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热力图表数据

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简介:
热力图表数据是一份直观展示各类信息热度分布的数据可视化工具。通过色彩变化呈现数据密集度,帮助用户迅速掌握关键趋势与模式。 热力图点数据和示例使用ArcGIS for JSAPI 4.10展示。数据格式为JSON,用于呈现热力图效果。

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客服
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    热力图表数据是一份直观展示各类信息热度分布的数据可视化工具。通过色彩变化呈现数据密集度,帮助用户迅速掌握关键趋势与模式。 热力图点数据和示例使用ArcGIS for JSAPI 4.10展示。数据格式为JSON,用于呈现热力图效果。
  • Cesium三维
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    Cesium三维热力图表是一款基于Cesium开源引擎开发的地理信息系统插件,用于在三维地球模型上直观展示热点区域分布情况。 使用heatmapjs和cesium框架实现立体三维热力图效果;已封装为类,包含加载和销毁的方法,下载并安装依赖后可直接使用,并在文件头部提供了实例化示例。
  • 深圳百度20190605T10
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    本数据集提供了2019年6月5日上午10点深圳市的人流分布情况,以热力图形式展示各区域活动热度,适用于城市规划、交通管理等领域分析。 【深圳市百度热力图数据20190605T10】是一个与地理信息系统(GIS)相关的数据集,记录了2019年6月5日上午10时深圳市的人流分布情况。热力图通过颜色深浅来表示特定区域人流量或活动强度的一种可视化工具,在城市规划、交通管理及商业分析等领域广泛应用。 该数据集包含以下关键文件: 1. **深圳市D20190605T10.cpg**:此为字符编码文件,通常与数据库文件(如.dbf)一起使用。它定义了文本信息的编码格式,确保不同系统间能正确读取和显示。 2. **深圳市D20190605T10.dbf**:这是一个存储地理数据属性信息的数据库文件,在此例中可能包含每个地理位置对应的“活力值”,反映该区域活动水平或人流量。DBF格式由列名及相应数据组成,是一种表格形式。 3. **深圳市D20190605T10.prj**:定义了空间参考坐标系的文件,在GIS应用中至关重要,确保地理数据在统一坐标系统下进行叠加和分析。该文件可能包含WGS84或其他投影方式如UTM,用于精确定位地图上的点。 4. **深圳市D20190605T10.shp**:这是一种常见的矢量格式GIS文件,存储了地理特征的几何形状(例如网格或像素)及其属性。在此数据集中,shp文件可能包含了一系列矩形网格,每个网格代表一个特定区域,并与dbf中的活力值相对应。 5. **深圳市D20190605T10.shx**:此为索引文件,为.shp提供快速访问和查找功能。它记录了.shp中各个几何对象的存储位置,提高数据读取效率,在处理大量数据时尤为重要。 要解析并利用这些数据,则需要GIS软件如ArcGIS、QGIS或开源GeoJSON工具等。加载上述文件后可以创建一个交互式的热力图展示深圳市2019年6月5日10点的热点分布情况,有助于分析当时的交通状况、人口流动及商业活动热点信息,并为城市管理和决策提供支持。同时通过对比不同时期的数据还可研究城市的季节性变化和突发事件的影响等。
  • Python分析应用:气温.pdf
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    本PDF文档深入讲解了如何使用Python进行数据分析,并通过实例演示如何绘制气温数据热力图。适合初学者和进阶用户学习参考。 6.2 气温数据热力图 在绘制气温数据热力图之前,需要先获取绘图所需的数据源。案例中的数据是通过爬虫从网站上抓取的,具体来说是从深圳8月份每天的最高气温中提取出两列数据(日期和最高气温)。原始数据采集完成后,还需要进行清洗和整理工作,这是数据分析及可视化的必要步骤。 以下是具体的代码实现: ### 步骤一:数据采集 ```python import datetime import calendar import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns headers = {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36} ```
  • Leaflet
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    简介:Leaflet热力图插件是基于Leaflet地图库开发的一种可视化工具,用于展示地理空间上的热点区域分布情况。通过渐变色浓度表示数据密度,帮助用户直观理解大量位置相关数据集的空间聚集特征和趋势模式。 基于Leaflet地图实现类似百度地图中的热力图(或谷歌地图中的热图)。
