前端开发道路艰难,竞争激烈。唯有掌握稀缺技能,提升综合能力,才能杀出一条血路。下面我们将详细讲解如何使用 Vue3、TypeScript 和 Leaflet.js 打造web游戏大地图项目。我们从项目初始化开始,逐步构建一个功能完善的地图应用。
Leaflet 是一个开源的 JavaScript 库,用于在 Web 页面上创建互动地图。它轻量级、高效且易于使用,非常适合进行地理信息系统(GIS)开发。
在现代前端开发中,无论是构建游戏、数据可视化还是动画效果,合适的2D图形库可以增加用户的趣味性,接下来就给大家介绍几个常用的2D图形库
leaflet是一个轻量级的并且开源的地图框架,是由esri发起的,由于其轻量、简单而被大家喜欢,本文带你学习如何在leaflet中加载天地图。
最近参与了一个涉及流媒体信用卡交易数据并根据风险概率对其进行分类的项目。在此基础上,想探索可视化数据的选项。决定专注于地理方面,因为它是尝试识别欺诈性交易时的关键组成部分。
手机和数码相机拍的照片里除了我们能看到的RGB像元数据,还包含了拍摄时间、图像分辨率、感光值、GPS坐标等属性,记录在Exif(Exchangeable image file format)模块里。
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:
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:
folium是js上著名的地理信息可视化库leaflet.js为Python提供的接口,通过它,我们可以通过在Python端编写代码操纵数据,来调用leaflet的相关功能,基于内建的osm或自行获取的osm资源和地图原件进行地理信息内容的可视化,以及制作优美的可交互地图。其语法格式类似ggplot2,是通过不断添加图层元素来定义一个Map对象,最后以几种方式将Map对象展现出来。
想写本文,主要是源于前两天有个老师找到我说让我录一个大概半个小时的视频,跟大家分享一下各webgis框架之间的区别以及在应用的过程中应该如何选择。其实之前也有学员问过类似的问题,当时只是针对他们的疑问做了回答。虽然各个框架都有用过,有几个还算比较熟悉,但并没有全面的对各个框架进行过比较,刚好借着这个机会,一方面重新对各个框架有一个比较全面的认识,另一方面对各个框架做一个比较,以便后面使用的时候有一个较好的选择。
地理空间数据无处不在:在这次新冠肺炎大流行中,我们见识到了各种地理空间数据可视化工具制作出的各种风格的地图。而对Python的使用者来说,有几个非常强大的库可以帮助我们进行地理空间数据可视化。
所以想要绘制更精美的可视化地图?想在地图上自由的设置各种参数?想获得灵活的交互体验?
编译:佘彦遥 程序注释:席雄芬 校对:丁雪 原文链接:https://github.com/python-visualization/folium/blob/master/README.rst Folium是建立在Python生态系统的数据整理(Datawrangling)能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。用Python处理数据,然后用Folium将它在Leaflet地图上进行可视化。 概念 Folium能够将通过Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示
几十年来,研究人员和开发人员一直在争论,对于进行数据科学和数据分析,Python和R语言哪个才是更好的选择?近年来,数据科学在生物技术、金融和社交媒体等多个行业迅速发展。数据科学的重要性不仅得到了业内人士的认可,而且还得到了许多学术机构的认可,目前越来越多的学校都开始设立数据科学学位。
web前端开发人员经常会用到一些现成的js库(框架)。框架的使用增加了代码的模块化和可复用性,目前主流的js框架有很多,各有侧重,我们通常只会用到其中一小部分子功能,这里总结了2020年11个热门JavaScript 库。
最近稍微涉猎了一下leaflet这个包,突然感到发现了动态可视化的新大门,这个包所提供的地图类型、动态效果、图层展示方式都大大扩展了ggplot作图系统的在数据地图上的缺陷。 leaflet是业界比较流行的JS开源交互式地图包,它支持直接调用OpenStreetMap, Mapbox, and CartoDB等主流地图数据作为辅助图层来进行地理信息数据的可视化操作。 除了这些在线地图素材之外,它对于shapefile格式和json格式以及sp包的空间数据格式的地图数据都有着很好的支持,在图层函数中涵盖了点标
前面的文章中,提到了Arcgis中实现wkt转换为geometry,但是这种转换仅实现了简单的点(point)、线(polyline)和面(polygon)的转换,对于复杂点或者复杂多边形没有涉及,在本文讲述通过terraformers加载展示wkt。
