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  • 地图可视化
    2022-04-24 22:20:40

    随着大数据、云计算、物联网的诞生、大量的设备数据、传感器数据、行为数据、日志数据、基础画像数据、运行数据等等都对传统的数据展现提出了新的要求 。随着前端技术的不断成熟,客户对业务系统的要求也由原来的简单实现功能上升到,漂亮、直观、易用、有科技未来感。因此系统的可视化难度加大,我们大多数用户的业务系统都需要可视化大屏的统计分析,甚至部分管理系统也被要求做成图表、地图、三维可视化,VR、AR,三维仿真、地理信息系统等等被要求深度结合业务,这在设计上有一定的难度,而且设计完成了大部分开发难度非常大,不过好在得益于技术的日渐进步,已经有大部分优秀的开源项目和插件可以实现和满足部分可视化的要求。数据分析的需求猛增,那么我们分析后的数据展示也成为目前比较热门的方向。数据可视化,我们常见的有表格、图标、图表、柱状图、折线图、雷达图、漏斗图、等值面图、等值线图、GIS地图、蜂窝图、格点数据、热力图、柱状图、饼图、散点图、地理坐标/地图、K 线图、雷达图、盒须图、热力图、关系图、路径图、树图、矩形树图、旭日图、平行坐标系、桑基图、漏斗图,三维模型可视化等等展现方式。

    这个检测助手真的是无语了,跟头条比差的有点太远了……

     

     

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    在数据可视化中,地图可视化是最常用的高级图表之一。很多人以为可视化地图这么高大上做起来肯定不容易,但如果用上FineReport或FineBI,制作起来其实并不难!

    下面帆软君就给大家介绍,用FineReport都可以做出哪些精彩的地图可视化吧!(文末有惊喜)

    1

    普通地图

    1、区域地图

    区域地图是按照国家、省市行政区划分,用来展现地理信息,以及与地理位置有关的信息。区域地图适用于带有地理位置信息的数据集展现,可以用颜色深浅来直观展示指标的大小。详情请参见:区域地图

    2022,这些地图可视化,够你用一整年了!(附可视化素材)

    2、点地图

    点地图是通过定位经纬度,用散点来表示所在位置的数据指标。当需要查看区域内各个网点(特定位置)的数据,可使用点地图通过定位经纬度快速精准找到位置。详情请参见:点地图

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    3、流向地图

    流向地图显示的是信息或物体从一个位置到另一个位置的移动及其数量,单一流向线的粗细程度可以代表的移动规模或数量。

    流向地图多应用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为、通讯信息流动、航空线路等场景,也可应用于企业货物运输,供应链管理。详情请参见:流向地图

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    4、组合地图

    组合地图可将区域地图、点地图、流向地图进行组合使用,在同一地图显示区域、点、以及数据的流向。适用于招商引流路线、人口迁移等数据流动场景。详情请参见:组合地图

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    5、热力地图

    热力地图将地图作为背景,通过颜色深浅、气泡大小来展示数据的大小和分布范围,以及地理范围内各个点的权重情况。如下图用热力地图显示了各地区震级的高低。详情请参见:热力地图

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    2

    钻取地图

    1、钻取区域地图

    钻取地图在普通地图的基础上,实现了交互式数据查询效果。通过点击操作,可以钻取国家>省>市>区等不同地理层级的数据。

    钻取区域地图是钻取地图的一种,钻取时可点击某区域钻取到下一层,效果如下图。详情请参见:钻取区域地图

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    2、钻取点地图

    钻取点地图和钻取区域类似,区别在于钻取时可点击范围是一个点,效果如下图。详情请参见:钻取点地图

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    3、自定义钻取地图

    我们可以对不同钻取层级自定义设定地图范围(多大区域)和类型(区域地图或点地图),效果如下图。详情请参见:自定义钻取地图

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    3

    扩展图表

    *扩展图表为内置插件,需要授权,如未注册Lincense或者注册已过期,则预览时会提示试用。

    1、场景切换地图

    适用于展示多场景下的多维度地图数据,如下图。详情请参见:场景切换地图

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    2、轮播GIS点地图

    轮播 GIS 点地图,类似于高空卫星的俯瞰视角,跟随数据顺序展示每个点的对应信息,同时在切换点时,伴随视角的移动动画,给人以身临其境之感。详情请参见:轮播 GIS 点地图