  • 中国各省模板V3.xlsm
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    中国各省数据热力图模板V3.xlsm是一款专为数据分析设计的Excel插件,提供直观的热力图展示全国各省份的数据分布情况。版本更新优化了用户界面和功能体验,便于快速创建个性化数据可视化报告。 根据单元格中的各省数据生成热力地图的VBA程序。点击按钮即可生成,操作简单方便。支持修改标签文本、背景色等功能。
  • 负荷集.zip
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    该数据集包含详细的电力及热力负荷信息,适用于能源需求分析、预测模型建立及相关研究。涵盖长时间段的数据记录,有助于提升能源系统效率与可靠性。 “电负荷、热负荷数据集.zip”是一个包含多方面能源系统数据的数据集,主要用于综合能源系统的研究,特别是电负荷和热负荷的预测以及电价预测等方面的仿真分析。该数据集中包含了丰富的信息,适用于学术研究、能源管理和优化策略开发。 **1. 电负荷数据** - `el_demand_hp.csv` 和 `el_demand_chp.csv`:这两个文件分别提供了不同类型的设备或场景下的电力消耗记录。“hp”可能代表热泵,“chp”则可能是指同时产生电能和热能的热电联产系统。这些数据有助于分析电力需求的变化规律。 **2. 热负荷数据** - `heat_demand_hp.csv` 和 `heat_demand_chp.csv`:这两个文件记录了不同设备产生的热量消耗,帮助理解建筑物或区域在供热方面的模式及需求变化情况。 **3. 标准负荷曲线** - `standard_load_profile.txt`:这是一份标准的电负荷分布数据,展示了典型一天内电力需求的变化规律。它对于理解和预测日常和季节性的电力负载非常有用。 **4. 环境因素** - `temperature.txt`:记录了温度变化的数据,对热力需求分析至关重要。 - `sun_direct.txt` 和 `wind_speed.txt`:这些文件包含了太阳辐射强度及风速数据。它们直接影响到太阳能和风能的产生,并可能间接影响电力需求(如空调或取暖)。 **5. 其他相关资料** - `Decentralized-Scheduling-Strategy-of-Heating-Systems-master`:此目录内包含了一些关于分布式供暖系统调度策略的研究代码或者文档,为研究者提供了深入理解数据集背景信息的途径。 利用这些文件中的详细数据和模式分析工具,研究人员可以进行以下几方面的探索: 1. 分析电负荷与热负荷的日间、夜间及季节性变化规律,并据此优化能源供应。 2. 结合温度、太阳辐射强度以及风速等气象条件对电力需求的影响展开研究。 3. 利用标准负载曲线构建并验证预测模型,提高对未来电力需求的预判能力。 4. 研究热电联产系统的效率与潜力,并探讨其在能源系统中的应用价值及作用。 5. 开发分布式供暖系统的调度策略以提升整体能效和降低运营成本。 此数据集为研究者提供了宝贵的数据资源,有助于更深入地进行建模、仿真分析以及制定有效的优化方案。
  • OpenLayers3
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    《OpenLayers3热力地图》是一篇介绍如何使用开源映射库OpenLayers3创建具有动态密度分布效果热力图的文章。该文详细解析了热力图的概念,指导读者通过JavaScript实现数据的可视化展示,并提供了实用示例代码和应用案例以帮助开发者更好地理解和运用这一技术。 OpenLayers 3热力图是一种用于展示大量地理数据点分布情况的可视化方法。通过使用渐变色来表示不同密度的数据集,它能够有效地突出显示热点区域,并帮助用户更好地理解复杂的空间数据分析结果。 在开发过程中,可以利用JavaScript库中的特定功能和API来创建这种效果。例如,在OpenLayers 3中,虽然没有直接提供热力图的内置支持,但开发者可以通过使用其他开源项目(如heatmap.js)或自定义代码实现这一特性。这通常涉及到将地理坐标转换为像素值,并在地图上绘制相应的颜色渐变。 为了优化性能和用户体验,建议考虑数据处理效率、渲染速度以及交互性等方面的问题,在实际应用中灵活调整参数设置以达到最佳展示效果。
  • ECharts全国
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    简介:ECharts全国热力图是基于ECharts图表库开发的一款可视化工具,用于展示和分析全国范围内的数据分布情况,支持自定义配置及交互操作。 我准备自己使用一个本地存储的全国热力图算法。这样做对我来说是有益的,分享给你们也不会有任何损失。
  • WPF版(Heatmap)
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    简介:本项目提供了一个基于WPF框架开发的热力图解决方案,采用灵活的设计和高效的渲染技术,适用于大数据集下的交互式数据可视化需求。 最近项目需要做一个热力图(heatmap)显示功能,在网上找了很久,找到了一些不错的源码,现在分享出来!这是wpf版本的实现方式,值得学习。