美国地图

R和ggplot可视化功能非常强大,了解了一下其中的地图做法,发现R做世界地图.美国地图非常容易,但做中国地图就太麻烦了,需要自己DIY. DIY也有多种方式,但网络上各种帖子教程的出图效果都不太理想,达不到工作用要求.下面是我的摸索过程,记录如下备忘,也请教于R老师们. 参考书目:ggplot2,R graphics cookbook,参考贴:http://site.douban.com/182577/widget/notes/10568279/note/257898418/ 0.引子 R里有

上图是R语言绘制的按地域分布的数据图.更科学,更严谨,也更有质感的样子. 今天瞎写点东西,我在想数据分析的意义是什么,也许就是研究事物存在的形式.而事物存在的形式是什么样子呢,从最初的三维空间,爱因斯坦伯伯把时间也拉了进来,于是时间作为一种变化的空间而存在着,成为第四维.现在好像还发现了第五空间,可能是人的心理空间或者意识空间,还有人说是曲率,不一而足.个人认为i,所有的事物应该都是彼此联系的,没有单纯的独立的与其他东西绝缘的存在.而人的内心,人的思维目前确实是独立于其他四维的空间.所以他应该是

> library(maps) > library(geosphere) 载入需要的程辑包:sp > map("state")#画美国地图 > map("world")#画世界地图 > xlim<-c(-171.738281,-56.601563) > ylim<-c(12.039321,71.856229) > map("world",col="#f2f2f2",fill

仿照D3JS官网上的美国地图制作了一个中国版的地图. D3JS官网上的版本: http://bl.ocks.org/NPashaP/a74faf20b492ad377312 中国版的地图效果: 如要制作其他国家或其他具体省份-市区级的地图,只需替换掉javascript中的SVG地图数据即可.地图上每个省份的统计数据是随机生成的,可根据需求导入实际业务数据. 分享一个SVG地图数据的网站:https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:SVG_maps_o

 此篇介绍如何将数据关联到Datazen地图图表.我们会将数据库中的数据映射到地图上. 首先查看下默认地图图表绑定的数据.以下是系统自带的美国地图数据,主要有两列,一列为地名,一列为度量数据.地图会根据地名将度量数据映射到地图图表上. 也就是说只要有这两列系统就可以将数据映射到地图上,只要确保地名列跟地图数据里的列可以映射到一起. 接下来我们将在数据库里新建一个数据查询,然后将结果映射到地图上. 打开SQL Server,由于手头上没有现成的类似数据,所以用简单的SQL语句生成些数据.实际项

原文来自龙博方案网控件中心http://www.fanganwang.com/product/1454转载请注明出处 AnyMap是AnyChart Flash图表控件的扩展,AnyMap互动地图是一个独特的功能.它可以使地理信息相关数据可视化. 下面是AnyMap的一些解决方案 1,  可用于创建Drilldown Maps 2,  创建相关的地理组合图 3,  用于房地产.销售统计.人口统计等 4,  可用于数学统计.报表数据等 5,  可视的市场调研报表 6,  为Web站点创建区域选择器

一个合格的数据分析师必定能够从大量数据中洞察需求,并把数据和需求展示给团队人员,获得资源支持.数据可视化技术对于产品经理来说也是相当重要的一项技能,通过数据可视化技术我们可以把数据分析结果以"人性化"."友好"的方式反馈给各个合作方,使接收者能够较为愉快地了解整个行业.产品或其他方面的相关发展状况,从而有利于项目的顺利进行.在调研过程中我们经常会遇到与中国地区区域有关的数据显示问题,今天笔者在此讨论一下如何通过R软件来绘制中国地图及与之相关的类似于热力图/密度图等相

学习d3.js(以下都简称d3)也有一段时间了,运行d3做了几个项目.我发现中文的d3教程很少,国外资料多但要求有一定的英文阅读能力(推荐网址:http://bl.ocks.org/mbostock),于是就萌发了写一个d3实际运用系列文章的想法,现在开始付之行动.在系列中,我会用d3+html5 canvas实现一些实际效果(如统计结果展示,地图数据展示等),希望可以跟大家共同学习交流. 代码我公布在git.cschina.com上,大家可以clone到本地运行,地址是:http://git.

1.maps包的map()函数 >map('world', fill = TRUE,col=heat.colors(10)) #世界地图 >map("state", interior = FALSE) #美国地图 >map("state", boundary = FALSE, col="red", add = TRUE) 2.输出文件 > png("scatterplot.png", #输出图片文件 +