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    3、轮播三维组合地图

    轮播三维组合图用于多维数据在多场景(点、线、柱形、区域)下播放展示,让多维数据的展示更加灵动活泼。详情请参见:轮播三维组合地图

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    4

    其他地图

    1、多系列地图

    地图数据设置了多个系列,成为多系列地图,特点是可以同时显示多个系列的标签效果如下图。详情请参见:多系列地图

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    2、离线点地图

    当没有网络信号时,使用点地图时会发现 GIS 图层无法显示,这时可以用组合地图的方式,将区域地图作为底层(数据为空),效果如下图。详情请参见:离线点地图

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    3、自定义图片作为地图边界

    设计器内置的地图边界地理信息只适合展示地图信息,如果想要展示如下图商场每个楼层的商家信息,则可以将商场地图导入FR,自定义设置区域和参数。详情请参见:自定义图片作为地图边界

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    学习更多FineReport图表应用,可到帆软帮助文档~

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  • 利用地图API建立PU活动地图可视化系统,并实现PU活动发布和查询功能。
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  • 实战|Python轻松实现地图可视化(附详细源码)

    千次阅读 热门讨论 2022-01-12 21:11:36
    Python的地图可视化库很多,Matplotlib库虽然作图很强大,但只能做静态地图。而我今天要讲的是交互式地图库,分别为pyecharts、folium,掌握这两个库,基本可以解决你的地图可视化需求。 pyecharts 首先,必须...

    Python的地图可视化库很多,Matplotlib库虽然作图很强大,但只能做静态地图。而我今天要讲的是交互式地图库,分别为pyecharts、folium,掌握这两个库,基本可以解决你的地图可视化需求。


    pyecharts


    首先,必须说说强大的pyecharts库,简单易用又酷炫,几乎可以制作任何图表。pyecharts有v0.5和v1两个版本,两者不兼容,最新的v1版本开始支持链式调用,采用options配置图表。pyecharts在制作地图方面,包含Map、Geo和Bmap三类,使用Map类支持世界、国家、省市和区县四级地图,使用前需独立安装。so,pip它们!

    1pip install pyecharts
    2pip install echarts-countries-pypkg
    3pip install echarts-china-provinces-pypkg
    4pip install echarts-china-cities-pypkg
    5pip install echarts-china-counties-pypkg
    


    pip完之后,查看下pyecharts版本。

    1import pyecharts
    2print(pyecharts.__version__)
    


    毋庸置疑,肯定是最新版本啦,版本号为1.6.2。

    一Map
    在制作地图前,首先要有数据,我从Wind数据库导出了全国各省GDP总量数据,命名为GDP.xlsx,如下图所示。

    图片

    有了数据,咱们就可以用python开始操作了,先把需要的库import一下。

    1import pandas as pd  #pandas是强大的数据处理库
    2from pyecharts.charts import Map
    3from pyecharts import options as opts 
    


    用pandas读取GDP.xlsx,提取2019年各省GDP数据为例,我们来制作地图。这里注意下zip() 函数,它用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象。

    1data = pd.read_excel('GDP.xlsx')
    2province = list(data["province"])
    3gdp = list(data["2019_gdp"])
    4list = [list(z) for z in zip(province,gdp)]
    


    我们来打印下list,长这样:


    其实就是列表里嵌套列表的数据结构,只有这种结构把数据添加到地图中去。我们用Map类中的常用方法add、set_global_opts和render来配置地图。

     1c = (
     2    Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px"))  #初始化地图大小
     3    .set_global_opts(
     4        title_opts=opts.TitleOpts(title="2019年各省GDP分布图  单位:亿元"),  #配置标题
     5        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
     6            type_ = "scatter"   #散点类型
     7        )
     8    )
     9    .add("GDP",list,maptype="china")  #将list传入,地图类型为中国地图
    10    .render("Map1.html")
    11)
    


