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  • 怎么制作区域分布图,怎么做网点分布图
    2021-07-28 10:12:08

    制作区域分布图,这样的分布图该怎么做?现在越来越多的公司想做智能化转型,希望通过数据分析和数据可视化效果来挖掘公司内部数据更多的价值,辅助领导们做运营决策。数据可视化的展示方式有很多种,包含各种图表、图形,通过不同的组合方式呈现,可以传递出更直观和明确的观点,让人一目了然,能更好的去剖析数据的价值。
      上海懒图信息科技有限公司在电子地图定位这块都掌握了较成熟的技术,提供一种基于html5的电子地图解决方法,实现动态、美观、通用、交互丰富的功能,可在线基于平台编辑您自己的电子地图,基于二维平面编辑,可自动实现二三维一体化的地图应用系统,美观简洁。
      该应用平台面向企业机构和个人用户提供在线分布图制作与编辑服务。旨在让用户简单、快速的进行地图空间元素、公共设施、路径数据的绘制和修改,以提高工作效率,满足地图绘制的更多需求,可以轻松实现分布图采集制作、分布图渲染、基于位置的消息推送等一系列开发工具和接口。
      用户可根据自己的需求导入CAD图纸,在线自由绘制地图点、线、面的空间元素,畅享全要素地图绘制体验。不论是、店铺、工厂,还是停车位、电梯,都可以精准绘制。用户会发现,在懒图网点管理免费应用平台即看即懂的功能帮助下,制作一张专属的分布图十分容易。
      懒图网点管理应用平台可提供接口用于可视化场景的编辑输出为用户提供了二次开发能力,以便于实时3D场景与第三方系统数据互动和交互操作实现可视化应用业务逻辑开发。对于绘制完成的地图,系统支持一键分享功能,用户可将地图效果链接分享给好友,便于沟通与交流。
      懒图电子地图应用平台从根本上解决了大规模数据制作需求,以及地图数据更新效率低,维护困难的关键问题,引领分布图发展方向。任何一个普通用户在无需专业技能、无需安装专业软件的情况下,即可直接在浏览器中完成地图全要素的绘制与编辑工作,随时生成一张专业的地图数据,大大降低了制图成本,提升地图更新效率。

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    在地图上画的分布图是怎么做出来的?如何绘制各类分布图?在地图上划分业务区域范围,如快递人员配送区域、学校招生片区、外卖配送范围、民警管辖片区、自定义商圈等,所以出现了各种各样的设计,对以上地图形式进行综合运用,加入动态地图、动态图表,或者与其他图表结合构成一个可视化的大屏。
      上海懒图信息科技有限公司以“为客户提供更好的经营管理工具”为导向,结合室内电子地图平台在各类应用中,提供超高性价比的电子地图编辑系统,系统以懒图科技自主研发的SVE可视化编辑器为依托,能快速搭建场景地图、绘制导航路线,可以制作地图可视化效果展示,海量的地图模型,包含动态地图和静态地图,解决您不同维度的需求。
      它是网页版室内三维地图编辑器,可以方便的制作底图等定制地图效果。通过懒图室内电子地图编辑平台,您可以按照自己的地图风格喜好或业务场景需求,配置个性化地图样式,生成您的"专属地图"。平台支持多种地图元素进行个性化样式编辑,一次编辑,您可以在多端进行配置使用。
      懒图科技的电子地图也是一款内容库非常庞大的室内导航地图,可以实现内部的精准定位,通过电子地图,可以清晰了解整个的布局以及自己所在的当前位置。有了电子地图,客人以后逛就不怕找不到商家地址了。
      现在的室内导航系统已经做得比较成熟了,比如在大型找不到地方,现在的室内导航系统中地图都可以2D/3D的形式呈现,并且的地图上可以清晰地查看每个楼层结构,每个楼层标注每个商铺、楼梯、电梯、卫生间等所在的位置,或者直接在地图上找到目的地标签点击也可以导航,用手机打开微信即可获取导航路线。
      为适配多种不同类型的室内环境场景,懒图电子地图还能提供更炫酷更好玩的个性化、灵活多变的地图主题配置,可供开发者定制与应用软件更加契合的地图展示效果。创造世界,探索未来,懒图科技将致力于全球室内地图的数字化,为构建万物互联的数字世界而努力奋斗,引领物联网新时代。

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  • 比如你要制作一张某地的加油站分布图,那么(使用图新地球)将地图移动到该地区后,在左侧搜索栏搜索“加油站”。 搜出来的数据便是屏幕显示范围内的所有加油站。 数据有90多页,点边上的保存,只能一页一页的...

