leaflet绘制热力图

2024-11-07

Leaflet绘制热力图【转】

http://blog.csdn.net/giser_whu/article/details/51485871 时下用的最多的开源二维webgis引擎应该是openlayers与leaflet了,leaflet因其轻量.灵活性得到了越来越多的应用.并且leaflet的插件也非常多,综合使用的话,可以很容易的实现数据的可视化分析与应用 1.leaflet-heat插件 leaflet-heatmap插件:https://github.com/Leaflet/Leaflet.heat leaflet

R语言绘图：在地图上绘制热力图

使用ggplot2在地图上绘制热力图 ######*****绘制热力图代码*****####### interval <- seq(0, 150000, 25000)[-2] #设置价格区间 newpri <- cut(data1$price, interval, labels = F) #设置价格为因子类型 newpri <- factor(newpri, levels = 1:5, labels = c("25000", "50000", &q

ArcGIS JS 3.x使用webgl绘制热力图

ArcGIS Js Api 3.x 热力图在数据量达到三万左右的时候,绘制速度不尽人意,数据量再大些,缩放时候就会很卡,非常影响客户体验. 参考了一下网上webgl热力图,能达到更流畅的绘制的要求.(参考webgl-heatmap和heatmap-layer-js)webgl热力图使用很简单,只需要把屏幕坐标和权重设置到好就行,如下示例 heatmap.addPoints([{x:x, y:y, size:size, intensity:intensity}]); 依靠这

使用leaflet绘制geoJson中国边界

绘制中国边界代码如下: function drawChina() { //设置样式 var myStyle = { "color": "#00f", "weight": 2, "opacity": 0.5, "fillColor": 'red', "fillOpacity": 0, }; //geojson数据 var someFeatures = [ { "type&quo

Leaflet绘制多边形

drawPolygon = () => { let points = []; const polygon = new L.Polygon(points); this.map.addLayer(polygon); this.map.on('mousedown', e => { points.push([e.latlng.lat, e.latlng.lng]); this.map.on('mousemove', event => { polygon.setLatLngs([...points

matplotlib绘制热力图

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/jin_tmac/article/details/82184457以在sklearn的svm为例 plt.figure(figsize=(8, 6))plt.subplots_adjust(left=.2, right=0.95, bottom=0.15, top=0.95)#设置标注前后左右的距离plt.imshow(scores, in

Python中绘制场景热力图

我们在做诸如人群密集度等可视化的时候,可能会考虑使用热力图,在Python中能很方便地绘制热力图. 下面以识别图片中的行人,并绘制热力图为例进行讲解. 步骤1:首先识别图像中的人,得到bounding box的中心坐标.识别方法多样化,坐标也可以自己定义. 步骤2:将所有中心坐标放入一个list类型的变量data中,即data = [[x1,y1] [x2,y2] …] 步骤3:绘制热力图,并将热力图加权叠加到原图上. 需要import的包: import cv2 import numpy as

leaflet计算多边形面积

上一篇介绍了使用leaflet绘制圆形,那如何计算圆形的面积呢? 1.使用数学公式计算,绘制好圆形后,获取中心点以及半径即可 2.使用第三方工具计算,如turf.js. 这里turf的area方法入参为geojson对象 3.使用超图的地图服务做面积计算,见下文范例 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>图形绘制并计算面积</title&g

ArcGIS API for Javascript之专题图的制作（四）热力图渲染（上）

一 .热力图定义热力图(heat map)也称热图,是以特殊颜色高亮区域的形式表示密度.温度.气压.频率等分布的不易理解和表达的数据. 二.HeatmapRenderer esri/renderers/HeatmapRenderer类用来快速绘制热力图,将要素图层点数据渲染为强调更高密度或加权值区域的栅格可视化效果.构造函数为: new HeatmapRenderer(options)options包括: 圆半径blurRadius: 一组渲染器渐变颜色字符串colors,该属性是必需的: 加

R语言绘制沈阳地铁线路图

##使用leaflet绘制地铁线路图,要求 ##(1)图中绘制地铁线路 library(dplyr) library(leaflet) library(data.table) stations<-read.csv("C:\\Users\\BIGDATA\\Desktop\\文件\\BigData\\R语言\\相关作业文档\\3\\第五次实训课数据\\systation.csv"); stations <- arrange(stations,line,line_id) lin

