- 在现代Web开发中，数据可视化已成为展示复杂数据集的关键技术之一。D3.js（Data-Driven Documents）是一个强大的JavaScript库，用于创建动态、交互式的可视化图表。无论是简单的条形图还是复杂的地理热力图，D3.js都能提供灵活且深度的控制。本文旨在为初学者介绍D3.js的基础知识，探讨一些常见的问题及易错点，并提供解决方案和代码示例。 D3.js的核心概念D3.j... 在现代Web开发中，数据可视化已成为展示复杂数据集的关键技术之一。D3.js（Data-Driven Documents）是一个强大的JavaScript库，用于创建动态、交互式的可视化图表。无论是简单的条形图还是复杂的地理热力图，D3.js都能提供灵活且深度的控制。本文旨在为初学者介绍D3.js的基础知识，探讨一些常见的问题及易错点，并提供解决方案和代码示例。 D3.js的核心概念D3.j...
- 在数据科学和工程领域，数据可视化是理解和交流复杂信息的关键工具。如果您是一位Java开发者，寻找一个强大的、本地化的三维图形绘图库，那么Matplot3D for JAVA（V5.0）值得你关注。该组件旨在为Java开发者提供类似于Python中Matplotlib的三维绘图功能，让Java也能轻松绘制出令人印象深刻的3D图形图表。 在数据科学和工程领域，数据可视化是理解和交流复杂信息的关键工具。如果您是一位Java开发者，寻找一个强大的、本地化的三维图形绘图库，那么Matplot3D for JAVA（V5.0）值得你关注。该组件旨在为Java开发者提供类似于Python中Matplotlib的三维绘图功能，让Java也能轻松绘制出令人印象深刻的3D图形图表。
- Python画图的时候如何指定纵轴刻度在使用 Python 进行数据可视化时，经常需要对图表的纵轴刻度进行设置，以便更好地展示数据，调整图表的可读性和美观性。本篇博客将介绍如何使用 Matplotlib 库来指定图表的纵轴刻度，实现个性化的图表展示。1. Matplotlib 库简介Matplotlib 是一个常用的 Python 数据可视化库，提供了丰富的绘图功能，支持创建各种类型的图表，... Python画图的时候如何指定纵轴刻度在使用 Python 进行数据可视化时，经常需要对图表的纵轴刻度进行设置，以便更好地展示数据，调整图表的可读性和美观性。本篇博客将介绍如何使用 Matplotlib 库来指定图表的纵轴刻度，实现个性化的图表展示。1. Matplotlib 库简介Matplotlib 是一个常用的 Python 数据可视化库，提供了丰富的绘图功能，支持创建各种类型的图表，...
- WordCloud是什么？WordCloud是一种数据可视化技术，通过根据文本中单词的频率或权重来生成一个视觉上吸引人的词云图。在词云图中，单词的大小和颜色通常与其在文本中的出现频率相关，频率越高的单词显示得越大、越醒目。WordCloud图表可以帮助我们快速洞察一个文本中的重要主题、关键词和热门内容。它在文本挖掘、舆情分析、数据可视化和信息概览等领域具有广泛的应用。在Python中，Wor... WordCloud是什么？WordCloud是一种数据可视化技术，通过根据文本中单词的频率或权重来生成一个视觉上吸引人的词云图。在词云图中，单词的大小和颜色通常与其在文本中的出现频率相关，频率越高的单词显示得越大、越醒目。WordCloud图表可以帮助我们快速洞察一个文本中的重要主题、关键词和热门内容。它在文本挖掘、舆情分析、数据可视化和信息概览等领域具有广泛的应用。在Python中，Wor...
- 写在前面工作中接触，简单整理博文内容为 基于MapVGL的地理信息维度数据增长可视化 Demo理解不足小伙伴帮忙指正对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》基于MapVGL的地理信息维度数据增长可视化MapVGL，是一款基于We... 写在前面工作中接触，简单整理博文内容为 基于MapVGL的地理信息维度数据增长可视化 Demo理解不足小伙伴帮忙指正对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》基于MapVGL的地理信息维度数据增长可视化MapVGL，是一款基于We...
