总之，Pygal被证明是一个强大且用户友好的工具，用于在Python中绘制世界地图。凭借其直观的语法和广泛的自定义选项，我们可以毫不费力地创建视觉上令人惊叹的全局数据表示。通过利用Pygal的潜力，我们可以解锁数据可视化的可能性，并有效地将我们的见解传达给更广泛的受众。
[ 系列文章篇 ] 2022 见证中国崛起从 Python 绘制中国地图开始：使用 pyecharts 最新版本绘制中国地图实例详解，个性化地图定制及常用参数解析
由于近期疫情的播散，而流行病学研究对疫情防控又至关重要，所以，最近涌现了一大批关于疾病流调的文章，这也使得很多研究人员在文章中需要绘制不同地区的地图作为文章中的主图。这些图频繁出现在Lancet或者NEJM、CNS等顶级杂志中，不过对于很多科研人员来说，地图的绘制由于没有现成软件可以直接操作，一直以来都是一大难题。
今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法，下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法，当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库，没有办法一一列举
nuxt.js 下使用 antv-l7 实在是有太多的坑了，官方文档也不是很全，只能不断摸索和尝试，下面我把这些坑记录下来，也许能帮到你。
上一篇文章，我们介绍了如何使用pyecharts展示带地图的数据分析结果，并且实际绘制了省份图和全国城市图，用于展示数据。本文我们继续来使用pyecharts绘制以地图为基础的图像。
声明：本篇在李晓晖的《杂谈WebGIS》，补充更多的资料说明。基于地图二次开发一直断断续续在做，这里算是补充一下基本功把。其实对于前端，WebGis开发都是api，抄demo，改。GIS深入似大海，杂鱼汤来一碗
编译|丁雪 佘彦遥 姚佳灵 校对|黄念 席雄芬 前言 纵观现代可视化技术，我们看到了极简主义。在数字化的世界，所有的资源只需点击几下鼠标，就能将手中大量的信息简单呈现。但是，我们不是碰巧才做到这些的，这得感谢那些勇于创新的前辈们。正所谓“前人栽树，后人乘凉”，我们站在了他们的肩膀上，才有了今天比较炫酷的可视化技术。 今天，大数据文摘先请大家看看11张静态的数据可视化图，然后请大家看看一段展示动态数据可视化的视频。通过今天的可视化展示，相信大家更能体会到数字世界中艺术的重要性！ 在大数据时代和信
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
最近，有一种说法：“中国经济发展的命脉就是石油和航线”。因此，航线的重要性不言而喻。
在meshGroup.add(earthMesh)后面调用createMapPoints方法
最近的一段时间，一直在研究绘制地图的相关知识，也在网上查找了很多资料，在这个过程中，无意中发现了两个超级惊艳的网站，下面就介绍给大家~
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。
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。
% 该函数选择了以本初子午线和赤道（0°纬度，0°经度）为中心的Robinson投影
Grafana提供了一个worldmap-panel用来实现一个世界地图的数据可视化，常用来分析不同的地区不同的值。例如最近大家都会关注的疫情地图。
承接上文《用Python制作可视化大屏，特简单！》，不再赘述数据爬取和数据预处理。
中学时，当我们学到余光中的「乡愁」，可能我们当时并不能完全理解这首现代诗歌，随着我们年龄的增长，我们外出求学，毕业后奔赴北上广。那年少时的一枚邮票，那青年时的一张船票，随着科技的发展，如今就是一次视频聊天和火车票。
本文首发于政采云前端团队博客：WebGL 概念和基础入门 https://www.zoo.team/article/webglabout
在数据可视化中，除了常见的折线图条形图，还有一种很常见的图示，那就是地图。今天呢，我们就说说地图中的那些门道。
Basemap是matplotlib下的一个库文件，专门应用于绘制地图。这一节就来详细讲解该文件的使用。首先来绘制一个最简单的地图。代码结果如图1所示。
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前两天发了一篇《用Python制作可视化大屏，特简单！》，留言区非常火爆，发现大家都对可视化部分非常感兴趣。
个人博客是程序员的第二张简历。如果你有酷炫的个人网页，面试官对你的好感度会蹭蹭蹭往上涨。
