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  • 腾讯位置大数据中提供了位置流量趋势数据、区域热力图数据、人口迁徙数据。今天就来讲讲区域热力图,如何获取数据,以及对数据的解读 一、数据的获取 F12打开开发者工具,点击NetWork,如上图所示则为当时的数据: ...

    腾讯位置大数据中提供了位置流量趋势数据、区域热力图数据、人口迁徙数据。今天就来讲讲区域热力图,如何获取数据,以及对数据的解读
    在这里插入图片描述
    一、数据的获取
    F12打开开发者工具,点击NetWork,如上图所示则为当时的数据:
    在这里插入图片描述
    下图所示为每个时间段的数据:
    在这里插入图片描述
    热力图数据的部分示例:
    在这里插入图片描述
    可能有小伙伴看到这个数据一头雾水,其实我也是,后来经过一番搜索,以及探索终于发现了数据中的奥秘,以及如何还原为经纬度坐标数据。
    可能大家直觉的才香前面就是直角坐标,后面是对应坐标的人数,那该如何还原呢,那就需要确定原点,以及直角坐标系中一个单位到底代表的是什么?

    1. 首先解决坐标原点问题
      在这里插入图片描述
      该数据中有一个center_gcj属性,就是该区域的中点,也是直角坐标系的原点。
    2. 其次坐标系中一个单位到底代表多少,代表什么
      在这里插入图片描述
      解铃还须系铃人啊,通过看源码,发现了答案
      在这里插入图片描述
      也就是说1个单位代表0.0001的经纬度。解密完毕,希望能帮到有需要的小伙伴们。
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  • # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Mar 28 21:22:43 2019 @author: 武状元 """ import requests import json import pandas as pd def get_TecentData(): url = '...sub_d.
    
    import requests
    import json
    import pandas as pd
    
    
    def get_TecentData():
        url = 'https://heat.qq.com/api/getHeatDataByDate.php?region_id=5381&date=2020-09-25&sub_domain='
        response = requests.post(url)
        datas = response.text
        dictdatas = json.loads(datas)  # dumps是将dict转化成str格式,loads是将str转化成dict格式
        print(dictdatas)
        result1 = pd.DataFrame.from_dict(dictdatas, orient='index').T
        result1.dropna()
        print(result1)
        print(result1.dropna())
        result1.to_csv('t1.txt', mode='a', index=False, header=None)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        get_TecentData()
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  • export default { data() { return { adCode: 420100, // 武汉市code disProvince: null, // 区域图层 depth: 2, // 区域等级 0省级 1市级 2区县级 colors: {}, // 区域颜色 heatmap: null, // 热力图...

    export default {
      data() {
        return {
          adCode: 420100, // 武汉市code
          disProvince: null, // 区域图层
          depth: 2, // 区域等级 0省级 1市级 2区县级
          colors: {}, // 区域颜色
          heatmap: null, // 热力图
          city: '武汉市'
        }
      },
      created() {
        var that = this
        var url =
          'https://webapi.amap.com/maps?v=1.4.11&key=申请的key&plugin=AMap.DistrictSearch,AMap.DistrictLayer'
        var jsapi = document.createElement('script')
        jsapi.charset = 'utf-8'
        jsapi.src = url
        // 加载完后的回调
        jsapi.onload = function() {
          // 防止插件没有初始化完成
          setTimeout(() => {
            that.getData()
          }, 500)
        }
        document.head.appendChild(jsapi)
      },
      methods: {
        // 创建地图
        initMap() {
          var that = this
          this.map = new AMap.Map('heatMap', {
            zoom: 9,
            center: [114.318924, 30.6],
            pitch: 1,
            resizeEnable: true,
            showIndoorMap: false
          })
          // 绘制遮罩层
          new AMap.DistrictSearch({
            extensions: 'all',
            subdistrict: 0
          }).search(that.city, function(status, result) {
            // 外多边形坐标数组和内多边形坐标数组
            var outer = [
              new AMap.LngLat(-360, 90, true),
              new AMap.LngLat(-360, -90, true),
              new AMap.LngLat(360, -90, true),
              new AMap.LngLat(360, 90, true)
            ]
            var holes = result.districtList[0].boundaries
            var pathArray = [outer]
            pathArray.push.apply(pathArray, holes)
            var polygon = new AMap.Polygon({
              pathL: pathArray,
              strokeColor: '#193976',
              strokeWeight: 1,
              fillColor: '#193976', // 遮罩背景色
              fillOpacity: 1
            })
            polygon.setPath(pathArray)
            that.map.add(polygon)
          })
        },
        // 创建区域图层
        initPro(code, dep) {
          let that = this
          this.disProvince && disProvince.setMap(null)
          this.disProvince = new AMap.DistrictLayer.Province({
            zIndex: 12,
            adcode: [code],
            depth: dep,
            styles: {
              fill: function(properties) {
                // properties为可用于做样式映射的字段,包含
                // NAME_CHN:中文名称
                // adcode_pro
                // adcode_cit
                // adcode
                var adcode = properties.adcode
                return that.getColorByAdcode(adcode)
              },
              'province-stroke': 'cornflowerblue',
              'city-stroke': 'white', // 中国地级市边界
              'county-stroke': 'rgba(255,255,255,0.5)' // 中国区县边界
            }
          })
          this.disProvince.setMap(this.map)
        },
        // 颜色辅助方法
        getColorByAdcode(adcode) {
          if (!this.colors[adcode]) {
            var gb = Math.random() * 155
            this.colors[adcode] = 'rgb(' + gb + ',' + gb + ',250)'
          }
          return this.colors[adcode]
        },
        // 限制地图显示范围
        lockMapBounds() {
          var bounds = this.map.getBounds()
          this.map.setLimitBounds(bounds)
        },
        // 绘制热力图
        drwaHeatmap(heatmapData) {
          var that = this
          if (!this.isSupportCanvas()) {
            alert(
              '热力图仅对支持canvas的浏览器适用,您所使用的浏览器不能使用热力图功能,请换个浏览器试试~'
            )
          }
          this.map.plugin(['AMap.Heatmap'], function() {
            // 初始化heatmap对象
            that.heatmap = new AMap.Heatmap(that.map, {
              radius: 25, // 给定半径
              opacity: [0, 0.8]
              /*,
                gradient:{
                    0.5: 'blue',
                    0.65: 'rgb(117,211,248)',
                    0.7: 'rgb(0, 255, 0)',
                    0.9: '#ffea00',
                    1.0: 'red'
                }
                 */
            })
            that.heatmap.setDataSet({
              data: heatmapData.data, // [{lng:'',lag:'',count:}]
              max: heatmapData.max
            })
          })
        },
        // 获取数据
        getData() {
           // 获取热力数据
          commIssueHeatMap().then(res => {
            let data = {
              max: 100, // 最大值
              data: res.data.result
            }
            this.initMap()
            this.initPro(this.adCode, this.depth)
            this.lockMapBounds()
            this.drwaHeatmap(data)
          })
        },
        // 判断浏览区是否支持canvas
        isSupportCanvas() {
          var elem = document.createElement('canvas')
          return !!(elem.getContext && elem.getContext('2d'))
        }
      }
    }