- Matplotlib 教程Matplotlib 是一个强大的 Python 数据可视化库，广泛用于绘制各种类型的图表和图形。无论是初学者还是专业数据科学家，Matplotlib 都是一个不可或缺的工具。本教程将介绍 Matplotlib 的基础知识，帮助你开始创建各种图表，从简单的折线图到复杂的散点图和直方图。1. 安装 Matplotlib在开始之前，确保你已经安装了 Matplotlib... Matplotlib 教程Matplotlib 是一个强大的 Python 数据可视化库，广泛用于绘制各种类型的图表和图形。无论是初学者还是专业数据科学家，Matplotlib 都是一个不可或缺的工具。本教程将介绍 Matplotlib 的基础知识，帮助你开始创建各种图表，从简单的折线图到复杂的散点图和直方图。1. 安装 Matplotlib在开始之前，确保你已经安装了 Matplotlib...
- 伦道夫冰川清单《伦道夫冰川清单》（Randolph Glacier Inventory RGI）是全球完整的冰川轮廓清单（不包括格陵兰岛和南极洲的冰原）。它是全球陆地冰川空间测量系统（GLIMS）计划编制的数据库的一个子集。GLIMS 是一个多时态数据库，具有广泛的属性集，而 RGI 则是一个特定目标日期的全球冰川快照，在 RGI 7.0 和之前的所有版本中，目标日期都尽可能设定为 20... 伦道夫冰川清单《伦道夫冰川清单》（Randolph Glacier Inventory RGI）是全球完整的冰川轮廓清单（不包括格陵兰岛和南极洲的冰原）。它是全球陆地冰川空间测量系统（GLIMS）计划编制的数据库的一个子集。GLIMS 是一个多时态数据库，具有广泛的属性集，而 RGI 则是一个特定目标日期的全球冰川快照，在 RGI 7.0 和之前的所有版本中，目标日期都尽可能设定为 20...
- 2024 年日本海地震的紧急观测数据2024 年日本海地震发生在 2024 年 1 月 1 日下午 4:00 后（日本时间），造成了重大损失，包括多处建筑物倒塌、山体滑坡和火灾。应日本国内防灾机构的请求，JAXA 利用 ALOS-2 对灾害发生当晚的情况进行了紧急观测。发布的数据包括 2.1 级（GeoTIFF）和档案数据，便于进行干扰分析和变化探测，从而为减灾防灾做出贡献。值得注意的是，... 2024 年日本海地震的紧急观测数据2024 年日本海地震发生在 2024 年 1 月 1 日下午 4:00 后（日本时间），造成了重大损失，包括多处建筑物倒塌、山体滑坡和火灾。应日本国内防灾机构的请求，JAXA 利用 ALOS-2 对灾害发生当晚的情况进行了紧急观测。发布的数据包括 2.1 级（GeoTIFF）和档案数据，便于进行干扰分析和变化探测，从而为减灾防灾做出贡献。值得注意的是，...
- 引言数据可视化在现代编程中扮演着重要的角色，而Pyecharts是Python中一个强大的图表库，可以轻松实现各种炫酷的数据可视化效果。其中，旭日图是一种展示层次结构数据的理想选择，通过不同的颜色和半径呈现数据的层级和关系。在本篇技术博客中，我们将深入探讨Pyecharts中绘制旭日图的多种参数，同时提供实用的代码示例，帮助你更好地利用这一功能。 准备工作在开始之前，请确保你已经安装了Py... 引言数据可视化在现代编程中扮演着重要的角色，而Pyecharts是Python中一个强大的图表库，可以轻松实现各种炫酷的数据可视化效果。其中，旭日图是一种展示层次结构数据的理想选择，通过不同的颜色和半径呈现数据的层级和关系。在本篇技术博客中，我们将深入探讨Pyecharts中绘制旭日图的多种参数，同时提供实用的代码示例，帮助你更好地利用这一功能。 准备工作在开始之前，请确保你已经安装了Py...
- 数据名称：MOD11A1.006数据来源：NASA时空范围：2000-2022年空间范围：全国数据简介：MOD11A1 V6数据集是由Terra星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的地表温度/发射率(LST/E)产品，以分片方式组织，时间分辨率为每天，空间分辨率为1公里，格网大小为1200 x 1200千米。温度值由MOD11_L2条带产品处理后得到。在纬度30度以上，某些像素可能在符合晴空的标... 数据名称：MOD11A1.006数据来源：NASA时空范围：2000-2022年空间范围：全国数据简介：MOD11A1 V6数据集是由Terra星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的地表温度/发射率(LST/E)产品，以分片方式组织，时间分辨率为每天，空间分辨率为1公里，格网大小为1200 x 1200千米。温度值由MOD11_L2条带产品处理后得到。在纬度30度以上，某些像素可能在符合晴空的标...