如何用 Python 绘制玫瑰图等常见疫情图

新冠疫情已经持续好几个月了,目前,我国疫情已经基本控制住了,而欧美国家正处于爆发期,我们会看到很多网站都提供了多种疫情统计图,今天我们使用 Python 的 pyecharts 框架来绘制一些比较常见的统计图. 玫瑰图首先,我们来绘制前段时间比较火的南丁格尔玫瑰图,数据来源我们通过接口 `https://lab.isaaclin.cn/nCoV/zh` 来获取,我们取疫情中死亡人数超过 2000 的国家的数据,实现代码如下: url = 'https://lab.isaaclin.cn/nCo

iOS开发---集成百度地图完善版

一.成为百度的开发者.创建应用 http://developer.baidu.com/map/index.php?title=首页 (鼠标移向然后选择你的项目需要的功能你可以在里面了解到你想要使用的功能的一些调用方法. (这个适合项目中已经配置了SDK但是不知道调用什么方法去实现功能的)) 二.下载SDK 1.首先需要在百度地图下载最新SDK:地址: http://developer.baidu.com/map/index.php?title=iossdk/sdkiosdev-downloa

iOS开发之引用百度地图SDK（一）-----------SDK开发指南

(void)viewWillAppear:(BOOL)animated { [_mapView viewWillAppear]; _mapView.delegate = self; // 此处记得不用的时候需要置nil,否则影响内存的释放 } -(void)viewWillDisappear:(BOOL)animated { [_mapView viewWillDisappear]; _mapView.delegate = nil; // 不用时,置nil } BMKAnnotation为标注对

Python--Seaborn绘图和可视化--基本语法

博客地址:http://www.cnblogs.com/yudanqu/ Seaborn是对matplotlib的extend,是一个数据可视化库,提供更高级的API封装,在应用中更加的方便灵活.下面我简单介绍一下他的用法,实际应用的时候,可以直接从文档中查找这个库,这时候使用就很快捷了. 老样子,首先将使用它所需要的库导入进来,当然,其中包括numpy之类的是为了演示它的功能才导入的,大家要先理解一下每个库的作用. import numpy as np import pandas as pd

使用JS+Three.js+Echart开发商场室内地图客流信息统计功能

现在的商场管理者在管理商场的同时面临着一些无法避免的问题比如:人员监管不到位.效率低下.商场同质化严重,人流量少等.发现了这些问题作为开发人员的我们怎能视而不见,我们的责任就是发现问题解决问题,提供更好更智能的服务.因此就此问题我们想出了相应的解决办法,使用JS+Three.js+Echart开发了一个功能界面,为商场管理者提供更加高效的管理方法. 通过商场管理系统的相应界面,商场管理者可实时获取商场的人流数据.人流密度的热力分布.可实时查看商场各处的视频监控信息.安保人员的实时位置信息及运动轨

dns 监控系统设计 dns安全威胁的可视化。

基于DNS大数据分析实现宽带共享监控系统.实现对宽带用户进行有效管理. 本系统基于DNS大数据分析实现宽带共享监控系统,包括以下方面. 1)数据采集:数据采集过程是通过探针采集的方式,从各地市的DNS服务器上采集各类应用程序生成的各类DNS请求数据.Radius日志信息.这些信息包含用户的行为信息.流量信息与设备信息等. 2)数据储存:将采集到的信息数据通过数据处理,按照统一格式保存在分布式文件系统内.在数据保存前,需要进行重复数据清理.新旧数据对比更新.增量数据保存.垃圾数据清理.备份策略制定

leaflet-velocity 参数

本文地址: https://www.cnblogs.com/veinyin/p/10769611.html leaflet-velocity 是 leaflet 绘制风场的一个插件,其控制参数如下所示 { displayValues: true, displayOptions: { ... }, data: data, // 以下为控制参数,后面为默认值 minVelocity: 0, // 粒子最小速度( m/s ) maxVelocity: 10, // 粒子最大速度( m/s ) vel

吴裕雄数据挖掘与分析案例实战（10）——KNN模型的应用

# 导入第三方包import pandas as pd # 导入数据Knowledge = pd.read_excel(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\11\\Knowledge.xlsx')print(Knowledge.shape)# 返回前5行数据print(Knowledge.head()) # 构造训练集和测试集# 导入第三方模块from sklearn import model_selection# 将数据集拆分为训练集和测试集predi

吴裕雄数据挖掘与分析案例实战（8）——Logistic回归分类模型

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt # 自定义绘制ks曲线的函数def plot_ks(y_test, y_score, positive_flag): # 对y_test,y_score重新设置索引 y_test.index = np.arange(len(y_test)) #y_score.index = np.arange(len(y_score)) # 构建目标数据集 target_da

吴裕雄数据挖掘与分析案例实战（5）——python数据可视化

# 饼图的绘制# 导入第三方模块import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseziti = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc') # 构造数据edu = [0.2515,

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