地图对象，并获取每个区域的名字以及顺序。然后，在每个区域的名字和顺序后面，加上需要展示的数据以及经纬度。接着，根据数据的大小设置每个区域的颜色深浅，以区分不同的区域。最后，给地图加上地名标记，并添加热力地图元素。
目前正在优化一些过往的功能说明和对WPS的兼容性测试，特别是地图可视化相关的辅助功能，已经对WPS适配好了。
地图白化是一种绘制地图的技术，它可以实现对感兴趣区域以外的数据进行遮盖或填充白色的效果，从而突出显示目标区域的特征。 地图白化的原理是利用 shapefile 文件中的多边形坐标来创建一个剪切路径，然后将这个路径应用到 matplotlib 的绘图对象上，使得只有路径内的数据可见，路径外的数据被隐藏或覆盖。 气象家园的另一个五星上将clarmy在龙场悟道后开发了cnmaps库，解决广大地学学子绘制地图的痛点
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析，而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后，就能以图形化的形式展现在用户面前，清晰直观。随着各种数据的增加，这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iCharts 有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
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。
地图可以看成是一个巨型的开放世界游戏场景，因此为了便于数据存储和查找，传统的做法是将地球根据墨卡托投影转换为平面地图，再将地图分级分块进行切片，通过索引获取到对应的数据。
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
目录: 1. 描述 2. 准备工作 3. 去除地图模板上的水印(可跳过) 4. 方法一、SVGDeveloper 5. 方法二、SVG-Edit 1. 描述 有的时候我们需要自定义地图，本文提供基本的基于SVG的矢量图制作教程； 2. 准备工作 地图模板：例如需要自定义某个省份，挑选一张省份的地图图片即可，本文以吉林省地图为例jilin.png； SVGDeveloper：绘制矢量地图软件，这里提供1.0安装包，试用30天，如需激活，请自行购买SVGDeveloper1.0； SVG-Edit ：绘制矢量地
随着互联网的快速发展，数据维度越来越广，呈现形式也越发丰富，具有多维度数据特点的相关业务实践都能通过可视化图表来展示，比如个推的下发图，从时间和区域两个维度，可以即时、直观地展现个推数据下发的过程。
如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果，语法也不难。一般来说，我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来：
在添加设备点或者区域形状的时候，会考虑是直接静态的方式写入到网页中加载，还是动态js函数异步加载的方式，这个需要根据现场的实际需求来，如果只需要一次加载的话建议静态即可，如果运行期间还需要动态添加的话就采用动态的js函数交互的方法，绝大部分场景都是动态添加，毕竟这个是异步执行的，而且比较灵活，静态的方式写入到网页中加载开起来比较傻，数据都在网页中可以看到了，没有什么保密性可言，在前面两篇文章做行政区划和点聚合的时候，也是两种方法都支持，具体现场怎么方便怎么来。
Cesium是国外一个基于JavaScript编写的使用WebGL的地图引擎。Cesium支持3D,2D,2.5D形式的地图展示，可以自行绘制图形，高亮区域，并提供良好的触摸支持，且支持绝大多数的浏览器和mobile。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
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