     

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  • <p>  如题,这种热力图是用什么插件来绘制的了?具体没看到实际的示例,求助~<img alt="" height="632" src="https://img-ask.csdnimg.cn/upload/1605685598533.png" width="960" /></p>
  • ECHart显示杭州区域热力图

    万次阅读 2015-04-07 12:16:32
    后台所用技术springmvc+ibatis 实现效果 代码实现如下   require.config({ paths:{ 'echarts': '${rc.contextPath}/common/plugs/echart/js/echarts-map' ... r

    后台所用技术springmvc+ibatis

    实现效果

    代码实现如下

    <!DOCTYPE html>
    <html lang="en">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
        <script src="${rc.contextPath}/common/js/jquery-1.10.2.js"></script>
        <script src="${rc.contextPath}/common/plugs/echart/js/esl.js" type="text/javascript"></script>
    </head>
    
    <body>
     	
    <div id="main" style="width:100%;height:350px;">  </div>
    
    </body>
    
    
    
    <script type="text/javascript">
    
    	require.config({
    		paths:{ 
    		 'echarts': '${rc.contextPath}/common/plugs/echart/js/echarts-map'
    		}
    	});
    
    	// 作为入口
    	require(
        [
            'echarts',
    		 'echarts/chart/map'
        ], 
        function (ec) {
        	var myChart = ec.init(document.getElementById('main'));
            
            var cityMap = {
    		    "杭州市": "330100"
    		};
    		var placeList = [
    			{name:'西湖区', geoCoord:[120.13, 30.27],count:$!{xh}},
    			{name:'上城区', geoCoord:[120.17, 30.25],count:$!{sc}},
    			{name:'下城区', geoCoord:[120.17, 30.28],count:$!{xc}},
    			{name:'江干区', geoCoord:[120.20, 30.27],count:$!{jg}},
    			{name:'拱墅区', geoCoord:[120.13, 30.32],count:$!{gs}},
    			{name:'滨江区', geoCoord:[120.20, 30.20],count:$!{bj}},
    			{name:'萧山区', geoCoord:[120.27, 30.17],count:$!{xs}},
    			{name:'余杭区', geoCoord:[120.30, 30.42],count:$!{yh}},
    			{name:'桐庐县', geoCoord:[119.67, 29.80],count:$!{tl}},
    			{name:'淳安县', geoCoord:[119.03, 29.60],count:$!{ca}},
    			{name:'建德市', geoCoord:[119.28, 29.48],count:$!{jd}},
    			{name:'富阳市', geoCoord:[119.95, 30.05],count:$!{fy}},
    			{name:'临安市', geoCoord:[119.72, 30.23],count:$!{la}}
    		];
            option = {
    		    tooltip : {
    		        trigger: 'item',
    		        formatter: '{b}'
    		    },
    			
    		    series : [
    		        {
    		            name: '杭州市地图',
    		            type: 'map',
    		            mapType: '杭州市',
    		            roam:true,
    		            itemStyle:{
    		                normal:{label:{show:true}},
    		                emphasis:{label:{show:true}}
    		            },
    		            data:[],
    					markPoint : {
    						symbol:'Circle',
    		                symbolSize: 0.3,
    		                large: true,
    		                effect : {
    		                    show: true
    		                },
    						itemStyle:{
    						  normal:{color:"#FF3300"}
    						},
    		                data : (function(){
    		                	var data = [];
    		                	for(var j=0;j<placeList.length;j++){
    		                    	