    运行以上代码,用浏览器打开生成的Map1.html,效果如下:
    图片
    有朋友可能会问了,地图倒是有了,可你这地图不好区分不同省的GDP大小呀。不慌,我们继续优化以上代码,给不同省依据GDP的大小配置不同的颜色,让你一目了然。

     1c = (
     2    Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px")) #可切换主题
     3    .set_global_opts(
     4        title_opts=opts.TitleOpts(title="2019年各省GDP分布图  单位:亿元"),
     5        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
     6            min_=1000,
     7            max_=110000,
     8            range_text = ['GDP总量(亿)颜色区间:', ''],  #分区间
     9            is_piecewise=True,  #定义图例为分段型,默认为连续的图例
    10            pos_top= "middle",  #分段位置
    11            pos_left="left",
    12            orient="vertical",
    13            split_number=10  #分成10个区间
    14        )
    15    )
    16    .add("GDP",list,maptype="china")
    17    .render("Map2.html")
    18)
    


    运行以上代码,用浏览器打开生成的Map2.html,效果如下:

    图片
    怎么样,这下效果是不是好多了,颜色越红代表GDP越高。你所在的省份2019年GDP处于哪个颜色段呢?当然,对于有些审美较高的朋友可能还是无法满足你的要求。

    图片
    既然如此,那我再优化下代码,给地图添加主题。添加主题很简单,只要import下ThemeType,然后将主题添加到Mpa()方法内。我以ThemeType.DARK为例看下效果。

    1from pyecharts.globals import ThemeType #引入主题
    2Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px",theme = ThemeType.DARK)) #添加主题ThemeType.DARK
    


    运行一下看看效果:
    图片
    有没有B格上升n个level的感觉,如果你还不满意,ok,pyecharts内置了10余种主题任你切换。萝卜青菜各有所爱,自个调去吧~

    图片\

    二、Geo
    Geo与Map类似,可以通过设置maptype参数选择地图类型,所支持的方法也和Map类似,我这里就不赘述了,直接贴代码。

     1#Geo地图-涟漪图
     2import pandas as pd
     3from pyecharts import options as opts
     4from pyecharts.charts import Geo
     5from pyecharts.globals import ChartType
     6
     7data = pd.read_excel('GDP.xlsx')
     8province = list(data["province"])
     9gdp = list(data["2019_gdp"])
    10list = [list(z) for z in zip(province,gdp)]
    11print(list)
    12c = (
    13    Geo()
    14    .add_schema(maptype="china")
    15    .add(
    16        "geo",
    17        list,  #传入数据
    18        symbol_size=10, large_threshold=110000,  #设置涟漪大小
    19        type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,   #地图类型为涟漪图
    20    )
    21    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    22    .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=110000),title_opts=opts.TitleOpts(title="2019年各省GDP涟漪图"))
    23    .render("Geomap1.html")
    24)
    


    运行一下,效果如下:
    图片


    三Bmap
    Bmap是百度地图的一个接口,你如果Map和Geo搞明白了,Bmap也是分分钟可以搞定的。不过,有一点要注意,你要先到百度地图开放平台注册,获取AK才可以调用哦。注册地址:https://lbsyun.baidu.com/index.php?title=%E9%A6%96%E9%A1%B5注册获得AK,就可以开心制作地图啦,以热力图为例,代码如下。

     1#Bmap-散点图、热力图和涟漪图
     2import pandas as pd
     3from pyecharts.charts import BMap
     4from pyecharts import options as opts
     5from pyecharts.globals import ChartType
     6
     7data = pd.read_excel('GDP.xlsx')
     8province = list(data["province"])
     9gdp = list(data["2019_gdp"])
    10list = [list(z) for z in zip(province,gdp)]
    11print(list)
    12c = (
    13    BMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px"))
    14    .add_schema(baidu_ak="你的AK", center=[120.13066322374, 30.240018034923])
    15    .add(
    16        "GDP",
    17        list,
    18        type_="heatmap",  #scatter为散点图,heatmap为热力图,ChartType.EFFECT_SCATTER为涟漪图
    19        label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}")
    20    )
    21    .set_global_opts(
    22        title_opts=opts.TitleOpts(title="2019年各省GDP热力图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=110000)
    23    )
    24    .render("Bmap1.html")
    25)
    


