效果图： 实现该效果图所需的知识点： 1.贝塞尔曲线 贝塞尔曲线是图形学中非常重要的参数曲线，在此不做详细介绍，这里我们用到的是二次方公式： using UnityEngine;
今年春节期间，百度做了一个可视化很高的专题【百度迁徙】，讲春运期间各地区的人口迁徙情况。动态图，图很漂亮，也很直观。...前两天我在微博分享了9张主要地区的迁徙图，反响热烈，有的认为象玫瑰，有的是莲花，还有牡丹。于是决定整理全国34个省会城市的迁徙图。来看看你所在的地区的迁徙路线是什么“花”。...每个地区4张图，第一张是大年三十晚8：00的迁徙图，此时还在路上奔波的人一定是归心似箭一族；第二张是初一早上10:00的迁徙图，初一大早就忙什么呢？...第三、四张图是初四、初六10:00的迁徙图，这应该是回归的时间。...重庆的迁徙图像什么呢？向右偏的莲花？ 5、哈尔滨 哈尔滨人民有多爱三亚，看看这四张图就明白了。
感谢大数据，在2014给我们带来最为直观的感受，下面这张图是百度提供的迁徙动态图，这些美丽的亮线就是春运路上大家的足迹，如果您使用过智能手机，并使用过定位功能的话，那么从您踏上旅途的那一刻开始，从出发地到目的地的数据就会在这张图上画出一条淡淡的线...但是从整合社会资源的角度看，这是巨大的浪费，因为百度所有需要的数据，铁路局都有，而且不是近似值，是精确值，清楚知道每个乘客的年龄、籍贯、性别、出发地、中转站、目的地，所以我要问：为什么是百度画出了这张图，...如果要说明“逆向迁徙正在改变着今年的春运"，至少应该拿些数据说话，到底今年春运这段时间有多少人“逆向”，有多少老人“逆向”？而不是仅凭火车站一线人员的某些“特别”发现。...而且，“逆向迁徙”这词可不是今年才开始用，搜搜百度“春运 逆向迁徙”，满眼都是去年春运的文章！所以建议，新闻应该严谨的要传达准确含义，应多做功课，不能只做“新”而不用“心”！...百度迁徙确实做了一些东西，海量数据的小时级处理，一定的可视化技术。但无论从项目思想、还是可视化的主体而言，都不是什么创新的东西，类似的、雷同的东西，相信从业者几年前就见过。
一、前言 在很多web系统中，尤其是大屏系统中，经常可以看到类似于飞机迁徙图的效果，这个在echart中也是最常用的一个效果，迁徙图既可以是一个飞机也可以是其他形状，然后有一条动态的移动轨迹来表示流向，...一般都是多个点流向一个点，也可以做成一个点流向多个点，是个多对多的关系，常用来表示人口迁徙、动物迁徙、黑客攻击、病毒攻击、数据流向、产品流向等。...迁徙图和上一篇的闪烁点图类似，也需要提供三个基本要素：城市名称集合、城市经纬度集合、中心点城市经纬度，至于城市点的颜色和迁徙流向箭头的颜色，都可以单独设置，echart对每个类对象都竭尽全力的提供了各种各样的属性...二、功能特点 同时支持闪烁点图、迁徙图、区域地图、仪表盘等。 可以设置标题、提示信息、背景颜色、文字颜色、线条颜色、区域颜色等各种颜色。 可设置城市的名称、值、经纬度 集合。...feiyangqingyun 个人主页：https://blog.csdn.net/feiyangqingyun 知乎主页：https://www.zhihu.com/people/feiyangqingyun/ 四、效果图
本文转自公众号 InThirty 后台回复“初二” 领取学习礼包 这篇文章，作者对北京、上海、广州、深圳、杭州等地 1万多条出行数据进行分析，得出了一些有意思的结论，并且绘制了这几个城市春运的迁移图。...爬虫思路：注册成为司机，利用 mitm 抓包存储拼车单 统计思路：数据的话我是通过本地 Mongodb 存储，所以直接用 python 操作 Mongodb 数据 Pymongo：关于 Mongodb...collection = spring['orders'] 以上代码的意思就是连接本地 Mongodb-spring 数据库 -orders 文档集合 Pyecharts：是大名鼎鼎的 Echarts 的 Python...Pyecharts(http://pyecharts.org) 这里介绍一下关于 Pyecharts 的图表样式配置，为了保持各图表的样式统一（偷懒），Pyecharts 提供了一个 Style 类，可用于在同一个图或者多个图内保持统一的风格
艾普大数据对“逃离北上广深人群”采用了如下定义：从北京、上海、广州、深圳离开后，迁徙至省会城市或热点二线城市，并在该城市驻留超过两个月的人群。...从北上广深人群迁徙图和北上广深人群流入城市TOP10图可看出，逃离一线城市的人群，主要流向了重庆、杭州、成都、厦门、苏州等地。 ? 图1-北上广深人群迁徙图 ?...图2-北上广深人群流入城市TOP10 | 重庆成最受青睐城市 除了反映从北上广深逃离人群整体流向的迁徙图外，艾普大数据还针对北京、上海、广州、深圳四大城市，分别研究了其逃离人群流向城市的分布情况。...图3-北京人口流向城市TOP10 ? 图4-上海人口流向城市TOP10 ? 图5-广州人口流向城市TOP10 ? 图6-深圳人口流向城市TOP10 ?...图9-北京流出人口年龄分布 ? 图10-上海流出人口年龄分布 ? 图11-广州流出人口年龄分布 ?
