当初看到echarts的地图的时候感觉可以做点什么，但是一直米有实施，最近刚好用到了，就研究了研究，在echarts中添加了自定义的geojson数据，实现数据的地图展示。
最近在echarts官方看到了一个航班选座的示例，感觉很好，可以扩大，缩小，鼠标放置到座位上可以显示座位号，允许默认选中座位。于是在5.1假期抽了一点点时间，来写一篇文章，深入研究分析一下这个示例，解析一下这个示例的完整代码。首先让我们来看下示例的效果图。
详细的操作过程，将在后续推文中，以视频的方式给大家全面展示，借助Excel催化剂+local space viewer(免费绿色免安装，以下简称LSV)。打造出非同寻常的自定义制作效果。
全局 echarts 对象，在 script 标签引入 echarts.js 文件后获得，或者在 AMD 环境中通过 require('echarts') 获得。
只要是标准的POI搜索，就可以在高德地图上清晰地出现其轮廓线，此轮廓线就是我们接下来制作地图数据包的源材料。
今天后端突然告诉我说，需要我实现一下通过点击地图，获取地图的地址，然后通过地址名称来拿取table表格的数据，从而实现表格和数据的联动，我一想，不就添加一个点击事件嘛，简单，结果。。。。
关于echarts使用的问题总结 1.legend图例不显示的问题: 在legend中的data为一个数组项,数组项通常为一个字符串，每一项需要对应一个系列的 name,如果数组项的值与name不相符则图例不会显示; 2.图表位置无法紧贴画布边缘的问题: 在grid绘图网格里,containLabel(grid 区域是否包含坐标轴的刻度标签,默认不包含)为true的情况下,无法使图表紧贴着画布显示,但可以防止标签标签长度动态变化时溢出容器或者覆盖其他组件,将containLabel设置为false即
series[i]-lines 主要用于迁徙图，实现航线、路线的可视化，在这借 ECharts 官方迁徙示例学习一下其使用
最近在开发关于乡镇地图相关的业务。通过本文记录开发的过程和遇到的问题。希望通过本文对有同样需求的小伙伴有所帮助。
最近用 ehcarts 写了一个有关中国地图的需求，这篇文章来总结下基本的原理和用法。
这一篇我会把自己所掌握的所有数据地图素材资源获取途径全部分享给大家。 可能有的小伙伴儿会有疑问，现在商务智能工具发展的这么火，像PowerBI、Tableau以及一些在线的可视化平台都能够免费多场景提供数据地图的制作，是否还有必要自己找素材去亲手做。 这个问题怎么说呢，还是场景化吧，以上的商务智能工具确实降低了制作这些可视化地图的成本，但是缺点也有很多。 这些BI工具其实依赖的内置在线地图（确实不用我们自己定义），但是在线地图的风格往往意味着你没有太大的调整空间，而且地址的解析率与识别率都是有精度限制的（
处在这个大数据时代势必让我们不得不追求高效，高效工作便捷生活。可在工作中想要高效完成某件事情似乎有点儿难度，比如高效开发三维可视化应用!尤其是新手更是大呼“我太难了”。新手不会建模又该如何完成三维
做过地图的小伙伴们都知道，每个地图框架产商都与自家的地图资源进行绑定，如非常受欢迎的mapBox、高德、百度、腾讯等，你必须注册他们产品，获取key，然后调用的api，才能进行地图的相关操作，虽然带来了便利， 但同时这也存在这限制。
2、引用并使用 在初始化echarts实例前，调用echarts.registerMap方法， 在option的geo属性设置对应值
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！
最近的项目用到了echarts一个带有散点地图的图表,按照正常jquery写法应该使用ajax请求geojson的数据动态去切换地图,就像下面这样 $.get('Js/map/' + cityDat
前言：需要实现的效果就是生成省级地图，点击省级地图中的市切换至市级地图。为了自己方便查阅，也方便大家使用。
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。
当我们做地理坐标系的图表时，怎么找不到合适的底图怎么办？比如天津的底图，往往还是按照以前的行政区划，没有滨海新区；又或者我想把某个产业园区圈出来怎么办？
在上一篇（数据科学学习手札41）中我们了解了folium的基础内容，实际上folium在地理信息可视化上的真正过人之处在于其绘制图像的高度可定制化上，本文就将基于folium官方文档中的一些基本示例来展开说明；
非常硬核的地图数据包，全程Excel催化剂护航，让普通业务背景的分析人员均可掌握的技术。
Geobuilding是一款傻瓜化高可用的GIS数据生产工具，可以导出GEOJSON、SHP、三维模型等格式。在软件中增加[自定义树形菜单]一直悬而未决，直到最近更新了增加树形菜单功能。
在上一篇中，对maptalks的基础功能，及地图如何绘制已经了解，对于有探索能力 的小伙伴可能已经完成了更加高级的功能，但在这里，作为手册性质还是会慢慢记录下开发中的细节。
自从和地图可视化结缘，一路走了好几年，从最初的Excel催化剂版本的地图可视化，到EasyShu的全系列地图可视化。
在 JS 程序中，为了实现漂亮的图形、图表和数据可视化，我们选择使用开源库。生活在数据爆炸的时代，我们开发的每一个应用程序几乎都使用或者借助数据来提升用户体验。为了帮助你轻松地为你最喜欢的应用程序添加漂亮的数据可视化，这里列出了 2019 年最好的 JavaScript 数据可视化库（排名不分先后）。
kepler.gl由大名鼎鼎的独角兽公司 Uber 团队开发，现已开源。库直接集成到了 Jupyter Notebook 中，非常方便使用。
说起 Python 中的可视化，我们一般用的最多的是 Matplotlib，绘制一般的图效果都很好。有时候也会用风格比较好看的 Pyecharts 库，尤其是在展示空间地图上的数据时。