    运行后,长这样:

    图片


    folium


    你以为以上几个地图就能满足我查理对数据可视化美感的追求,那你太小看查理了,我经过研究,发现folium库才是吊炸天的存在。

    首先,我用python调取了高德地图API接口,获得了广州市近6000个景点的地理数据,保存为poi_scenic_spot.csv。以下为部分数据:
    图片

    然后安装folium库,设置刺激战场底图,当然你也可以换其他底图玩,代码中提供了mapbox底图、高德底图等,任你随意切换。

     1#folium-热力图
     2import pandas as pd
     3import folium
     4from folium import plugins
     5
     6data = pd.read_csv('./poi_scenic_spot.csv',encoding='utf-8')
     7
     8# heatmap1 = folium.Map(location=[23.122373,113.268027], zoom_start=10,control_scale = True) # 绘制地图,确定聚焦点,默认底图(加载慢)
     9heatmap1 = folium.Map(location=[23.122373,113.268027], zoom_start=10,control_scale = True,tiles='stamen Terrain') #刺激战场底图
    10# heatmap1 = folium.Map(location=[23.122373,113.268027], zoom_start=10,control_scale = True,tiles='Mapbox Bright') #mapbox底图
    11# heatmap1 = folium.Map(location=[23.122373,113.268027], zoom_start=10,control_scale = True,tiles='stamentoner') #黑白底图
    12
    13# heatmap1 = folium.Map(   #高德底图
    14#     location=[23.122373,113.268027],
    15#     zoom_start=15,
    16#     control_scale = True,
    17#     tiles='http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=8&x={x}&y={y}&z={z}',
    18#     attr='&copy; <a href="http://ditu.amap.com/">高德地图</a>'
    19#     )
    20
    21folium.Marker([23.122373,113.268027],popup='<i>查理</i>',icon=folium.Icon(icon='cloud',color='green')).add_to(heatmap1)  #创建中心标记
    22heatmap1.add_child(plugins.HeatMap([[row["lat"],row["lon"]] for name, row in data.iterrows()]))  #传入经纬度
    23heatmap1.save("folium_map1.html")  #生成网页
    


    迫不及待运行了下,效果如下:

    图片
    哈哈哈哈,好大一只红烧鸡。

    热力图有点中看不中用啊,看这图我也很难搞清楚广州的景点分布情况。那咱换个别的图试试。\

     1#folium-聚合散点地图
     2import pandas as pd
     3import folium
     4from folium import plugins
     5
     6data = pd.read_csv('./poi_scenic_spot.csv',encoding='utf-8')
     7
     8plotmap1 = folium.Map(location=[23.122373,113.268027], zoom_start=10,control_scale = True,tiles='stamentoner')
     9
    10folium.Marker([23.122373,113.268027],popup='<p style="color: green">我是查理/p>',icon=folium.Icon(icon='cloud',color='green')).add_to(plotmap1)  #创建中心标记
    11plotmap1.add_child(plugins.MarkerCluster([[row["lat"],row["lon"]] for name, row in data.iterrows()]))
    12plotmap1.save('folium_map2.html')
    


    看效果!
    图片
    你就说酷不酷,炫不炫?



