最近在开发关于乡镇地图相关的业务。通过本文记录开发的过程和遇到的问题。希望通过本文对有同样需求的小伙伴有所帮助。
var data = [{ "gender": "female", "height": 161.2, "weight": 51.6 }, { "gender": "female", "height": 167.5, "weight": 59 }, { "gender": "female", "height": 159.5, "weight": 49.2 }, { "gender": "female", "height": 157, "weight": 63 }, { "gender": "female", "height": 155.8, "weight": 53.6 }, { "gender": "female", "height": 170, "weight": 59 }, { "gender": "female", "height": 159.1, "weight": 47.6 }, { "gender": "female", "height": 166, "weight": 69.8 }, { "gender": "female", "height": 176.2, "weight": 66.8 }, { "gender": "female", "height": 160.2, "weight": 75.2 }, { "gender": "female", "height": 172.5, "weight": 55.2 }, { "gender": "female", "height": 170.9, "weight": 54.2 }, { "gender": "female", "height": 172.9, "weight": 62.5 }, { "gender": "female", "height": 153.4, "weight": 42 }, { "gender": "female", "height": 160, "weight": 50 }, { "gender": "female", "height": 147.2, "weight": 49.8 },...此处省略...]
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。
在数据可视化中，可视化地图是高频应用的一种。数据可视化地图用来分析和展示与地理位置相关的数据，并以实际地图的形式呈现，这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便发现问题，更好的辅助决策。
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：
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。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
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。
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:
https://www.yuque.com/easyshu/helpdocument/dzg5gz
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***') }
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
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。
本文主要介绍使用ArcGIS JS API 4.14和eCharts 4.7.0来实现在地图上绘制散点图的实现步骤，包括二维和三维。
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。
今天是数据地图的第三篇——使用散点图模拟地图轮廓制作数据地图！ 这一篇的地图制作思路，相对比较曲折，使用的是散点图的做法。 先用一组数据模拟地图经纬度，制作出虚拟的中国分省地图的轮廓线，然后再用一组
在章节1.2中，我做了一张图来表示各类图表的功能性，其中地图和散点图（气泡象限图）我列在了视觉冲击力与数据丰富度最高的位置。虽然它们并不像折线和柱形图那样常用，但在特别需要的情况下，非它们莫属，可谓不得不讲的神图。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Echarts是一个基于JavaScript的开源可视化图表库，由百度开发和维护。它提供了多种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等，可以用于展示各种类型的数据。Echarts具有良好的交互性和可扩展性，可以通过自定义主题和图表样式来满足不同的需求。同时，Echarts还支持移动端和桌面端的多种平台，可以在不同的设备上进行数据可视化展示。
直播回看地址 https://appqtulvsie4217.pc.xiaoe-tech.com/detail/l_5e5dd4cfd2ef3_4Ramdutd/4?fromH5=true#/ 数据可
工欲善其事，必先利其器。好的工具可以大大提升你的工作效率，并获得身边人的羡慕和赞赏。今天，我们就来向小伙伴们分享一大波非常实用的工具，武装你的大脑。 ▲图表类 iCharts 简介：各种主题的开放图
Charts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。
pyecharts 是基于百度开源的Echarts、方便与Python 进行对接、直接可以用于python的一个库。
series[i]-lines 主要用于迁徙图，实现航线、路线的可视化，在这借 ECharts 官方迁徙示例学习一下其使用
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
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts，可视化类型非常多，但是得通过导入js库在Java Web项目上运行。
Excel上玩出这么硬核的地图应用，李强老师的确有一手，不要以为在Tableau或PowerBI上轻松做出来，在Excel上做就没价值，论传播力Excel胜过前两者无数，稍加点自动化，就可以在Excel上自动做此类报表，非常有应用价值。
在这个大数据时代，各式各样纷繁复杂的海量数据让我们应接不暇。如何快速发现数据背后的规律，发掘数据隐藏的价值，是帮助我们提高业务决策效率的关键。在这个过程中，数据可视化将起到不可替代的作用。 尤其是带有空间属性的数据，和地图具有天然的匹配性。所以，让海量的位置数据通过一定的视觉形态在地图上进行直观的呈现，成为很多开发者们竞相考虑的选择。 经过长达一年的持续打磨和场景验证，我们正式面向开发者推出腾讯位置服务数据可视化API —— 基于腾讯位置服务JavaScript API GL实现的专业地理空间数
在日常工作中，很多人都会面对一堆数据，却不知道如何更直观地展示它们，或者不知道用什么样的图表能达到更好的展示效果！花了一些时间整理了工作中经常用到的数据图表，希望对大家有用，不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~ 本文除了柱状图、条形图、折线图和饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势吧！ 柱状图 适用场景： 二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。适用于枚举的数
在日常工作中，很多人都会面对一堆数据，却不知道如何更直观地展示它们，或者不知道用什么样的图表能达到更好的展示效果！花了一些时间整理了工作中经常用到的数据图表，希望对大家有用，不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~ 本文除了柱状图、条形图、折线图和饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势吧！ 柱状图 适用场景： 二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。适用于枚举
首先，简单介绍一下作者，宁海涛是211硕士毕业，先后学习Python进行深度学习模型构建以及可视化展示，当然还包括数据分析、数据处理、数据可视化等技能，此外，还特别擅长于使用R语言进行数据统计和可视化绘制，当然还有一些前端、爬虫等这里就不做解释，总之是一位比较全能的优质作者。从2020年5月一直到现在，已连载超过「185+优质原创文章」。
Dash是基于Flask的Python可视化工具，严格说来由三个部分组成，首先是Flask提供了标准web环境，再次是plotly这个图表可视化工具，最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart，但就集成性和可视化而言，与dash还是有一定差距。
地图散点，是在地图的基础上，用点的大小、颜色深浅等元素显示相关数据的大小和分布情况，可以让人一眼尽收眼底，做到心中有数。地图散点常被用于资源、人口、经济分布的显示。
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）。
这是《数据爬取及可视化系列》的第三篇文章。 前2篇文章，可以查阅： 01基于位置的用户画像初探 02技能之谷歌Chrome爬虫 ---- 最近在结合新学的爬虫在做一些可视化的东西了，今天讲讲可视化图
2014年春节，百度发布了基于大数据的可视化产品春运迁徙地图（http://qianxi.baidu.com/），在中国地图上直观地看到各城市间的人流迁徙，经央视报道使用，一时惊艳。随后，又因直观地反
数据可视化之初级篇 零编程工具 1. Tableau Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决
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
ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，涵盖各行业图表，满足各种需求。
近期腾讯位置服务持续感受到广大开发者和客户对于数据治理、数据可视化方面的旺盛需求，这也符合大数据能力在应用端逐渐普及的趋势。虽然“数据会说话”，但想要处理好复杂又庞大的各类数据，并能够结合地图进行合理的空间数据可视化展示，达到“一图胜千言”的效果其实并不容易。去年，我们面向Web端推出的数据可视化API深受广大开发者的好评，“多端一体”一向是我们努力的目标。
销售数据表记录了咖啡订单，包括字段：订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
新媒体管家 说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。 时间推移到 2009 年，“大数据” 开始才成为互联网技术行业中的热门词汇。对“大数据”进行收集和分析的设想，起初来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司；麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研，在 2011 年 6 月发布
说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。
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