调整/缩放geojson多边形的大小可以通过以下步骤实现:
需要注意的是,缩放操作可能会改变多边形的形状和位置,因此在进行缩放之前,需要仔细考虑应用场景和需求,确保缩放后的多边形仍然符合预期。
在腾讯云的产品中,可以使用腾讯地图服务(https://cloud.tencent.com/product/maps)来处理和展示GeoJSON数据。腾讯地图服务提供了丰富的地图展示和数据处理功能,可以满足多种地理信息相关的需求。
先上Demo啦~~~~~ 📷 或许你已经使用过了相应多的省市区与地图联动,但是这些联动往往是单向的、不可逆。并且这些数据往往都是在线使用的,不能离线使用。下图是一个结合百度地图的省市区与地图联动: 📷 我们可以在这个应用里选择,相应的省市区然后地图会跳转到相应的地图。当我们在地图上漫游的时候,如果没有显示当前的省市区是不是变得很难使用。于是,我们就来创建一个吧: 📷 相关技术栈: Bootstrap,UI显示~~,地球人都知道。 jQuery,Bootstrap依赖。 Requ
在之前数据瓦片方案的介绍中,我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行,以保证主线程中用户流畅的地图交互(缩放、平移、旋转)。
相信如果提起地理数据的处理,首先想起的数据库就是postgis, 对大名鼎鼎的postgresql + 插件的方式来将POSTGRESQL 变成纯纯的地理数据处理的数据库,这是人尽皆知和童叟无欺的功能。
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。
Shp格式是GIS中非常重要的数据格式,主要在Arcgis中使用,但在进行很多基于网页的空间数据可视化时,通常只接受GeoJSON格式的数据,众所周知JSON(JavaScript Object Nonation)是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式,以其轻量、易解析的优点,被广泛使用与各种领域,而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据,本文就将针对GeoJSON的语法规则,以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的转换进行介绍。
今日洞见 文章作者来自ThoughtWorks:邱俊涛。 本文所有内容,包括文字、图片和音视频资料,版权均属ThoughtWorks公司所有,任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站,在使用时必须注明"内容来源:ThoughtWorks洞见",并指定原文链接,违者本网将依法追究责任。 可视化你的足迹 数据可视化可以让读者以一种轻松的方式来消费数据,人类大脑在处理图形的速度是处理文本的66,000倍,这也是人们常常说的一图胜千言。在本文中
该数据集包括美国 50 个州 124,885,597 个计算机生成的建筑物覆盖区,并且该数据可以免费下载和使用。
判断一个点是否在多边形内是处理空间数据时经常面对的需求,例如GIS软件中的点选功能、根据多边形边界筛选出位于多边形内的点、求交集、筛选不在多边形内的点等等。判断一个点是否在多边形内有几种不同的思路,相应的方法有:
Spatial4j是一款java编写的空间计算开源库,支持ASL开源协议,支持地理空间计算。
最近做的项目需要详细了解geojson,因此查了一些资料,现在整理一份标准格式的记录,要理解本文需要首先了解json的基本知识,这里不过多展开,可以去参考w3school上的教程,简言之,json是通过键值对表示数据对象的一种格式,可以很好地表达数据,其全称为JavaScript Object Notation(JavaScript Object Notation),正如这个名称,JavaScript和json联系紧密,但是json可以应用的范围很广,不止于前端,它比XML数据更轻量、更容易解析(某种角度上说xml可以更自由地封装更多的数据)。很多编程语言都有对应的json解析库,例如Python的json库,C#的Newtonsoft.Json,Java的org.json。geojson是用json的语法表达和存储地理数据,可以说是json的子集。
矢量数据是用于描述地理空间几何特征的一类基于向量的地理信息数据,在地理信息系统(GIS)应用中广泛使用。矢量数据通常用于表示诸如点、线、面和多边形等地理空间对象,同时还可以附带一些地理相关的属性数据,如名称、类型和面积等等。
我们通常要计算一些点线面要素比如说计算面积长度等等,今天我们就看一下如何将这些可视化的同时进行一些简单的计算:地理曲面和真实平面展示
kepler.gl是由Uber开发的进行空间数据可视化的开源工具,是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具,通过其面向Python开放的接口包keplergl,我们可以在jupyter notebook中通过书写Python代码的方式传入多种格式的数据,在其嵌入notebook的交互窗口中使用其内建的多种丰富的空间数据可视化功能,本文就将针对在jupyter notebook中使用keplergl的基本用法进行介绍。
