最近项目需求,需要一个对于全国各个省份的数据分析,图形最好是地图的样子,这样子更为直观. 最先想到的图表插件是Echarts,他的文档相对于阿里的G2,G6更加清晰一些.在Echarts 里找到的个 实例,效果如gif图,这里是实例的链接: https://gallery.echartsjs.com/editor.html?c=xa5_zRRpes, 看到上面的评论里,有挺多人评论说图形显示不了,因为实例上只有图表的属性Option,是无法显示 的.根据文档是需要创建一个 ECharts 实例,

DBUtil.java package com.helloechart; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class DBUtil { public static String db_url = "jdbc:mysql://loca

声明:本文是本人 编程小翁 原创,转载请注明. 为了达到更好的阅读效果,强烈建议跳转到这里查看文章. iOS动态性是我的关于iOS运行时的系列文章,由浅入深,从理论到实践.本文是第5篇.有兴趣可以看看我之前的文章. 用户行为统计(User Behavior Statistics, UBS)一直是移动互联网产品中必不可少的环节,也俗称埋点.在保证移动端流量不会受较大影响的前提下,PM们总是希望埋点覆盖面越广越好.目前常规的做法是将埋点代码封装成工具类,但凡工程中需要埋点(如点击事件.页面跳转)的地

vue 下实现 echarts 全国到省份的地图下钻 项目地址:https://github.com/cag2050/vue_echarts_v3_demo

http://www.cocoachina.com/ios/20160421/15912.html 本文为投稿文章,作者:编程小翁(简书) 用户统计 用户行为统计(User Behavior Statistics, UBS)一直是移动互联网产品中必不可少的环节,也俗称埋点.在保证移动端流量不会受较大影响的前提下,PM们总是希望埋点覆盖面越广越好.目前常规的做法是将埋点代码封装成工具类,但凡工程中需要埋点(如点击事件.页面跳转)的地方都插入埋点代码.一旦项目越来越复杂,你会发现埋点的代码散落在程序

代码: import requests import pymysql import json from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map def create(): # 连接数据库 db = pymysql.connect(host = 'localhost', user = 'root', password ='258000', database = 'yiqing',charset='utf8'

统计在线用户的作用不言而喻,就是为了网站管理者可以知道当前用户的多少,然后根据用户数量来观察服务器或者程序的性能,从而可以直观的了解到网站的吸引力或者网站程序的效率.现在,我们就介绍一个简单明了的方法来统计在线用户的多少,该方法的特点就是充分的利用了ASP.NET的特点,结合global.asax文件,用Application和Session巧妙的实现在线用户的统计,由于程序中只用到一个Application,所以,程序占用系统资源几乎可以忽略不及,当然,这也是网站管理者最关心的问题之一. 一.

1 概念 PV:页面访问量,即PageView,用户每次对网站的访问均被记录,用户对同一页面的多次访问,访问量累计. UV:独立访问用户数:即UniqueVisitor,访问网站的一台电脑客户端为一个访客.00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次. 2 统计uv测试 ''' create 2018/7/4 version 1.0 auth jabbok info get the uv_number from nginx log and insert into mysql(monitor.

1 记录在线用户数(活跃用户)? 比如redis中键a的value数据的二进制码是 0110 0110 0001 它总共有12位,在redis的位操作中,二进制中的第几位称为offset. 我们可以这样将这个数据的第10位设置为1: setbit a 10 1 这样,原来的数据就变成了 0110 0110 0101 如果key不存在,也会自动创建. 当然,如果某个位还不存在,redis也会自动填充. 可以通过getbit获取某个二进制位的值 getbit a 10 //获取键a的值上第10位的值

1.简介: 数字高程模型(Digital Elevation Model),简称DEM,是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟. 这次分享的数据是全国34个省份的DEM裁剪数据,一共有6期数据. 分享的数据效果如上图所示. 2.背景介绍 首先,自己的百度云盘堆满了各种DEM数据,但都是单景,每一次使用都需要进行按区域裁剪.镶嵌.做得多也就烦了. 正好,前段时间研究了一下GDAL与Geopandas结合到一起,进行栅格的批量裁剪与转换.我就一次性地把DEM都裁剪到了省. 人数多了,就想

1. import java.util.HashSet; import javax.servlet.ServletContext; import javax.servlet.http.HttpSession; import javax.servlet.http.HttpSessionEvent; import javax.servlet.http.HttpSessionListener; public class MySessionListener implements HttpSessionL

实例需求:运用python语言在http://www.ip138.com/post/网站爬取全国各个省市县级城市的邮政编码,并且保存在excel文件中 实例环境:python3.7 requests库(内置的python库,无需手动安装) xlwt库(需要自己手动安装) 实例网站: 第一步,在http://www.ip138.com/post/网站通过查询源代码可以找到各个省份的链接  第二步,点击链接,即可看到所点击省份的城市的邮政编码 实例代码: import requests import

