Advertisement

ECharts-Map: 地图绘制、连线、时间轴和热力图等功能

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
ECharts-Map是基于ECharts开发的地图插件,提供地图绘制、区域间连线展示、时间轴分析及热力图等多种功能,助力数据可视化展现。 使用echarts-mapecharts可以绘制地图、连线、散点图、热力图以及时间轴等功能。在文件目录下打开控制台,并启动一个Python HTTP服务,命令为:`python -m http.server`。然后在浏览器中输入相应的地址即可查看效果。 关于heatmap2中的异步加载功能,如果觉得现有实现不够理想,欢迎提出改进建议或提交代码修改请求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ECharts-Map: 线
    优质
    ECharts-Map是基于ECharts开发的地图插件,提供地图绘制、区域间连线展示、时间轴分析及热力图等多种功能,助力数据可视化展现。 使用echarts-mapecharts可以绘制地图、连线、散点图、热力图以及时间轴等功能。在文件目录下打开控制台,并启动一个Python HTTP服务,命令为:`python -m http.server`。然后在浏览器中输入相应的地址即可查看效果。 关于heatmap2中的异步加载功能,如果觉得现有实现不够理想,欢迎提出改进建议或提交代码修改请求。
  • Python利用ECharts)详解(包括世界、省市区县
    优质
    本文详细介绍了使用Python结合ECharts库来绘制不同层级的地图热力图的方法与技巧,涵盖从世界地图到省市乃至区县级别的具体实现。 首先安装所需的Python模块: ``` $ pip install pyecharts==0.5.10 $ pip install echarts-countries-pypkg $ pip install echarts-china-provinces-pypkg $ pip install echarts-china-cities-pypkg $ pip install echarts-china-counties-pypkg ``` 接下来是世界地图的示例代码: ```python from pyecharts import Map value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5] attr = [China] ```
  • MATLAB GUI代码 - Map: 在MATLABOSM
    优质
    本资源提供在MATLAB图形用户界面(GUI)中使用OpenStreetMap (OSM)数据进行地图绘制的代码示例,帮助用户在MATLAB轴上展示详细的地图信息。 在MATLAB GUI环境中绘制地图涉及使用特定的代码来展示纬度/经度坐标系中的地理信息。这里介绍一个名为Mapper的地图工具箱,它提供了一个简易图形用户界面(GUI),允许用户选择所需位置及样式进行地图显示。 通过Google地理编码API,指定地点可以转换为对应的经纬度数值。例如:`map = Mapper(Oldenburg);` 这行代码将创建并初始化一个以奥尔登堡为中心的地图对象。所有图块数据均从OpenStreetMap下载获取,并在本地缓存中存储,确保不再重复加载已有的地图片段。 每当用户调整视窗的缩放级别或移动视角时,Mapper会自动更新显示区域内的地图信息。此外,它还保证了底层基础地图始终位于绘制堆栈底部的位置,使开发者可以在其上层叠加自定义图形元素而不被遮挡。 对于外观样式的选择,提供了多种选项供用户挑选: - `osm`:OpenStreetMap的基本视觉风格; - `hot`:面向人道主义工作者的OSM主题图层; - `ocm`、`opm` 和 `landscape`: OpenCycleMap的不同版本以及专为户外活动设计的地图样式。 所有地图数据加载过程均采用异步模式执行,确保即使在下载大量图块期间也不会影响到应用程序界面的操作流畅性。该工具箱的版权归属Bastian Bechtold, 2017年发布。
  • ECharts 类型
    优质
    ECharts热力地图类型是一种数据可视化组件,用于展示地理区域上的数据热度分布情况,适用于人口密度、天气预报等场景。 根据地理区域数据的可视化,除了在地图上添加散点之外,我们还可以制作热力图来展示数据分布情况。详细内容可以参考相关文献或教程进行学习。
  • Echarts :中文英文世界
    优质
    本项目提供全面的地图插件解决方案,包括详细的中文与英文世界地图支持,适用于各类数据可视化需求。利用ECharts实现地理信息展示、数据分析等应用。 需要中文的英文世界地图、中国地图以及各省市地图的数据文件格式为.js或.json。