    结 语

    查理自认为以上归纳还算完整,当然,python的地图库还有很多,值得进一步挖掘。我以后还会写地图可视化的内容,欢迎继续关注,精彩不错过!对本文地图所用数据集和完整代码感兴趣的小伙伴后台回复“地图可视化”即可免费领取啦。

    展开全文
  • 根据物联网的可视化智能预警信息8K地图连接网络服务平台,连接数据分析系统警报产生数据分析系统预警信息系统,连接众多物联网网关协议书产生物联网服务平台,连接直播间监控摄像头或手机直播产生视频会议系统。...
  • tableau地图可视化

    千次阅读 2020-08-19 11:16:42
    在各类可视化图形的基础上,总结学习tableau中几类高级图形额应用,和可视化实现方法,如图表、留存结构图、地图可视化等。 2、目标 掌握tableau各作图功能区和对应的操作实现。 掌握各类可视化图形的特征和信息...

    1、主题

    在各类可视化图形的基础上,总结学习tableau中几类高级图形额应用,和可视化实现方法,如图表、留存结构图、地图可视化等。

    2、目标

    1. 掌握tableau各作图功能区和对应的操作实现。
    2. 掌握各类可视化图形的特征和信息展示方式。
    3. 掌握tableau中各类图形可视化实现的基本流程。
    4. 了解各图形工作中的应用案例。

    3、图表

    3.1 何时使用

    1. 既要看到数据的规律特征,又要看到数据的最原始信息。
    2. 分析中用于数据的拆解和原因的定位。

    3.2 使用技巧

    1. 可以在表格中增加颜色带代表数据的大小和变化趋势。
    2. 可以在表格中增加添加数据条。
    3. 可以和图形结合使用。

    3.3 常用图形

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    4、桑吉图

    4.1 简介

    桑吉图是一种描述事物流转方向和流转规模的可视化展示方案,他的优势是能直观的展示复杂的流转规律,方便快速找到重要的流转方式。

    4.2 何时使用

    • 用于反映事物有方向性的流转(同公司内部用户渠道、业务线、渠道之间的流转规律探索)。
    • 既要反映流转方向又要反映各类型流转绝对量级。

    4.3 常用图形

    在这里插入图片描述

    5、留存结构图

    5.1 何时使用

    cohort分析中,希望较为直观的展示出某一类用户在留存过程中的轨迹和占比变化时。

    5.2 使用技巧

    1. 可将多个百分比堆积柱状图组合为一个dashboard。
    2. 使用不同的颜色代表不同的分类。

    5.3 常用图形

    在这里插入图片描述

    6. 地图可视化

    6.1 何时使用

    我们希望把带有地理位置的信息直观的在地图上展示,通过地图在各城市的表现定位数据规律。譬如城市新客增长在地理位置上的分布,譬如城市下沉效果在底线城市的表现,譬如是否东南沿海城市在客单价表现更高等。

    6.2 使用技巧

    1. 和色阶结合使用。
    2. 和标记物结合使用。
    3. 和热力图结合使用。
    4. 使用地图的下钻功能。

    6.3 常用图形

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    7、总结

    1.留存结构图在cohort分析中用于展示各类型(路径)流转用户的变化占比情况
    2.地图可视化用于探索指标(信息)在地图上的规律特征,常用的地图可视化有

    • 与颜色结合使用
    • 与色阶结合使用
    • 使用地图的内嵌模式
    • 使用地图的下钻功能,且可与仪表板结合使用。

    3.动态图可以直观的发现事物的变化规律。

    8、知识拓展

    很多企业的分析同学除了在本地应用desktop来探索数据规律外,越来越多的企业把相关的指标或数据模型固化到线上,使用线上server工具实现模型的监控、通过把分析模型和数据报表与后台MySQL数据库的连接可实现实时调度、分析和监控的目的,大大提升了数据的时效性和使用效率,支持企业快速决策和运营迭代。

    Tableau server 工具的特点:

    1. 图形丰富,在dasktop中可展示的图形都可直接发布到线上server。
    2. 数据处理效率高,交互性能强,可实时抽取数据库中的数据进行交互、探索分析。
    3. 对于线上的报表、图形可以定时调度、更新,也可定时自动发送邮件,减少人工干预环节,降低生
      产成本。
    4. 后台监控管理、权限管控比较完善,查看,筛选、下载等行为都可被监控到。
    5. 从成本考虑,中小型企业在没有足够的开发资源条件下tableau server是不错的选择。
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