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
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
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：
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）。
在数据可视化领域，Seaborn 是 Python 中一个备受欢迎的库。它建立在 Matplotlib 之上，提供了一种更简单的方式来创建漂亮的统计图表。Seaborn 不仅可以绘制常见的统计图表，还支持许多高级功能，如分布图、热图、聚类图等。本文将介绍如何利用 Seaborn 实现一些高级统计图表，并附上代码实例。
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
由于我国省份较多，把数据放在地图上展示会更加清晰，故本文用Python中的pyecharts库进行人口分布和迁移绘图展示。
在 Website FAQ，实现了使用"卜算子"来统计网站访问人数，但是"卜算子"仅可以提供访问人数的统计，进一步的信息却无法提供。那么，如果想知道过往访客来自哪些国家和地区，显示网站访问实时动态的信息，应该怎么做呢？
之前联系过程中遇到的一个小技术问题，就是在ggplot2制作数据地图时，使用标度调整参数进行范围限定时，总是出现错误，版面上出现交错的线条和条带。 应该是自己添加的标度限定参数与ggplot2映射规则
获得整个范围的ph分布图（注：需选择范围与地块图层dk相同，注意设置坐标系与dk图层相同，不然会报错）
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。
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。
Apache 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。
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。
作为全球第二大玉米生产国，中国的玉米产量占全球总产量的 23%，在保证玉米市场稳定方面发挥着重要作用。尽管其重要性不言而喻，但目前还没有全中国 30 米空间分辨率的玉米分布图。本研究采用时间加权动态时间扭曲法，通过比较每个像素点的卫星植被指数时间序列与已知玉米田得出的标准时间序列的相似性来识别玉米种植区，绘制了占中国玉米种植面积 99% 以上的 22 个省份 2016 年至 2020 年的玉米分布图。基于 18800 个 30 米空间分辨率的田间调查像素，该分布图在整个调查省份的生产者和用户平均精确度分别为 76.15%和 81.59%。市级和县级普查数据在再现玉米空间分布方面也表现良好。这项研究提供了一种基于少量实地调查数据绘制大面积玉米地图的方法。
此前我们做过相关的教程，就是利用Python调用百度地图的API接口获取相关的地图信息。比如爬取某个范围内特定的兴趣点的坐标，对两点之间进行路径规划计算行车时间等。相关的链接可以戳以下的传送门：
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。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，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。
实验目的：ArcGIS叠加分析是最常见且最容易混淆的基础操作，灵活运用ArcGIS栅格叠加分析对于今后GIS的学习必将受益良多。本章节就以某物种A的种植适宜区为例，向大家详细介绍GIS的空间叠加分析。
在数据获取的时候， 我们发现获取的数据包含时间、震级、经纬度、深度以及参考位置。而经纬度是百度地图下的，考虑到不同地图的经纬度会存在差异，而我们后续绘图采用的是高德地图，所以这里需要对经纬度进行转换。
联合分布（Joint Distribution）图是一种查看两个或两个以上变量之间两两相互关系的可视化形式，在数据分析中经常需要用到。一幅好看的联合分布图可以使得我们的数据分析更加具有可视性，让大家眼前一亮。
那么在京的小伙伴，估计都想查询一下这些途经点距离自己有多远？自己的行程卡会不会出现星号？今天我就分享一下自己是如何用数据查询的吧！
其中像高德地图、腾讯地图以及百度地图等都提供API接口，只需要注册他们的个人开发者账号即可调用。
大数据时代，数据是非常重要的，怎样把它的重要之处展示出来成为我们需要掌握的既能，这也就是本文要讲的重点——数据可视化。
联合国去年9月公布了世界移民报告，2013年全世界共有2.32亿移民，占全球总人口的3.2%，其中欧洲和亚洲移民最多，而美国则是接纳移民最 多的国家。当然，中国作为第四大移民国，我们很有兴趣看看中国人
最近领导不知道抽什么风，非要做大屏数据可视化功能，这个东西之前也没有接触过，也不知道该如何下手，这两天正好有点点闲时间，就赶紧研究一把，毕竟升级加薪还得指望着这东西呢
今天跟大家分享关于如何在地图图层上添加散点图。 散点图需要精确的经纬度信息才能在叠加的图层上进行映射，因此我们选用中国省级轮廓地图以及各省省会城市的经纬度进行案例演示。 加载包： library(ggplot2) library(plyr) library(maptools) library(sp) 导入中国省界地图： china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") data1<- china_map@data data2<- data.fr
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？