虽然JanusGraph的复合索引(composite indexes)支持 可以存储在JanusGraph中的 任何数据类型, 但混合索引(mixed indexes )仅限于以下数据类型。
近日,微软在github上发布了最新的数据集,补充发布7.7亿个全球建筑物图斑。小助手立马去看了下,建筑矢量是从Bing Maps上提取的,下面一起看看数据情况。文末有数据下载链接。
OpenLayers(https://openlayers.org/)是一个用来帮助开发Web地图应用的高性能的、功能丰富的JavaScript类库,可以满足几乎所有的地图开发需求。
早在两千多年前,柏拉图就在他的著作 Timaeus 里提到了五种正多面体:正四面体、立方体、正八面体、正十二面体、正二十面体。因此,这五种正多面体也被称为柏拉图立体。两千多年以来,这些正多面体因为其对称性,吸引了无数数学家、艺术家。 而在这篇文章里,我将介绍如何用多边形环,根据正多面体的对称性,组成各种各样美丽的空间图形。在纽结理论(Knot Theory)里,这样由有限多个互不相交的纽结(多边形环也是一种纽结,平凡纽结)构成的空间图形,叫做链环(Link)。组成链环的每一个纽结称为该链环的一个分支。由于这
Earth Engine 支持对Geometry对象的各种操作。这些包括对单个几何图形的操作,例如计算缓冲区、质心、边界框、周长等。例如:
本文翻译自https://tools.ietf.org/html/rfc7946 ,2018年1月27,28日两个大雪的周末,以序纪念。
最近几天推送频率之所以下降了,不是因为偷懒,是在攻克一个难题~ 还记得前一篇推送,关于山东省财政数据可视化那一篇,因为没有精准、最新的山东省县级市边界地图素材数据,花了好多冤枉功夫,搜地图素材各种碰壁,最后的得到的地图数据并不尽如人意。 现在shp的素材相比json整体都不太流行了,无论是制作成本上还是占用内存上以及与实际行政区划的更新速度上,json地图素材轻便、时效、易获取,很多网站都提供这种轻量级的数据文件。 可是json文件遵循的JS语法,导入R中之后,全部被强制转化为各种嵌套的list、data.
Turf.js是JavaScript 空间分析库,由Mapbox 提供,Turf 实现了
快速选择工具:当您单击或单击并拖动要选择的区域时,会根据颜色和纹理相似性进行快速选择。您所做的选择不需要很精确,因为快速选择工具会自动且直观地创建边框。
2016 年 8 月发布,取代了 2008 年的 GeoJSON规范成为 GeoJSON 格式的新标准规范。
我们知道Python作为一个程序语言,讲究的是严谨和逻辑;而艺术画似乎处于另一个维度,更多是无规则和随心所欲。然而我们却可以找到两者的交汇点。今天我们将学习如何用Python制作艺术图。一旦我们知道如何用Python做基础,我们就可以免费获得Python工具库的其他部分(web框架、数据科学工具、AI+ML+CV工具等)。可以想象,拥有这些工具的我们其实没有天花板。
AutoCAD2014链接:https://pan.baidu.com/s/1BDewqvgr6RWjgw17F8yNCA 提取码:txcl
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
上一篇里我们详述了多边形马赛克的实现步骤,末尾提出了一个思考:如何在涂抹时让马赛克逐块显示呢? 再回顾一下多边形马赛克的实现。首先进行图片预处理,将原图转成bitmap后生成铺满马赛克的全图。手指移动的时候从touch回调里获取坐标点,在这些点之间进行插值,然后以插值之后的路径点为圆心将马赛克图层里对应的区域贴过去,这样就完成了对图像的特定区域打码的处理。 试想一下,如果上述步骤不变,要想让多边形马赛克一块一块的显示出来,首先得计算手指移动时经过了哪些马赛克块。具体来说,也就是在每一次touchMove的回
WPF控件是Windows Presentation Foundation(WPF)中的基本用户界面元素。它们是可视化对象,可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类:原生控件和自定义控件。
本篇博文主要介绍mongoDB中一些常用的特殊索引类型,主要包括:用于简单字符串搜索的全文本索引;用于球体空间(2dsphere)的地理空间索引用于二维平面(2d)的地理空间索引。 一、全文索引 mongoDB有一个特殊的索引用在文档中搜索文本,之前的博客都是用精确匹配来查询字符串,这些技术有一定的限制。在搜索大块文本的速度非常慢,而且无法处理自然语言礼节的问题。全文本索引使用的是“倒排索引”的思想来做的,和当前非常开源的lucene(全文检索,Apacle基金会下的开源项目)项目是一样的思想来做的。
构建 3D 的场景除了创建模型,对模型设置颜色和贴图外,还需要有灯光的效果才能更逼真的反映真实世界的场景。这个例子我觉得既美观又代表性很强,所以拿出来给大家分享一下。 本例地址:http://www.
构建 3D 的场景除了创建模型,对模型设置颜色和贴图外,还需要有灯光的效果才能更逼真的反映真实世界的场景。这个例子我觉得既美观又代表性很强,所以拿出来给大家分享一下。
当我们做地理坐标系的图表时,怎么找不到合适的底图怎么办?比如天津的底图,往往还是按照以前的行政区划,没有滨海新区;又或者我想把某个产业园区圈出来怎么办?
