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：
今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法，下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法，当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库，没有办法一一列举
本文首发于政采云前端团队博客：WebGL 概念和基础入门 https://www.zoo.team/article/webglabout
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。
1）安装常用的python爬虫工具：beautifulsoup4、requests
不知道各位平常有没有过需要画地图的需求，有的时候需要在地图上标出特定位置的数据表现或者一些数值，然而怎么实现？ 这里主要介绍下在R语言中绘制地图的个人琢磨的思路。绘制地图步骤有三： 你得需要绘制地图；（约等于废话） 你得有要绘制地图的地理信息，经纬度啊，边界啊等等； 你得利用2的数据在R中画出来。 以上步骤中，目前最关键的是2，一旦2的数据有了，在R中不就是把它们连起来嘛，这个对于R来说就是调戏它，就跟全民调戏小黄鸡一样。 R语言中绘制地图的思路也是由于2的获取方式不一样而分开的。 第一种思路：有一些R包
没有3D建模的基础，对于制作3D场景要了解的知识也不明白，如何搭建3D可视化场景？咋整?什么都不会的我们该如何以最简单的方式搭建3D场景来完成我们的目标呢?当然，最简单的就是让别人帮我们做(Thing
项目地址：https://gitee.com/jixuanfan/Map-of-China
在数据可视化中，地图是很重要的一部分。很多情况会与地图有关联，如中国各省的人口多少，GDP多少等，都可以和地图联系在一起。
地图可以看成是一个巨型的开放世界游戏场景，因此为了便于数据存储和查找，传统的做法是将地球根据墨卡托投影转换为平面地图，再将地图分级分块进行切片，通过索引获取到对应的数据。
本文介绍了如何利用R语言中的maps包和mapdata包绘制地图，并通过热力地图展示数据分布情况。首先，通过map()函数创建地图对象，并获取每个区域的名字以及顺序。然后，在每个区域的名字和顺序后面，加上需要展示的数据以及经纬度。接着，根据数据的大小设置每个区域的颜色深浅，以区分不同的区域。最后，给地图加上地名标记，并添加热力地图元素。
建国70周年大庆即将到来，各行各业都在积极筹备迎接祖国的生日，在这个举国欢腾的时刻，我们决定以一种特殊方式来表达自己对祖国母亲的祝福:一副用R语言绘制的中国地图。
ggmap包整合了四种地图资源，分别是Google、OpenStreetMaps、Stamen和Cloudmade。可以方便的与ggplot进行涂层叠加，实现在R中的地图绘制需求。 ggmap简介 1，get_map( )：ggmap包中最基本函数，用来下载地图。注意，要访问外国网站后才能下载地图。 2，geocode( )：用来返回某地的经纬度，比如要查询北京的经纬度。 结果为在谷歌地图上，北京的经纬度查询信息。设置参数，可以得到更详细的地址信息。 3，ggmap( )：
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。
项目名称：制作一款窗口程序的飞行棋项目 项目需求：要求至少两人对战 开发周期：两天
最近的一段时间，一直在研究绘制地图的相关知识，也在网上查找了很多资料，在这个过程中，无意中发现了两个超级惊艳的网站，下面就介绍给大家~
地图白化是一种绘制地图的技术，它可以实现对感兴趣区域以外的数据进行遮盖或填充白色的效果，从而突出显示目标区域的特征。 地图白化的原理是利用 shapefile 文件中的多边形坐标来创建一个剪切路径，然后将这个路径应用到 matplotlib 的绘图对象上，使得只有路径内的数据可见，路径外的数据被隐藏或覆盖。 气象家园的另一个五星上将clarmy在龙场悟道后开发了cnmaps库，解决广大地学学子绘制地图的痛点
nuxt.js 下使用 antv-l7 实在是有太多的坑了，官方文档也不是很全，只能不断摸索和尝试，下面我把这些坑记录下来，也许能帮到你。
【注】新版本的maptools包对很多函数进行了修改，对于修改的内容，文章中用红色的文字进行了说明。 鉴于最近有不少人在讨论用R软件绘制地图的问题，我也就跟着凑了凑热闹，对相应的方法学习了一番。下面的这篇文章是一个初步的介绍，还有很多内容仍在学习和探索中，如果大家有什么意见或建议，我将根据自己学习的情况对文章进行进一步的补充。 在R中绘制地图其实是十分方便的，最直接的办法大概就是安装maps和mapdata这两个包，然后输入下面的命令： library(maps) library(mapdata) ma
该数据是Canvas绘制地图的关键，可以使用json 或者 js 形式进行导入，小程序中使用js 更为方便。
本文将通过绘制中国省级 Choropleth 地图来解释如何使用 plotly 绘制 Choropleth 地图，主要有两种方法：底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox 和高层 API plotly.express.choropleth_mapbox，数据是 COVID-19 在某一天的疫情数据。
随着时代的发展和科技的进步，人们的生活水平和消费需求不断提高。商场作为购物、休闲、娱乐的综合性场所，受到了越来越多消费者的青睐。然而，随着商场规模的不断扩大和楼层的增多，很多人在商场内总是感到迷茫，很难快速找到目标店家。为了解决这一问题，利用 WebGL 和 Three.js 技术实现多楼层商场地图成为了一种新的解决方案。
“坦克大战”作为一款经典的街机游戏，其简单而激烈的玩法吸引了无数玩家。而现在，我们通过Web技术，可以把这一记忆中的经典游戏带到浏览器里。
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。
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