今天跟大家介绍一个REmap包的新函数——REmapB。 它是REmap包中诸多组函数中的一位，功能上要强大于之前介绍的REmap函数，不仅可以完成REmap函数的所有图表效果，而且可以做出前者没有的
一篇旧文，解决一个困扰已经的小技术问题，权当是学习ggplot2以来的整理回顾与查漏补缺。 ---- 今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化，主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。 为了使得案例前后一致，仍然使用昨天的数据集。 加载包： library("ggplot2") library("plyr") library("maptools") library("sp") library("ggthemes") 导入中国省界地图： china_map<-readShapePoly("
当你知道某些详细地址信息，该如何利用。本文通过调用百度地图接口，实现用户可视化展示，便于更清楚地了解用户。 注册百度地图开放平台帐号 首先先到http://developer.baidu.com/ma
在本专栏或文集中，我曾多次使用ECharts绘制图表、进行可视化，也渐渐积累了30多个实例，本文对此前用过的所有图表和代码进行整理并分享，以给想绘制精美图表的人一点绵薄的帮助。其中全部实例已上传ECharts3官网的个人主页，如果觉得网页上一个个代码查看太麻烦，可以看评论区，去某号后台自取，全部代码和原图轻松到手，妈妈再也不用担心你的图丑破天际了，（逃）。
在我行走江湖的行囊中，有两件利器，tableau与matplotlib，它们足以让我应对各种数据可视化的较量。tableau，乃是BI领域的名门正派，其可视化之术，与PowerBI不相上下。matplotlib，则是Python江湖中的一位侠客，以编程之力，绘制图表，既精妙又实用。
由于接的营销项目已经接近尾声， 终于有时间继续写点东西了。 之前写了几篇关于数据分析的文章，就有不少朋友问我怎么突然从营销改玩数据了？这其实是误解吧，营销和数据从来就不应该分家，营销需要数据来做研究、分析，也需要数据来考核、修正。关于两者合作产生的巨大化学反应，可以看看数据冰山大神的文章： 吉普自由之光：销量提升之道 就在刚刚，我在看亚洲微软研究院的关于用共享单车数据做城市规划的文章，很受启发。仅就单区域而言，已经分布着膜拜、ofo、永安行旗下的5-7种单车，共享单车的数据样本确实足够巨大，反应的是人口
最近在研究 pyecharts 的用法，它是 python 的一个可视化工具，然后就想着结合微信来一起玩
有时我们会很希望把数据展示在地图上，来做数据可视化，使数据更加清晰明了，可谓一图胜百文。先说说我用地图做什么了：微信好友全国分布，显示票房省份数据，全国评分显示等等，我这个语言能力很是头疼啊，进入正题吧[地图会闪动，bulingbuling的那种]
今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化，主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。 为了使得案例前后一致，仍然使用昨天的数据集。 加载包： library(ggplot2) library(plyr) library(maptools) library(sp) 导入中国省界地图： china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") data1<- china_map@data data2<- data.frame(id=row.n
摘要：世界那么大，要了解的数据那么复杂，下面知识探索小编帮您总结一下关于世界的数据。
数据分析和可视化是一个比较有意思的方向，可做的点有很多。最近看到一篇文章是玩了玩把自己的微信好友信息进行了可视化，结合了 pyecharts 和 wxpy 这两个库实现的，推荐给大家看看~
数据是非常强大的。当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。 通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈
数据是非常强大的。当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。 通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数
有时我们会很希望把数据展示在地图上，来做数据可视化，使数据更加清晰明了，可谓一图胜百文。先说说我用地图做什么了：微信好友全国分布，显示票房省份数据，全国评分显示等等，我这个语言能力很是头疼啊，进入正题吧!
连世界都没有观过，哪来的世界观？世界那么大，想要了解这个世界，最好的方法有两个，一个是用脚步，一个是用数据。本文帮您总结一下关于世界的数据，希望你能以数窥天下。
做项目时，会遇到一些零碎的技术点。记录下来以防忘记 需求：做可视化界面，但是需要兼容ie8，需要用纯css、js 的H5页面对接echarts，下面为效果图（带定时器循环显示tooltip）。 实现方
一些经常画图的开发人员大概都用过echart，不过小白用Python比较多，学习了python下的Pyecharts，发现这个包真的很强大。下面是小白对动态地图的实践案例：
有时候想去吃小龙虾，看着长长的队伍，等待半天才能吃得上小龙虾，我就会想：小龙虾在夏天这么火，开一家小龙虾店会不会不错呢？
三维地理信息系统，即三维GIS，是对包括大气层在内的地球表层，与地理有关的数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
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