再次迁徙到 WordPress 经历了几个月的时间，我也从业余选手变成了即将退役的业余选手，又决定将博客换成由 Wordpress 强力驱动的卡慢博客了。...得益于 ByeTyp 插件的帮助，内容无痛迁徙。 旧的博客依然在旧的虚拟主机上跑着，而本站目前运行在一年不超过十刀的垃圾 vps 上，希望体验不会太差。 旧的虚拟主机已经过期了。
艾普大数据对“逃离北上广深人群”采用了如下定义：从北京、上海、广州、深圳离开后，迁徙至省会城市或热点二线城市，并在该城市驻留超过两个月的人群。...从北上广深人群迁徙图和北上广深人群流入城市TOP10图可看出，逃离一线城市的人群，主要流向了重庆、杭州、成都、厦门、苏州等地。 ? ? 图1-北上广深人群迁徙图 ?...图2-北上广深人群流入城市TOP10 | 重庆成最受青睐城市 除了反映从北上广深逃离人群整体流向的迁徙图外，艾普大数据还针对北京、上海、广州、深圳四大城市，分别研究了其逃离人群流向城市的分布情况。...图3-北京人口流向城市TOP10 ? 图4-上海人口流向城市TOP10 ? 图5-广州人口流向城市TOP10 ? 图6-深圳人口流向城市TOP10 ?...图9-北京流出人口年龄分布 ? 图10-上海流出人口年龄分布 ? 图11-广州流出人口年龄分布 ?
该系统主要是写在Python编程语言之下，以及使用的SQLAlchemy（开源软件）作为ORM -layer（对象关系映射层面）到数据库。原来的架构在少数城市运行较少的车次路径是够用的。...下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ? Trips（路径）数据占用比例最大，是（现在仍然是）增长最快的数据，也形成了最多的IOPS（每秒钟输入输出）。...整个系统，我们简单地称它为无模式来表示对它的敬意，整个系统是用Python编写的。最初的版本花了约5个月从创意到生产部署，我们将描述它具体的实施细则在未来的博文中。...这些SQL查询都是在SQLAlchemy的Python代码的形式，并且包括通过模型关系显式或间接的查询。
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二维图表中的迁徙图的实现步骤，包括二维和三维。...API 4.14这样的高版本切换还是有一些问题)，使其支持最新版的ArcGIS API for JavaScript 4.14和eCharts 4版本，实现了在ArcGIS的底图上使其能够绘制二维和三维的迁徙图...2、通过上述操作实例化完一张二维地图后，我们接下来就要进行迁徙图的绘制操作了，在开始之前我们需要一些数据，首先是迁徙途中所要用到的各个行政区划的省会城市坐标，是一份JSON文件，源文件如下： let...: [], //eCharts绘制时所需的配置信息 mapview: null, //实例化地图后存放地图视图 2、定义完上述的基础数据之后，我们接下来进行迁徙图的绘制，这中间其实就是配置一些绘制迁徙图时所要用到的...，接下来就进行迁徙图的绘制操作。
下面分享一段Eclipse项目迁徙至Android Studio过程，如下以"ppt"形式展出： ? 01 ? 02 ? 1 ? 2 ? 3 ? 4 ? 5 ? 6 ? 7 ? 8 ? 9 ?