ECharts地图详解：https://blog.csdn.net/xieweikun7/article/details/52766676
在某些情况下，要注意台湾，香港，澳门和南海诸岛都应该包括到地图里。形状地图不需要加载一个复杂的在线地图，但目前在 PowerBI 的默认形状地图，不能放置文本，因此我们需要用数据做一些辅助，如下：
这篇教程憋了很久，其实算是3个月前leaflet在线地图系列的进阶篇，但是因为当时对于leaflet地图的数据源结构理解有限，技能勉强操控shp数据源，对于json数据源所知甚少，一直拖了这么久才更新。 随着近期在json数据结构的理解不断加深，对于list结构和向量化运算的掌握也多有提高，这才能熟练的在leaflet系统中操控json数据。 本篇主要分为两大部分： 如何自如的操纵json数据来打造leaflet所能识别的数据源和style属性； 如何操控leaflet控制台版面中的地图图层和数据图层。 想
关于Echarts地图添加散点，以及地图label的显示，记录如下： 需求： 关于这个地图的需求： 地图label上体现对比效果，差值大于0 红色，小于0 绿色 散点图要求涟漪效果，并默认只展示TOP10 不同区域颜色不同 代码： /* * @Author: Tricia * @Date: 2022-12-14 15:28:39 * @Description: 地图绘制 */ // 地图数据 let seriesData = [ { nam
声明：理工科的同志，语言组织能力差，轻喷 先吐槽一下，自从大数据流行起来过后，做开发的很多朋友都遇到了一个调侃的问题：为什么你们都那么喜欢研究地球。我只能说，没办法啊，现在的大数据需求，动不动就是我需要在地图上实时显示数据变化。 吐槽结束、装逼开始 之前公司做项目的时候，遇到了一个问题，就是要在地图上展示各个乡镇的灾害数据。然而用过echarts的朋友应该都知道，echarts提供的地图数据，最小只能到县级，县级以下的数据是没有的。刚开始拿到这个需求的时候，我是无从下手的，因为我不知道怎么自定义地图。还好公
自从 v0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。下面介绍如何安装。
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
在处理地理空间数据时，经常需要以最自然的方式可视化这些数据：地图。如果可以使用Python快速轻松地创建数据的交互式地图，在本教程中使用洛杉矶县所有星巴克位置的数据集。在文章的最后将能够创建：
随着Web技术的不断发展，WebMap的功能和应用也越来越丰富和多样化，地图不再仅仅是2D的显示，更多需要3D的显示效果和交互。这个时候就需要地图数据不能以图片方式出现了。
地理数据可视化在许多领域都是至关重要的，无论是研究地理空间分布、城市规划、环境保护还是商业决策。Python语言以其强大的数据处理和可视化库而闻名，而Geopandas作为其地理信息系统（GIS）领域的扩展，为处理地理空间数据提供了方便的工具。本文将介绍如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化，并提供实用的代码示例。
地图散点，是在地图的基础上，用点的大小、颜色深浅等元素显示相关数据的大小和分布情况，可以让人一眼尽收眼底，做到心中有数。地图散点常被用于资源、人口、经济分布的显示。
代码如下： const mongoose = require('mongoose'); mongoose.connect('mongodb://127.0.0.1:81192/lets-go-brandon',{ useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true }) const db = mongoose.connection; db.on('error',()=>{ console.log('***数据库连接失败***') }
版本： pyecharts 分为 v0.5.X 和 v1 两个大版本，v0.5.X 和 v1 间不兼容，v1 是一个全新的版本
GIS的底图一直使用金字塔技术进行切图，使用户能够快速访问指定级别的地图或者影像。但是切图本身是一张图片，无法进行交互。于是又引入了矢量图层用来显示矢量点线面，这通常需要先获取矢量地理数据，然后通过前端将其绘制成不同元素便能通过鼠标进行响应交互了。
用过mapboxGL的都知道里面有个叫做sprite的配置，它的主要用途就是地图上渲染图标的，但是大多数情况下我们需要自定义图标的，我们该怎么办呢，莫着急，牛老师有招，本文告诉你如何通过几行简单的java代码实现，用引用到我们的地图中。
引言 ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，开源来自百度商业前端数据可视化团队。虽然业界已经有很多同类的软件，但ECharts带着颠覆性的功能设计和技术特征出
大数据时代，离不开可视化，无论大到农业，交通，旅游，电商，还是小到企业用户数据，网站埋点数据，超市库存数据，从离线分析到实时计算分析（大数据框架不断的在演变），这其中可视化展示时刻扮演这重要的角色。
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
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GIS搜索框90%的代码借用GitHub上Leaflet.GeoJSONAutocomplete这个项目。这个项目是leaflet（一种简洁而强大的WebGIS js库）的一个插件，项目介绍如下：
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