39 | 实战(三):如何实现地理信息的可视化?
月影
该思维导图由 AI 生成,仅供参考
你好,我是月影。
前段时间,我们经常能看到新冠肺炎的疫情地图。这些疫情地图非常直观地呈现了世界上不同国家和地区,一段时间内的新冠肺炎疫情进展,能够帮助我们做好应对疫情的决策。实际上,这些疫情地图都属于地理位置信息可视化,而这类信息可视化的主要呈现方式就是地图。
在如今的互联网领域,地理信息可视化应用非常广泛。除了疫情地图,我们平时使用外卖订餐、春运交通、滴滴打车,这些 App 中都有地理信息可视化的实现。
那地理信息可视化该如何实现呢?今天,我们就通过一个疫情地图的实现,来讲一讲地理信息可视化该怎么实现。
假设,我们要使用世界地图的可视化,来呈现不同国家和地区,从 2020 年 1 月 22 日到 3 月 19 日这些天的新冠肺炎疫情进展。我们具体该怎么做呢?主要有四个步骤,分别是准备数据、绘制地图、整合数据和更新绘制方法。下面,我们一一来看。
步骤一:准备数据
新冠肺炎的官方数据在 WHO 网站上每天都会更新,我们可以直接找到 2020 年 1 月 22 日到 3 月 19 日的数据,将这些数据收集和整理成一份 JSON 文件。这份 JSON 文件的内容比较大,我把它放在 Github 上了,你可以去Github 仓库查看这份数据。
有了 JSON 数据之后,我们就可以将这个数据和世界地图上的国家一一对应。那接下来的任务就是准备世界地图,想要绘制一份世界地图,我们也需要有世界地图的地理数据,这也是一份 JSON 文件。
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本文介绍了如何实现实时更新的疫情地图,并提供了详细的技术指导。文章首先介绍了地理信息可视化的广泛应用,包括疫情地图、外卖订餐和春运交通等。随后,作者详细讲解了实现疫情地图的四个步骤:准备数据、绘制地图、整合数据和更新绘制方法。在准备数据阶段,作者提到了获取官方数据并整理成JSON文件,以及获取世界地图的地理数据。在绘制地图阶段,作者介绍了使用Canvas2D将数据绘制成地图的方法,包括地图投影的原理和实现,以及使用TopoJSON数据进行地图绘制的优势。整合数据阶段则介绍了如何将疫情数据整合进地图数据中,并提供了相应的数据映射函数。最后,文章展示了如何将数据与地图结合,通过设置不同颜色来表示疫情的严重程度,并使用定时器实现疫情地图的动态更新。总的来说,本文通过简洁清晰的语言和实用的技术指导,帮助读者了解了实现实时更新的疫情地图的方法和步骤。
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- NoahProjection的讲解很棒!( CONVID应该是COVID)2020-10-013
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