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。...受其启发，本贴讲解用Excel制作基于中国地图的迁徙地图/流向地图的方法。下图是最后的目标样式。 ? 作图思路 迁徙射线可用散点图绘制，迁徙数量可用气泡图绘制。...由于气泡图不允许再组合其他图表类型，故分别做散点图和气泡图，其中散点图绘图区填充地图图片，气泡图全透明，然后两个图表叠加在一起，得到迁徙地图。 制作步骤 1、首先做射线图。...把绘图区填充地图图片，得到地图上的迁徙射线图表。 ?...将射线图、气泡图，以及两个切片器，复制到新的工作表， 按例图布局图表和选择器，调整两图表的位置和大小，对齐，包括图表区和绘图区都对齐好。得到迁徙地图界面。 ? 4、检查模型。
由于人口的迁徙会对个城市的发展产生重大的影响，因此建议小伙伴们在就业、安家进行选择的时候，密切关注全国重点区域、重点城市的人口变化情况，综合趋势分析做好规划。
脉脉人才智库发布《抢滩数字时代·人才迁徙报告2023》，通过平台大数据分析，盘点2022年最受关注的人才趋势，为人才求职和招聘提供前沿洞察。
作者：承哲 作者公众号：shouxifayanzhe 作者微博：http://weibo.com/intper 摘自：虎嗅 最近一朋友问我百度迁徙图到底是怎么弄出来的？...百度迁徙的数据从哪里来？ 好了，现在再谈最后一个问题了，有了这样的技术后，百度迁徙的数据从哪里来。 数据来源一：地图用户。...最后，百度用这些定位数据的变化在春节期间做出了很diao的“百度迁徙”。...结语 百度迁徙图非常有意思，我们看到的是一个最后呈现的完整数据图，但是在这背后确有十分复杂的高精尖技术做支撑，远比我们想象中的复杂。...同时我们也看到地理定位技术最先发源于军事，最后又由于移动时代的商业发展诉求得到了更为深入的发展，所以顺着这次百度迁徙我们也再次看到了驱动技术发展的本质—恐惧与欲望。
一张图，尽显中国春运迁徙实景。 这张图，显现中国当下民生现状。 百度迁徙，是目前最接地气的大数据。...在百度上有11,900,000个搜索，而在微博上有找到 138556 条结果，在微信朋友圈里，百度迁徙也是大家讨论的热点。大数据这个词并不多少见，但是为何百度迁徙受到如此大的关注呢？...从百度迁徙中，可以看到很多动态的迁徙状况。 据央视提供的数据，30多年来，中国的春运大军从1亿多人次到36亿人次。...如此巨大的数据让人一下子摸不到头脑，而通过百度迁徙则可以清晰地看到实时的迁徙状态，比如哪一条线路最热、哪个城市最受欢迎等等，今年有一个最热的现象是，逆向过年，也就是老人们加入春运到孩子工作的地方过年。...我认为，百度迁徙只不过是借助春运、回家过年这种当口发布的，百度内部还有更加“独家”的大数据分析，而不仅仅只是迁徙，坐等进一步发布。
大家好，说起可视化图表，那么弦图(Chord Diagram)一定是颜值担当了，比如在今天这个特殊的日子我们通过使用百度迁徙数据来可视化展示武汉及其周边城市的迁徙数据?...看上去是不是很酷炫，并且还支持交互，接下来我们就讲解如何使用Python制作这样一张弦图～ 首先我们先简单介绍一下弦图，弦图主要用于展示多个对象之间的关系，连接圆上任意两点的线段叫做弦，弦（两点之间的连线...在Python中制作弦图的方法有很多，比如Plotly、Bokeh都支持绘制弦图，但是我们要讲的则是一个专门制作弦图的库chord(chord就是弦的意思啦)，因为这个库支持调整一些参数来让图变得更加好看...和之前的技术解析文章一样，首先我们需要确认一下自己的数据长啥样，我们直接使用Python取下百度迁徙数据下的武汉迁徙详情页相关数据 提取迁入武汉来源地并依次获得这五个来源地的迁入城市前五名即可，因此我们的数据长这样...当然我们还可以修改color参数来调整图的颜色与样式? 以上就是如何使用Python制作酷炫的弦图教程，你学会了吗？
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: ?...; option = { backgroundColor: '#404a59', // 地图背景颜色 title: { text: '迁徙图
https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/49874141 偶尔从别的地方看来的，只有一张图，感觉还是不错的，讲的还是挺全的，python
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