地理可视化是数据科学领域中的一个重要方面,它能帮助我们更好地理解和展示数据的空间分布。Python作为一种流行的编程语言,有着丰富的地理可视化工具库。其中,Folium是一个基于Leaflet.js的Python库,能够轻松地创建交互式地图。
thingsboard3.3.4打包时编译到ui-ngx时爆出了下面的异常信息: Exit code: 1 [INFO] Command: node ./run.js [INFO] Arguments: [INFO] Directory: E:\work\corp\tb\thingsboard\ui-ngx\node_modules\postinstall-prepare [INFO] Output: [INFO] ERROR Failed to apply patch for package @
这一期 R 可视化介绍的是 leaflet 包及其扩展内容,除了《Geospatial Health Data》[1]一书中介绍的关于此包的基本使用方法外,小编还在网上探索了 leaflet 包的其他内容,详细见 CSDN[2] 网站。关于 leaflet 包的更多内容,可进入leaflet官网[3]查看学习。
最近做数字工程实践涉及到大量的地图操作,刚开始跳过依赖于supermap iclient for JavaScript,但是越做深入越发现局限性太大,于是开始考虑使用开源地图库做各项操作,本文记录在vue项目中引入原生leaflet及heatmap打开地图及显示热力图的各项操作。
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
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?
Vue 被一个健康的插件和包的生态系统所加强,使开发变得可靠、快速和简单。由于Vue 是一个国际开发者社区所选择的框架,所以有一个不断增长的插件和包库,你可以在项目中使用。本文列举了用于Vue 2和Vue 3的 15个 流行的 Vue 插件。
Succinctly 会计教程 一、会计简明指南 二、收入和费用 三、收入确认 四、组织账目 五、会计原则 六、会计制度报告 七、固定资产 八、应收账款 九、应付账款 十、库存 十一、工资单 十二、总结 十三、附录 Succinctly 安卓编程教程 一、设置 二、你好,安卓 三、活动生命周期 四、用户界面布局 五、用户界面小部件 六、片段 七、应用数据 Succinctly Arduino 教程 一、介绍和入门 二、使用发光二极管构建电路 三、使用按钮 四、使用蜂鸣器 五、测量环境条件 六、探测对象
https://segmentfault.com/a/1190000019151460
本文的目的是通过一步步实现一个旅游清单项目,让大家快速入门Angular8以及百度地图API。我们将收获:
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。
GIS搜索框90%的代码借用GitHub上Leaflet.GeoJSONAutocomplete这个项目。这个项目是leaflet(一种简洁而强大的WebGIS js库)的一个插件,项目介绍如下:
这篇教程憋了很久,其实算是3个月前leaflet在线地图系列的进阶篇,但是因为当时对于leaflet地图的数据源结构理解有限,技能勉强操控shp数据源,对于json数据源所知甚少,一直拖了这么久才更新。 随着近期在json数据结构的理解不断加深,对于list结构和向量化运算的掌握也多有提高,这才能熟练的在leaflet系统中操控json数据。 本篇主要分为两大部分: 如何自如的操纵json数据来打造leaflet所能识别的数据源和style属性; 如何操控leaflet控制台版面中的地图图层和数据图层。 想
本文针对leaflet的高级交互特性进行展开,主要涉及到leaflet中等值线地图的鼠标悬浮效果及点击效果的动态呈现。这也是leaflet的天然HTML属性所具有的强大优势。 在制作高质量在线数据地图的项目中,leaflet结合扩展的HTML性能,可以呈现非常人性化的动态效果,如能结合css、shiny等装饰器和交互框架,几乎可以胜任常见的动态交互网站的制作。 library("sp") library("leaflet") options(stringsAsFactors = FALSE,check.na
对于v-rep的学习来说,国内的中文资料相对来说比较少,就VREP User Manual又是全英文的教程,读起来其比较麻烦。我个人比较推荐的还是对软件进行实际操作,在操作的过程中,我们会遇到许多问题,在解决问题的过程中,我们会对软件更加熟悉!