该点子来源于一个小作业，作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制中国疫情热力图(10分)，参考效果如下图：
Three.js是一个在浏览器里创造3D内容的 JavaScript库，它让我们能够更加轻松的为网页创建3D体验。
本节提要：使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第5天，前面我们介绍了如何用Tableau对数据建模？，今天介绍如何用Tableau可视化数据。你将学会：
很早就想过做点小游戏了，但是一直没有机会动手。今天闲来无事，动起手来。过程还是蛮顺利的，代码也不是非常难。今天给大家分享一下~
摘要： 地图文档(.mxd)Layer内容列表数据框页面布局目录窗口标注注记符号样式底图图层 地图文档(.mxd)可在ArcMap中使用且以文件形式存储在磁盘中的地图。各地图文档中包含有关地图图层、页面布局和所有其他地图属性的规范。通过地图文档，您可以方便地在ArcMap中保存、重复使用和共享您的工作内容。双击某个地图文档会将其作为新的ArcMap会话打开。Layer地图图层定义了GIS数据集如何在地图视图中进行符号化和标注（即描绘）。每个图层都代表ArcMap中的一部分地理数据，例如具有特定主题的数据。各种地图图层的例子包括溪流和湖泊、地形、道路、行政边界、宗地、建筑物覆盖区、公用设施管线和正射影像。内容列表内容列表中将列出地图上的所有图层并显示各图层中要素所代表的内容。每个图层旁边的复选框可
投稿作者|巫银良 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 移动互联网应用和大规模社交网络催生了海量的数据分析需求，时空数据作为记录用户和设备在现实世界分布和活跃程度的基础数据，一直为各大互联网电子商务平台和商家所关注。地理空间数据结合其他业务数据如何被分析利用，以及如何在分析中可视化呈现一直是现代化分析平台的一个重要方向。一方面各种地图服务越来越多地集成到应用中，成为应用增强交互的组成部分（比如“附近的服务/人”，甚至连支付包红包都需要呈现各种方位关系，来增强乐趣）
前几天基于高德地图的API写的那个功能上线后，上周使用部门反馈说热力图在切换的时候整个地图会非常卡顿，严重时候会把浏览器卡死。
公众号后台回复关键词：plotly，获取本文jupyter notebook 源代码~
个人博客是程序员的第二张简历。如果你有酷炫的个人网页，面试官对你的好感度会蹭蹭蹭往上涨。
最近在网络上看到了很多地图下钻的文章，感觉都很不错，正好自己也在研究这部分知识，就想着把下钻这个功能结合到疫情大屏中来，这样就能够更好的展示不同省份的疫情信息了。废话不多说，直接来干货！
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队 | 寒小阳 黄念 黄卓君 作者|Megan Risdal 目前，Kaggle用户在我们的开放数据科学平台上创建了近3万颗内核。这代表了惊人且不断增长的可再现知识。我发现我们的代码和数据库是目前了解Python和R最新技术和库的好地方。 在这篇博客中，我将一些优秀的用户内核变成迷你教程，作为在Kaggle上发布的数据集进行绘制地图的开始。这篇文章中，你将学习如何用Python和R，使用包括实际代码示例的几种方法来布局和可视化地理空间数据。我还列出了资源，以便你可
最近要绘制伦敦区地图，查阅了很多资料后最终选择使用bokeh包以及伦敦区的geojson数据绘制。 bokeh是基于python的绘图工具，可以绘制各种类型的图表，支持geojson数据的读取及绘制地图。
这张地图不仅利于人们更便利的使用，也有助于研究学者利用此对社会问题进行研究。 近日，牛津大学的大数据研究所发布了一张地图，利用这张地图，你可以“精准”的测量出从家到最近的一座城市步行需要多长时间。 事实上，这是一张“资源世界地图”，它是由牛津大学、Google、欧盟联合研究中心等研究所合作绘制而成的。 为了绘制这张资源地图，研究团队集合了多个大型数据源，其中包括银行、教育机构、医疗机构、社区和就业等数据信息。 在绘制地图之前，牛津大学的研究团队将每平方千米有1500名及以上居民的一块连续区域，或人口密集地达
今天我们来学习一下刘永鑫老师2019年发表在Nature Biotechnology上的文章NRT1.1B is associated with root microbiota composition and nitrogen use in field-grown rice中的代码。
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
本文从绘图基础开始讲起，详细介绍了如何使用 Three.js开发一个功能齐全的全景插件。
在数字经济时代，人们需要对大量的数字进行分析，帮助用户更直观的察觉差异，做出判断，减少时间成本。当然，你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图，但是，如今利用各种形态
星际里面的战斗都是在地图上进行的，只要我们可以编辑地图，就可以创造一些新的战役。可是，星际里面的地图绘制相关的代码如果开放出来，估计大多数万家都看不懂，更不要说自己编辑地图了。
前段时间用C语言做了个字符版的推箱子，着实是比较简陋。正好最近用到了Python，然后想着用Python做一个图形界面的推箱子。这回可没有C那么简单，首先Python的图形界面我是没怎么用过，在网上找了一大堆教材，最后选择了tkinter，没什么特别的原因，只是因为网上说的多。
R和ggplot可视化功能非常强大，了解了一下其中的地图做法，发现R做世界地图、美国地图非常容易，但做中国地图就太麻烦了，需要自己DIY。 DIY也有多种方式，但网络上各种帖子教程的出图效果都不太理想，达不到工作用要求。下面是我的摸索过程，记录如下备忘，也请教于R老师们。 参考书目：ggplot2，R graphics cookbook，参考贴：http://site.douban.com/182577/widget/notes/10568279/note/257898418
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
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