自从 0.3.2 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。
Dashboard 允许您浏览跨多个项目的错误和性能数据，从而为您提供应用程序运行状况的广泛概览。Dashboard 由一个或多个小部件(widget)组成，每个小部件可视化一个或多个 Discover 查询。
通常情况下，在执行 EDA 时，我们会面临显示有关地理位置的信息的情况。例如，对于 COVID 19 数据集，人们可能希望显示各个区域的病例数。这是 Python 库 GeoPandas 的用武之地。
[ 文章推荐 ] Python 地图篇 - 使用 pyecharts 绘制世界地图、中国地图、省级地图、市级地图实例详解
Three.js是一个在浏览器里创造3D内容的 JavaScript库，它让我们能够更加轻松的为网页创建3D体验。
一般提及数据可视化，会Python的读者朋友可能第一时间想到的就是matplotlib模块或者是seaborn模块，而谈及绘制动态图表，大家想到的比较多的是Plotly或者是Pyecharts。
说到使用Python来进行地图的可视化那就一定少不了Pyecharts的身影，本文小编就对Pyecharts可实现的地图可视化进行一番探究，看看其出来的效果如何
现代社会早已进入读图时代，图像在一定上程度上取代了文字，占据了主导地位。对于数据分析来说，一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大，涌现了大批的数据可视化工具，通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后，我们挑选了几款给大家进行参考。
这张地图不仅利于人们更便利的使用，也有助于研究学者利用此对社会问题进行研究。 近日，牛津大学的大数据研究所发布了一张地图，利用这张地图，你可以“精准”的测量出从家到最近的一座城市步行需要多长时间。 事实上，这是一张“资源世界地图”，它是由牛津大学、Google、欧盟联合研究中心等研究所合作绘制而成的。 为了绘制这张资源地图，研究团队集合了多个大型数据源，其中包括银行、教育机构、医疗机构、社区和就业等数据信息。 在绘制地图之前，牛津大学的研究团队将每平方千米有1500名及以上居民的一块连续区域，或人口密集地达
GEOlayers 3是一款AE地图绘制插件，适用于ae的世界地图任意位置路径展示动画插件，可以直接在AE中绘制各种效果的地图，包括地图国家，街道等，默认包含14种地图样式。对于制作地图定位，路线路径展示有非常不错的效果。
Echarts官方文档已经暂停了地图数据的下载，但是百度Echarts给我们留了下载的官方接口：https://echarts.apache.org/examples/vendors/echarts/map/
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。
本文主要介绍了WebGL和Three.js的渲染流程，从加载模型到生成纹理和片元着色器，再到进行矩阵计算和坐标转换，最终完成3D渲染。
偶然之间，发现了一个网站，title 是世界银行，很高级的样子，可以下载很多有趣的数据，这对于我们练手数据分析及可视化真的是太好的资源了，不多说，戳下面的链接可以火箭直达哦！
安装方法： 通过 npm install vue-notification 就能使用了。
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。
它可以工作在包括 IE6 在内的各款浏览器中，矢量图输出，除官方提供各国地图数据外，用户可以使用数据转换程序定制地图数据。例如街道地图、小区地图等等。
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。
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。
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:
有两周没更新了，一来是工作有点忙，二来是被地图的事情搅和的不行了，事情没搞清楚前写文档是对自己最大的不尊重，关于choropleth_mapbox地图实现，有很多坑在里面。主要的因素是对geojson不够了解，以及choropleth_mapbox对参数的解释一直是言之不详。
这是我们开始使用Three.js的第一个小节，我们回顾一下用Web开发最经典的方式来使用它，一个<script>标签。
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