  • 使用Echarts作中国的动态柱状
    优质
    本教程详细介绍如何利用ECharts工具绘制精美的中国地图及添加时间轴控制的动态柱状图,适合数据可视化爱好者学习。 利用百度Echarts可以实现按照七大地理区域划分的中国地图以及带有时间轴的柱状图。当选择框发生变化时,地图数据会更新,从而实现实时界面交互功能。例如,在选择肺癌选项后,地图上的数据显示为肺癌相关数据,并且在地图右侧会出现与肺癌相关的图片和描述信息。
  • ECharts
    优质
    ECharts地图绘制是指利用ECharts强大的数据可视化能力来创建交互式地图图表的过程,支持自定义区域划分和丰富的视觉表现。 可以使用任意形状的ECharts地图制作,不仅限于特定区县,还可以根据JPG图片编辑生成对应的GeoJSON文件。
  • C++类,支持折线、饼状条形
    优质
    本项目提供了一个强大的C++绘图库,集成了多种图表绘制功能,包括但不限于折线图、饼状图及条形图,适用于各类数据可视化需求。 我一直希望能像使用MATLAB那样方便地在VC++中绘图。后来通过学习混合编程,实现了这一想法,但这样的程序需要依赖于MATLAB环境才能运行。最近我发现了一个非常棒的绘图类库,它完美地复制了MATLAB中的绘图功能,并且支持绘制折线图、饼状图和条形图等类型图表。这个库包括详细的源码及示例代码,我已经调试通过并确认它可以正常工作,大家可以放心使用!感谢原作者的努力与贡献。
  • 百度API及结合ECharts自定义Marker提示.zip
    优质
    本资源提供详细教程与代码示例,讲解如何使用百度地图API绘制热力图,并结合ECharts实现自定义Marker弹出提示功能,适用于数据可视化项目开发。 使用百度地图API绘制热力图,并结合Echarts对地图上的标记点(marker)进行自定义提示的实例源代码如下: 首先,在HTML文件中引入必要的脚本: ```html ``` 其中,需要将`YOUR_APP_KEY`替换为实际的应用密钥。 接着设置地图容器和初始化百度地图实例。 ```javascript var map = new BMap.Map(container); map.centerAndZoom(new BMap.Point(116.403765, 39.915119), 12); ``` 然后,使用Echarts的热力图功能: ```javascript // 创建一个echarts实例并设置容器和配置项 var myChart = echarts.init(document.getElementById(main)); option = { // 系列列表。每个系列通过type决定自己的图表类型 series: [{ type: heatmap, coordinateSystem: baiduMap, // 使用百度地图的坐标系统 data: [/* 数据数组,例如:[120,30,5] */], label: { show: true, formatter:function (params) {return params.value.join(,);} }, }] }; myChart.setOption(option); ``` 最后,自定义marker的提示信息: ```javascript var point = new BMap.Point(116.403765, 39.915119); // 定义标记点坐标 var marker = new BMap.Marker(point); // 创建标注对象 map.addOverlay(marker); // 将标注添加到地图中 // 添加自定义的提示信息,当鼠标悬停在marker上时显示。 BMapLib.InfoBox.prototype.initLabel = function (opts) { var _this = this; opts.content && (_this.label_ = new BMap.Label(opts.content, {offset: new BMap.Size(20, -10)})); }; ``` 以上代码为使用百度地图API绘制热力图并结合Echarts对marker进行自定义提示的完整实现。
  • 线线值云
    优质
    本课程详细讲解如何绘制等值线图、等高线图及等值云图,涵盖基础理论与实用技巧,帮助学员掌握高效的数据可视化方法。 使用d3.js可以实现绘制等值线图、等值云图以及包含图例的示例。这些图表可以直接在浏览器中运行。首先通过反距离加权法(IDW)进行插值处理,然后利用conrec.js工具类生成所需的等值线数据。最后借助d3.js将等值线图和等值云图画出来。