- 数据名称：Sentinel-2_MSI_L2A数据来源：Copernicus时空范围：2022年10月-2023年1月空间范围：全国数据简介：哨兵2号（Sentinel-2）卫星是高分辨率多光谱成像卫星，携带一枚多光谱成像仪（MSI），分为2A和2B两颗卫星，其中一颗卫星的重访周期为10天，两颗互补，重访周期为5天，主要用于包括陆地植被、土壤以及水资源、内河水道和沿海区在内的全球陆地观测。... 数据名称：Sentinel-2_MSI_L2A数据来源：Copernicus时空范围：2022年10月-2023年1月空间范围：全国数据简介：哨兵2号（Sentinel-2）卫星是高分辨率多光谱成像卫星，携带一枚多光谱成像仪（MSI），分为2A和2B两颗卫星，其中一颗卫星的重访周期为10天，两颗互补，重访周期为5天，主要用于包括陆地植被、土壤以及水资源、内河水道和沿海区在内的全球陆地观测。...
- 数据名称：Sentinel-1_SAR_GRD数据来源：Copernicus时空范围：2022年8月-2023年2月空间范围：全国数据简介：哨兵1号（Sentinel-1）卫星是欧洲航天局哥白尼计划（GMES）中的地球观测卫星，由两颗卫星（Sentinel-1A和Sentinel-1B）组成，载有C波段合成孔径雷达，重访周期为六天，可提供连续的全天候日夜图像，非常适用于海洋监测、陆地监测... 数据名称：Sentinel-1_SAR_GRD数据来源：Copernicus时空范围：2022年8月-2023年2月空间范围：全国数据简介：哨兵1号（Sentinel-1）卫星是欧洲航天局哥白尼计划（GMES）中的地球观测卫星，由两颗卫星（Sentinel-1A和Sentinel-1B）组成，载有C波段合成孔径雷达，重访周期为六天，可提供连续的全天候日夜图像，非常适用于海洋监测、陆地监测...
- 简介Landsat9_C2_TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航天传感器量测的反射率，包括了云层、气溶胶和气体的贡献，可通过辐射亮度定标参数、太阳辐照度、太阳高度角和成像时间等几个参数计算得到。为了便于在线分析存储，平台将影像像素值扩大了10000倍。Landsat9卫星包含二代陆地成像仪（Operational Land Ima... 简介Landsat9_C2_TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航天传感器量测的反射率，包括了云层、气溶胶和气体的贡献，可通过辐射亮度定标参数、太阳辐照度、太阳高度角和成像时间等几个参数计算得到。为了便于在线分析存储，平台将影像像素值扩大了10000倍。Landsat9卫星包含二代陆地成像仪（Operational Land Ima...
- 简介：Landsat 5_C2_ST是指Landsat 5卫星的Collection 2 Surface Reflectance Tier数据集中的气温数据集，在星图地球中直接将其从Landsat数据中分离出来。前言 – 人工智能教程Landsat 5是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合推出的一颗卫星，于1984年发射。它是Landsat系列中的第五颗卫星，主要... 简介：Landsat 5_C2_ST是指Landsat 5卫星的Collection 2 Surface Reflectance Tier数据集中的气温数据集，在星图地球中直接将其从Landsat数据中分离出来。前言 – 人工智能教程Landsat 5是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合推出的一颗卫星，于1984年发射。它是Landsat系列中的第五颗卫星，主要...
- 简介S2 云概率由 sentinel2-cloud-detector 库创建（使用 LightGBM）。在应用梯度提升基础算法之前，先使用双线性插值法将所有波段上采样至 10 米分辨率。得到的 0...1 浮点概率被缩放为 0...100，并存储为 UINT8。缺少任何或所有波段的区域都会被屏蔽掉。数值较高的区域更有可能是云层或高反射表面（如屋顶或积雪）。前言 – 人工智能教程哨兵-2 是... 简介S2 云概率由 sentinel2-cloud-detector 库创建（使用 LightGBM）。在应用梯度提升基础算法之前，先使用双线性插值法将所有波段上采样至 10 米分辨率。得到的 0...1 浮点概率被缩放为 0...100，并存储为 UINT8。缺少任何或所有波段的区域都会被屏蔽掉。数值较高的区域更有可能是云层或高反射表面（如屋顶或积雪）。前言 – 人工智能教程哨兵-2 是...
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