    		                    	var len = placeList[j].count;
    								var x = parseInt(4*Math.random())%4;
    		                    	var geoCoord = placeList[j].geoCoord;
    		                    	while(len--) {
    									if(x==0){
    										data.push({
    											name : placeList[j].name + len,
    											value : 2000,
    											geoCoord : [
    												geoCoord[0] + Math.random()*0.05,
    												geoCoord[1] + Math.random()*0.05
    											]
    										})
    									}
    									if(x==1){
    										data.push({
    											name : placeList[j].name + len,
    											value : 2000,
    											geoCoord : [
    												geoCoord[0] + Math.random()*0.05,
    												geoCoord[1] - Math.random()*0.05
    											]
    										})
    									}
    									if(x==2){
    										data.push({
    											name : placeList[j].name + len,
    											value : 2000,
    											geoCoord : [
    												geoCoord[0] - Math.random()*0.05,
    												geoCoord[1] - Math.random()*0.05
    											]
    										})
    									}
    									if(x==3){
    										data.push({
    											name : placeList[j].name + len,
    											value : 2000,
    											geoCoord : [
    												geoCoord[0] + Math.random()*0.05,
    												geoCoord[1] - Math.random()*0.05
    											]
    										})
    									} 
    		                    	}
    		                    }
    		                    
    		                    return data;
    		                })()
    		            }
    		        }
    		    ],
    		    backgroundColor: '#fffff'
            };            
            var curIndx = 0;
    		var mapType = [];
    		var mapGeoData = require('echarts/util/mapData/params');
    		
    		for (var city in cityMap) {
    		    mapType.push(city);
    		    // 自定义扩展图表类型
    		    mapGeoData.params[city] = {
    		        getGeoJson: (function (c) {
    		            var geoJsonName = cityMap[c];
    		            return function (callback) {
    		                $.getJSON('${rc.contextPath}/common/plugs/echart/js/' + geoJsonName + '.json', callback);
    		            }
    		        })(city)
    		    }
    		}
    		
    		var ecConfig = require('echarts/config');
    		var zrEvent = require('zrender/tool/event');
    		
                     
            myChart.setOption(option);  
        }  
    );  
    </script>
    
    </html>


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  • 热力图以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。热力图可以显示不可点击区域发生的事情。城市热力图该检测方式只提供参考。Folium 是 Python 中功能强大的数据可视化库,主要用于帮助...
  • 屏幕快照 2017-02-10 下午3.45.52.png项目概述我们的项目任务是统计场馆中参观者的实时区域分布情况,通过热力图显示出来。我们考虑采用WPF作为数据显示部分。实现原理热力图实现过程就是通过简单的数学变化,将离散...
  • ---》应用管理----》我的应用----》创建新应用 开发者支持----》示例与体验----》jsAPI示例中心 项目目录 创建的Spring Boot项目 map.jsp注意,key是刚才申请的那个key基于Storm的实时区域游客量热力图统计基于Storm...
  • 根据地理区域数据的可视化,除了在地图上添加散点之外,我们也可以制作地图类型的热力图,详细介绍:https://blog.csdn.net/qq_36437172/article/details/106121650
  • 热力图以特殊高亮的形式显示数据集中的所在的地理区域的图示。通过热力图的颜色深浅,高亮程度,可以直观清楚地看到区域数据分布、密度和变化趋势,获取数据焦点而无需数据分析,让人一目了然。地图-热力图通过标记...
  • 客流热力图是指我们可以通过观察地图上的颜色变化,根据颜色的深浅来判断景区的人气,一般区域块的颜色越深人群越集中,颜色越浅则人群就越分散。也就是说,客流热力图是根据时间和空间两个维度,对指定区域内的人...
  • 点击“蓝字”关注我们吧...迁徙热力图,爱心大小对应数目大小本期我们将用R来实现绘制区域热力图。在实现过程中需要用到下面几个程序包,大家可以提前下载安装好。install.packages(mapdata)install.packages(mapt...
  • 基于天地图热力图区域划分

    千次阅读 2019-05-24 13:58:50
    使用天地图实现行政区域划分实现方式有两种: 使用国家天地图提供的SDK Openlayers Leaflet 实现效果: 利用国家天地图实现区域划分 首先需要注册成为开发者获取所需的开发秘钥才可进行开发。 官网地址:国家天...
  • 热力图我们知道热力图以特殊高亮的形式来显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域。通过热力图,我们可以直观清楚地看到页面上每一个区域的访客兴趣焦点,无须报告数据分析,图形化展现,无需任何页面分析经验。...

空空如也

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区域热力图