/** 转载请保留博客园原地址以及版权声明,请勿恶意修改,本博客中的内容均属于技术交流,请勿用于商业用途,谢谢配合 *  作者:杨浩瑞  QQ:1420213383  独立博客:http://www.yxxrui.cn * [后台]http://xiaoshuo.qqsiot.cn/manager [前台]http://y6.qqsiot.cn *  管理员账号:admin  渠道商账号:channel  代理商账号:agent  演示密码:123456 **/ 使用百度echarts插件来制作

Spool的开发者博客,描述了Spool利用Redis的bitmaps相关的操作,进行网站活跃用户统计工作. 原文:http://blog.getspool.com/2011/11/29/fast-easy-realtime-metrics-using-redis-bitmaps/ Redis支持对String类型的value进行基于二进制位的置位操作.通过将一个用户的id对应value上的一位,通过对活跃用户对应的位进行置位,就能够用一个value记录所有活跃用户的信息.如下图所未,下图中的b

参考:http://echarts.baidu.com/option.html#title https://www.cnblogs.com/zhangyong123/p/4974554.html https://www.cnblogs.com/moonache/p/4661058.html http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=effectScatter-map 写了个简单的servlet来显示 下面是代码 city.txt(只是制造数据

一. 前言 其实早前就想计划出这篇文章,但是最近主要精力在完善微服务.系统权限设计.微信小程序和管理前端的功能,不过好在有群里小伙伴的一起帮忙反馈问题,基础版的功能已经差不多,也在此谢过,希望今后大家还是能够相互学习,一起进步~ ELK是Elasticsearch.Logstash.Kibana三个开源软件的组合,相信很多童鞋使用ELK有去做过分布式日志收集.流程概括为:微服务应用把Logback输出的日志通过HTTP传输至LogStash,然后经过分析过滤,转发至ES,再由Kibana提供检索

系列目录 上次的探讨没有任何结果,我浏览了大量的文章和个别系统的参考!决定用Cache来做,这可能有点难以接受但是配合mvc过滤器来做效果非常好! 由于之前的过滤器我们用过了OnActionExecuting这个方法来判断权限 现在在方法被执行后我们用OnActionExecuted来监听用户的操作和刷新用户在线列表 首先下载http://files.cnblogs.com/ymnets/OnlineUser.7z这个类库,代码清晰,并加注释 这个类库包括了操作在线用户列表的增删方法,大家可以下

使用Python,HtmlParser来统计深圳市保障房申请人的原籍省份分布,年龄分布等.从侧面可以反映鹏城人的地域分布.以下python代码增大了每一次获取的记录数,从而少提交几次请求.如果按照WEB主页设定的每一次请求最多50个记录,那就得提交数千次请求,显然费时.另外,也可以使用多线程处理,快速获得数据,解析数据,然后使用pandas,matplotlib等工具进行数据处理和绘制.查询了系统,截止2016年2月,轮候系统的保障房人数大概4万多,公租房轮候人数大概5万,以下数据仅作学习使用,

作为一个LBS的APP,都获得了用户经纬度,也都使用了友盟统计.google ana等等统计分析系统,不过没有地图展示功能,不能进行直观的展示. 友盟统计.google ana等系统是总体数据统计,无法和业务结合起来,比如淘宝提供每个店.每个商品的用户统计. 当有上述需求时,就需要自己服务器保存一份经纬度,进行统计,这时候如何直观的展示? 查看各个地图开放平台的文档,发现有的提供了“麻点图/点聚合(Marker Cluster)”功能. 原理是:把每个点都画在地图上,缩放时累加聚合. 缺点:只能

原文:Fast, easy, realtime metrics using Redis bitmaps (http://blog.getspool.com/2011/11/29/fast-easy-realtime-metrics-using-redis-bitmaps/) getspool.com的重要统计数据是实时计算的.Redis的bitmap让我们可以实时的进行类似的统计,并且极其节省空间.在模拟1亿2千8百万用户的模拟环境下,在一台MacBookPro上,典型的统计如“日用户数”(da

一.WebP 的由来 现代图像压缩技术对我们的生活方式影响很大.数码相机能将上千张高质量图片存储到一张内存卡里.智能手机可以与邻近设备快速分享高分辨率的图片.网站与手机等移动设备能快速展示各种富媒体. 然而,如果图片只能以最原始的格式进行存储的话,以上所有都只是纸上空谈. 在 APP.浏览器或 PC 端.还是移动端等各种设备里,通常使用 JPEG 这种损耗较大的格式对图片进行高效率的管理,而使用 PNG 这种失真较小的格式传送图表.图标以及图画等. 然而,在过去几年间,尽管视频的格式发展迅速,图