專 欄 ❈ treelake Python中文社区专栏作者 博客地址: http://www.jianshu.com/p/1d75addcbb2c ❈ 作为一个比较喜欢出去见识世界、看看自然风光的人
leaflet可以实现交互式地图,这里直接一中国为例,展示不同省份的population以及mapview上的实现。 leaflet基础篇可以去官网;
Vue 被一个健康的插件和包的生态系统所加强,使开发变得可靠、快速和简单。由于Vue 是一个国际开发者社区所选择的框架,所以有一个不断增长的插件和包库,你可以在项目中使用。
Angular 是一个基于 TypeScript 构建的开发平台。它包括一个基于组件的框架,用于构建可伸缩的 Web 应用;一组完美集成的库,涵盖路由、表单管理、客户端-服务器通信等各种功能;一套开发工具,可帮助用户开发、构建、测试和更新代码。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
您可以使用MapaddLayer()可视化图像。如果在没有任何附加参数的情况下向地图添加图层,默认情况下rgee将前三个波段分别分配给红色、绿色和蓝色。默认拉伸基于带中数据的类型(例如,浮点数在 [0,1] 中拉伸,16 位数据被拉伸到可能值的完整范围),这可能适合也可能不适合。为了达到理想的可视化效果,您可以为MapaddLayer()提供可视化参数。具体来说,参数是:
前两天有个学员在群里发出来一张截图,效果是一个区域掩膜+边框立体阴影效果,咨询我怎么实现,我看了下心里大概有了一个想法,只是前两天比较忙就没实现,趁着周末就想着验证实现一下。鉴于学员的要求,本文使用的是leaflet框架。
微前端的讲解概念和理论的文章非常多,这里我就不谈了,我讲的肯定没有他们好。同样的github上的demo也非常多,然后我在公司项目引入时还是发现了许多问题,可能是时间太过于仓促,在github上clone下来的demo就真的是demo级别,根本谈不上应用。于是乎,我在公司微前端项目稳定了一段时间后,对qiankun乾坤微前端项目进行了简单的整理,特此发文进行记录,以及让更多入门的程序yuan们,在接触qiankun乾坤微前端框架时能够更快速的找到问题所在。
这一篇是leaflet动态地图的第四篇,也是最值得推荐的一篇,这一篇涉及到热力地图填充,通过该篇内容,大家可以体会大leaflet在线地图的R借口在处理热力地图上面颜色标度映射的强大优势。 加载包: library(plyr) library(maps) library(mapdata) library(leaflet) library(stringi) library(maptools) library(htmltools) library(RColorBrewer) library(ggplot2) l
有时候,我们开发了一个项目,需要走国际化。那么我们需要设置多国语言。下面,我们以 Angular 项目为例,说说怎么针对 Angular 项目来设置多国语言。React 和 Vue 项目同理~
童年的回忆中的益智视频游戏,你必须使用各种技巧在屏幕上引导下降的水流。您可以拆分流,稍后将它们合并,或者使用倾斜的木板来改变它们的方向。你必须要有创造力才能使水达到最终目标。
根据先前几篇内容的框架,今天介绍leaflet在线地图的第三篇,以线条元素构造的路径图。 library(leaflet) library(dplyr) data<-read.table("D:/R/File/subwayline.txt",header=TRUE,stringsAsFactors = FALSE) data$Type<-as.factor(data$Type) data1<-filter(data,Type=="NO1") data2<-filter(data,Type=="NO5"
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