行政区划在地图应用中非常有用，行政区划是行政区域划分的简称，是国家为了进行分级管理而实行的区域划分，百度地图提供的内置的函数类支持传入行政区划的名称来获取对应的边界点集合，然后根据该集合来绘制点集合，最后将该点集合封闭连起来，就形成了行政区划的轮廓图了，使用下来发现地图本身提供的函数可以支持到县城，如果需要精确到乡镇那就需要其他办法获得，一种是直接加载事先准备好的乡镇的边界点集合的js文件，一种是在地图上绘制多边形，然后开启可编辑属性，人为的拖动边界，最后获取整个多边形的边界点集合即可，这种方法有个专业术语叫扒数据，在音乐界叫扒带。其实方法一的前提也是按照方法二来获取的，对于很小的应用数量不多的乡镇可以采用此法，如果需要很多省市的乡镇那就可能需要安排专人去获取了。
无论是百度还是高德地图开发，还是高德地图开发。官方的给的案例启示很多，copy再修改下，就完成了
矩形树图将层次结构的数据显示为一组嵌套矩形。树的每个分支都有一个矩形，然后用代表子分支的较小矩形平铺。
上次咱们介绍过《想知道所在的城市有多少条道路？我用python发现北京一共有1.5万条道路！》，其中关于北京行政区域轮廓及网格的绘制有朋友感兴趣，今天我们就来简单介绍一下。
highcharts 是提供地图数据包的：https://www.highcharts.com/docs/maps/map-collection
另一张 TB 级别的大表(订单行政区域维度表) dim_order_area ，表字段如下：
今天我们开启一个系列吧，关于城市道路的，本篇主要演示获取城市道路数据，接下来我们会在此基础上拓展1-2篇好玩的案例，敬请期待！
网上其实有很多各种各样的离线地图下载器，大部分都是要收费的，免费的要么是限制了下载的瓦片数量或者级别，要么是下载的瓦片图打上了水印，看起来很难看，由于经常需要用到离线地图，摆脱这个限制，特意花了点时间重新研究了瓦片地图的原理，做了个离线地图下载器，其实瓦片地图下载没有那么复杂，其实就是从开放的几个服务器地址组建要请求的瓦片地图的地址，发送请求以后会自动将图片返回给你，你只需要拿到图片数据保存成图片即可。
为了增加用户活跃度，push通知推送是我们当前最常用的手段，每天定时给用户推送消息，唤醒用户使用腾讯地图。就当前统计到的数据来看，固定的消息推送是可以给我们的产品带来一些用户的活跃度的，当前市面上那么多的地图软件，不推送就会被埋没，一旦用户对其他app使用养成习惯就很难挽回，造成永久用户流失。但是传统的push推送，端外push到达率又会受到通道服务、厂商限制对于推送的限制，无法保证单个用户100%到达率；并且链路十分繁琐，可靠度不高，拓展性不强（无法满足大部分场景的需要），无法精准投送，费用也比较高等缺陷。
政府部门提供的带审图号的标准地图是正式用图时的必备地图（尤其涉及国界）。本文介绍了如何将下载的标准地图制作为ArcGIS中可对位坐标的版本，同时分享了制作的shp格式标准中国地图、标准世界地图，可在ArcGIS中直接使用。
最近房地产市场进一步收紧，多地地方政府出台各种收紧政策，以保证房地产健康发展，因此云朵君就想到运用Python网络爬虫，抓取部分房产信息，了解下最近房地产的情况。
为了方便GIS地图处理，这里有一些指向地理空间数据和其他与GIS相关的东西的重要资源的链接，您可能会觉得有用：
最近在做一个演示DEMO的时候，需要省界和市一级界线的数据。以前自己是有这样的SHP数据的，然而现在由于行政区划更新很快，而自己之前下的数据还是2010年版本的国家基础数据。
离线地图的核心其实就是拿到这些瓦片地图文件，并不是离线地图的代码怎么写，其实离线地图的网页代码和在线地图的网页代码几乎一致的，主要就是将对应的依赖的js文件从在线的地址改成本地的地址，然后可能多几个特殊的js文件用来本地交互，离线地图完全具备在线地图的大部分功能，离线地图有个好处就是可以离线使用，根本不需要联网，而且也不需要什么秘钥，你只要搞到那些瓦片地图文件就随便你怎么摩擦了。其实在线地图也是通过读取服务器上的离线地图文件加载到网页中的，你在快速的缩放和拖动地图的时候可以看到缝隙和空白，估计此刻就是在从服务器拉取瓦片地图文件来加载，而且这个服务器上的瓦片地图永远是最新的最完整的。
行政区划边界是指各个行政区域之间划定的界限，以确保行政管理的有序和合法。通常，这些边界是根据政治、行政、文化等因素来划分的，如国家、省份、市级行政单元、县区等。这些行政区划边界的划分和调整需要经过政府的制定和批准，并通过法律或行政文件加以规定和实施。行政区划边界的划分也常常存在争议和问题，因此需要各方面的协商和解决。前言 – 人工智能教程
前言： 我们使用高德开放平台高德开放平台上的WebAPI服务，获取POI数据，严格说来不算爬虫，就是调数据接口获取数据而已。