    上一回我们讲到了制作打印城市地图的方法,这一回呢,对如何制作分布图进行一个详细的介绍。

    比如你要制作一张某地的加油站分布图,那么(使用图新地球)将地图移动到该地区后,在左侧搜索栏搜索“加油站”。


    搜出来的数据便是屏幕显示范围内的所有加油站。
    数据有90多页,点边上的保存,只能一页一页的保存下来。一页就是一个kml。所以这是个笨办法。
    但是这个方法比之前收藏点位的方法还是要方便一些的。以前有POI数据功能的时候,会比较方便,可惜现在下架了。

    然后把下载下来的地图以及所有kml都导入到Global Mapper里。
    把地图和kml都加载到Global Mapper里。

    选中所有kml后右键

    点击select style选择自己喜欢的样式。
    最后应用、确定后就变成这个样子。

    如果,不要名字的话,那可以再在图层右击,选择options

    点击setup后,填上%0%

    这样,就不会显示名字了,只剩下点了。
    觉得满意了,把它输出

    输出是,记得设定下dpi为144以上,这样打印出来会比较清晰。

    最后看下输出的图片

    放大到100%还是很清晰。

    再来看下成品:

    这是普通的A4纸打印了一小块地方,点位、标注、文字都非常清晰,虽然达不到市面上公开出售的地图清晰度,但基本的日常使用是足够了。

    使用到的软件:图新地球


     

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  • echarts 区域分布图

    2021-09-14 14:06:16
    option = { xAxis: { name:'风险值' , min:0, max:1, splitLine: { show: false } }, yAxis: { name:'重要度', min:...

    option = {
    			    xAxis: {
    			    	     name:'风险值' ,
    			    	     min:0,
    			    	     max:1,
    			    	     splitLine: {
    		                     show: false
    		                   }
    			    	    },
    			    yAxis: {
    			    	     name:'重要度',
    			    	     min:0,
    			        	 max:1,
    			        	 splitLine: {
    		                     show: false
    		                   }
    			    	    },
    		        visualMap: {
    		            min: 0,
    		            max: 1,
    		            dimension: 1,
    		            orient: 'vertical',
    		            right: 10,
    		            top: 'center',
    		            text: ['重要度' ],
    		            calculable: true,
    		            inRange: {
    		                color: ['green','yellow','orange','#FF6A6A' ]
    		            },
    		            backgroundColor:'#fff',
    		            formatter: function (value, value2) {
    		                return value; 
    		            }
    		        },
    		         tooltip: {
    		        	 formatter: '{b0}: {c0}' 
    		        },
    			    series: [{
    			        symbolSize: 8,
    			       // data: data.data,
    			        itemStyle:{
    			        	color:'#fff'
    			        },
    			        type: 'scatter'
    			    }, {
    			    	data: [[0,0],[0,1],[0.05,1], [0.3,0]],
    			        type: 'line',
    			        showSymbol:false,
    			        areaStyle: {
    			        	normal: {
    			        		color:'green'
    			        		}
    			    	},
    			        lineStyle:{
    			        	color:'#fff'
    			        }
    			    },  {
    			    	data: [[0.3,0], [0.05,1],[0.2,1],[0.5,0]],
    			        type: 'line',
    			        showSymbol:false,
    			        areaStyle: {
    			        	normal: {
    			        		color:'yellow'
    			        		}
    			    	},
    			        lineStyle:{
    			        	color:'#fff'
    			        }
    			    }, {
    			    	data: [[0.5,0],[0.2,1],[0.4,1],[0.8,0]],
    			        type: 'line',
    			        showSymbol:false,
    			        areaStyle: {
    			        	normal: {
    			        		color:'orange'
    			        		}
    			    	},
    			        lineStyle:{
    			        	color:'#fff'
    			        }
    			    }, {
    			    	data: [[0.8,0],[0.4,1],[1,1],[1,0]],
    			        type: 'line',
    			        showSymbol:false,
    			        areaStyle: {
    			        	normal: {
    			        		color:'red'
    			        		}
    			    	},
    			        lineStyle:{
    			        	color:'#fff'
    			        }
    			    }]
    			};

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