最近在echarts官方看到了一个航班选座的示例,感觉很好,可以扩大,缩小,鼠标放置到座位上可以显示座位号,允许默认选中座位。于是在5.1假期抽了一点点时间,来写一篇文章,深入研究分析一下这个示例,解析一下这个示例的完整代码。首先让我们来看下示例的效果图。
作为数字雕刻的行业标准,ZBrush的工具集非常灵活,以至于能够让用户选择最适合他们自己的工作流,人们会因为它的众多可用选项而选择经常使用它,程序里的旧功能也许很适合某些特定情景。 给大家介绍有关ZBrush的10个操作技巧,你可能了解也可能不了解,主要针对初学者和中级用户—也可能会有一些奇特的事项对经验丰富的用户有用,这取决于你们选择的工作流。 1、在PaintStop中素描想法
Vortexa 公司的首席 GIS 工程师。不写代码的时候,他忙着跑步机、山地自行车、建筑、修理东西,以及油画。
大家好我是费老师,就在昨天,Python生态中著名的GIS分析库geopandas发布了其1.0.0正式版本。
大家好我是费老师,地图可视化神器kepler.gl终于带来了其3.0大版本的更新🎉,距离其上一个正式版本2.5.5的发布已经过去了两年多的时间,这次的版本更新也围绕巨量地理信息数据可视化的多个方面实现了显著的提升,今天的文章中,我就将为大家介绍kepler.gl新版本中的主要更新内容。
瓦片数据是将矢量或影像数据进行预处理,采用高效的缓存机制(如金字塔)形成的缓存图片集,采用“级、行、列”方式进行组织,可在网页中快速加载。因此,瓦片地图加载是根据客户端请求的地图范围和级别,通过计算行列号获取对应级别下网格的瓦片(即服务器预裁剪的图片),由这些瓦片集在客户端形成一张地图。
最近有个需求就是求多个点的外包多边形,看了下turf.js可以实现,在此记录分享一下。
上篇文章中我们介绍了MongoDB中索引的简单操作,创建、查看、删除等基本操作,不过上文我们只介绍了一种类型的索引,本文我们来看看其他类型的索引。 ---- _id索引 我们在上文介绍过,我们往集合中添加文档时,默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名为_id的字段,这个字段就是一个索引。默认情况下,一般的集合都会帮我们创建这个字段作为索引,但也有一些集合不会将_id默认作为索引,比如固定集合,这个我们后面的文章会详细说到这个问题。 复合索引 如果我们的查询条件有多个的话,我们可以对这多个查询条件都建
在气象数据分析中,地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项,也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍,常用的python包,对矢量数据的处理,对栅格数据的处理,以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构,而且还在不断更新和迭代,无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:
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。
前面发了一些关于 Shader 编程的文章,有读者反馈太碎片化了,希望这里能整理出来一个系列,方便系统的学习一下 Shader 编程。
以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来,不够优雅,这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因,ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹,所以ggplot2成了可视化的巨无霸,成了可视化界的微信,不仅自身生态日趋完善,而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包(你可以理解为依附于微信的小程序)。 最近偶然在学习Python可视化的过程中,了解到了geopandas,确实第一眼看着很眼熟,或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。的确,它跟
forward(distance) 前进 backward(distance) 后退 right(degree)右转 默认为角度 left(degree) 左转 默认为角度 goto(newX,newY) | setpos(newX,newY) | setposition(newX,newY) 前往/定位 不设置penup()时,会产生画迹 setx(newX) 设置x坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时,会产生画迹 sety() 设置y坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时,会产生画迹 setheading(to_angel) 设置朝向 0-东;90-北;180-西;270-南 相当于left(degree),因为海龟默认初始指向东 home() 返回原点并改海龟朝向为初始朝向 相当于goto(0,0) 和setheading(0)的合作用 ,不设置penup()时,会产生画迹 circle(radius, extent=None, steps=None) 画圆周/正多边形 radius是半径,也就是圆心位于海龟的左边,距离海龟radius【注意海龟朝向】 extent是所绘制圆周的圆心角大小,单位为°,缺省为360° steps:用来画正多边形,缺省会拟合为圆 dot(size=None, *color) 画点 在海龟所处位置画点 size是点的大小,为整型;缺省为默认值 *color是点的颜色的英文单词,为字符串类型 stamp() 印章 在海龟当前位置绘制一个海龟形状【需要提前设置海龟形状,缺省为箭头形状】,并返回该印章的id【需要print(t.stamp())或及时赋值给其他变量stamp_id=t.stamp()】 clearstamp(stamp_id) 清除印章 参数必须是stamp()函数返回 clearstamps(n) 清除多个印章 n缺省为清除全部印章 n为正数是清除前几个印章 n为负数是清除后几个印章【前后次序以印章出现顺序为准】 undo() 撤消 没有参数。撤消 (或连续撤消) 最近的一个 (或多个) 海龟动作。可撤消的次数由撤消缓冲区的大小决定。 speed(Vnum) 速度 Vnum取值为0-10。1-10速度逐渐加快;0为最快【此时没有转向的动画效果,前后移动变为跳跃】 或Vnum取为”fastest”对应0,”fast”对应10,”normal”对应6,”slow”对应3,slowest”对应1
ZBrush 是领先的行业标准数字雕刻软件。此更新提供的增强功能将帮助您探索新的工作流程,包括通过集成 Redshift 创建高质量渲染的能力。从硬表面建模和角色创建到世界建筑和环境设计,ZBrush 使您可以轻松访问各种工作流程和无限的创意可能性。
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