最近在处理一个JSON文档，想提取中国行政区划数据的时候，需要乃至JSON解析的工具，比较了下，.net系列的Newtonsoft.Json是一个性能比较优越的工具。
想注册企业开公司？取个好名字是企业诞生的第一步！拉着亲朋好友想破脑袋，几番讨论，终于灵光乍现取了个满意的名字，兴冲冲跑去注册，却惨被拒绝？企业取名避开以下3个坑，提前准备3-5个备选名称，通过率或可提升99%。 / 1 / × 踩坑想取的名字含有违规词 √ 避坑企业名称不含违禁文字企业名称应当避开以下内容与文字 ① 外国文字、汉语拼音字母、阿拉伯数字； ② 有损国家、社会公共利益的； ③ 对公众造成欺骗或误解的； ④ 国外国家（地区）名称、国际组织名称； ⑤ 党政(军机关)名称、群众组织名称、社会团体名称
今天，给大家介绍一下，如何利用R语言获取中国地图。有一点大家清楚，网络上很多教程关于R绘制中国地图。 但是中国地图的绘制涉及到国家主权，及以前旧版本地图，西藏领地不全，没有台湾，也没有南海九段线。中国地图最常见的问题有四个：
“首都北京，行政面积1.64万平方公里。” “多大？” “1.64万平方公里。” “那是多大？” 比起行政面积，也许出行半径更能描述市民日常实际活动范围。滴滴媒体研究院利用滴滴出行平台订单数据对全国主要城市的出行半径进行“测量”，从一个侧面反映城市究竟有“多大”。 毫不意外的，北京的出行半径最大，31.7公里。也就是说，北京90%的出行订单的起点或终点在距离市中心（天安门）31.7公里的范围内，而从天安门开车到东六环，刚好是30公里。中国城市中，出行半径大于30公里的有
比起行政面积，也许出行半径更能描述市民日常实际活动范围。滴滴媒体研究院利用滴滴出行平台订单数据对全国主要城市的出行半径进行“测量”，从一个侧面反映城市究竟有“多大”。
之前做获取边界点的时候，主要采用的是在线地图的方式，因为在线地图中直接内置了函数可以根据行政区域的名称来自动获取边界，其实这些边界就是一些点坐标集合连接起来的平滑线，然后形成的轮廓图，这种方式有个弊端就是只能在线的时候使用，而我们大部分的应用场景应该是离线的，甚至很多设备永远是离线的，根本不可能去联网获取信息，但是又想要这个各省市区域的轮廓图怎办呢，只能事先拿到下载到这些需要的轮廓图文件才行，这些文件存储的就是经纬度坐标集合，在离线地图中只需要定义不规则线条绘制传入这些经纬度坐标集合即可。
很多人对一级域名和二级域名之间的区别容易混淆，那么什么是二级域名，一级域名怎么申请二级域名呢？今天小编就为大家介绍一下关于二级域名的相关信息。
地理/逆地理编码-API文档-开发指南-Web服务 API | 高德地图API (amap.com)
为了规范和保障网信部门依法履行职责，保护公民、法人和其他组织的合法权益，维护国家安全和公共利益，2022年9月8日，国家互联网信息办公室发布《网信部门行政执法程序规定（征求意见稿）》（以下简称《规定》），并公开征求意见。
我认为地理信息也就是GIS本来也就是为了服务人类而诞生的，所以我一直赞同开源的理念，也喜欢分享一些数据来帮助初学者更好的进行学习
网络爬虫：又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定规则自动抓取网上信息的程序或脚本。
很多人对一级域名和二级域名的概念不是很清楚。那么什么是二级域名？二级域名怎么弄呢？今天小编就为大家介绍一下关于一级域名和二级域名的相关信息。
基于SSM框架的权限管理系统，支持操作权限，后端采用Spring、SpringMVC、Mybatis、Shiro，前端采用adminLTE、vue.js、bootstrap-table、tree-grid、layer，对前后端进行封装，可快速完成CRUD的开发，另外基于项目结构通过代码生成器可生成前端后台部分代码，更加方便地进行二次开发。项目采用Maven分模块构建，方便扩展自定义模块。
前后两千万，拍照更清晰。大家好，这里是OPPO R11独家冠名赞助播出的大型情感类电视连续剧《Android高德之旅》，我是主持人大公爵。（开篇占位）
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一键城市2.0（ThingMap）是ThingJS平台推出的在线3D城市模型场景快速生成系统，所生成的3D城市模型场景，可用于快速构建网页版3D城市类型的管理应用。支持海量基础三维空间数据在不同尺度下的快速加载、渲染、显示，为智慧城市相关应用和企业提供便捷的三维地图沙盘服务；
关于网抓，我并不打算花大力气去讲，而只讲一些比较基础的内容，主要是让大家对网抓有一个稍微深入一点点的了解，大致基于以下几点考虑：
关于作者：程序猿石头(ID: tangleithu)，现任阿里巴巴技术专家，清华学渣，前大疆后端 Leader。用不同的视角分享高质量技术文章，以每篇文章都让人有收获为目的，欢迎关注，交流和指导！
做了这么多数据地图，是时候该总结一些心得和理念了，今天这篇讨论ggplot2所支持的数据地图素材格式。 library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("ggplot2") library("ggthemes") library("geojsonio") options(stringsAsFactors=FALSE,warn=FALSE,encoding="UTF-8") 今
全国行政区划检索功能, 由于高德和百度也没有提供一个比较完美的解决方案, 因此使用了腾讯地图iOS SDK内部封装的Web接口来实现. 行政区划共分为三个等级, 省级/市级/区级, 对于北京市和天津市这样的城市, 通常直接认为是省级, 并直接以同样的内容来填充市级. 但是SDK内部并没有提供这样的填充, 因此需要自行再省级里面将其复制到市级。
点击上方蓝字关注我们 想注册企业开公司 取名是企业诞生的第一步 拉着亲朋好友想破脑袋、一顿讨论， 终于灵光乍现取了个好名字， 兴冲冲的跑去注册， 却惨被拒绝？ 企业取名避开以下3个坑，提前准备3-5个备选名称，通过率或可提升99%！ 踩坑一：想取的名字含有违规词 避坑：企业名称不含下列内容的文字 外国文字、汉语拼音字母、阿拉伯数字 有损于国家、社会公共利益的内容和文字 对公众造成欺骗或误解的 国外国家（地区）名称、国际组织名称 党政名称、党政军机关名称、群众组织名称、社会团体名称及部队番号 其
hive 表写入数据的方式 少量数据 insert into create table dw.dim_area_code ( country_name string comment "国家名称", country_code string comment "国家代码", province_name string comment "省份名称", city_name string comment "地级市", city_area_code string comment "城市代码", city_zip_c
应用场景 在平台初期或者后期都需要一些标准的官方信息来填充平台缺乏的内容，以往可能是通过爬虫进行爬取，但是这块受限于一些法律或者内容的付费独家信息和内容准确性的问题。因此需要一种渠道拿到我们希望获取的各类数据，比如，城市信息、人物信息、书籍刊物、歌曲、电影等等。 这类信息最直接的方式就是维基百科，里面基本可以搜索到我们能获取的数据，因此我们就考虑怎么从维基百科拉取标准化数据。 数据研究 最开始我们所了解到的一个平台是[dbpedia](http://dbpedia.org/), 基于wikipedia爬取的
首先pyecharts是个可视化的好工具，pyecharts已做了变更目前是1.6.2版本，但工具的灵活运用学习过程还是很痛苦的。
当绘制具体某个省份的地图时候，需要在地级市后面加上一个\color{red}{市}，否则不能出图：
SP将地理数据分割为两大块：描述层和映射层，可以使用rgdal包的readOGR（)函数读取数据。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。
各位小伙伴们久等了，撸主花了无数个深夜吐血训练了100万小黄图做了一个鉴黄图床，终于在今天开放给大家了。2019年11月22日图床上线了，网友们也都很积极，甚是踊跃的上传了不少有趣的图片，当然由于一些特殊原因被过滤掉了，没能展示给各位网友。
省略说明html和css，下面介绍一下js中各部分函数负责的功能。 image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png im
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码，而geoplot基于geopandas，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。
近日，在笔者的微信群里，白垩老师问如何用 Python 画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者，国家重点实验室成员，于不惑之年学习 Python，实为我等学习楷模。
正如标题所提及的，在Excel催化剂上进行中国地图数据可视化，可实现零门槛作图，用户无需掌握任何地图相关知识及编程技术，只需掌握基本的Excel操作，即可瞬间完成自己想要的地图展现效果。
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