世界地图geojson文件（国家名称为中文），广泛应用于echarts等可视化类库，用于绘制世界地图，3D地球纹理贴图，对做可视化应用或地图相关的前端同学、非常有用。

使用Python爬虫爬取豆瓣数据、SQLite数据库存储数据、Flask框架、Echarts、WordClown等完成数据可视化。

电影数据集数据可视化分析 电影数据集数据可视化分析 ⼀、数据描述 1.1、数据集描述 movies数据框包含45456⾏，有共10列，有adult，belongs_to_collection，budget，genres，homepage等24个，对应每个电影的的⼀些特 征。 type：类型 director：导演 country：国家 keyword：关键字 score：评分 belongs_to_collection：归属 popularity：声望 revenue：收⼊ vote_average：平均投票 vote_count：投票数 1.2、数据展⽰ 1.3、项⽬操作流程 1.4、导⼊数据 ⼆、问题提出 （1）不同国家电影产量是否存在差异？若有，电影产量最⼤的是哪个国家，占多少份额？ （2）哪些国家制作的电影在平均⽔平上更倾向获得观众的⾼评分？ （3）电影的类型构成是怎么样的？电影占⽐较⼤的是哪些类型的电影？ （4）不同类型电影的评分分布情况，哪些类型的电影更倾向于获得观众好评？ 三、数据清洗和预处理 处理完的表格： 四、各变量相关性数据分析与可视化 (1)、不同国家电影产量是否存在差异？若有，电影产量最⼤的是哪个国家，占多少份额？数据显⽰，电影的产地可能不⽌⼀个国家，对于多 产地的电影，对于其中任⼀产地国都不算⼀部严格意义上的电影，所以此项研究的范围仅限于单产地电影的分析。 (2)、哪些国家制作的电影在平均⽔平上更倾向获得观众的⾼评分？ (3)、电影的类型构成是怎么样的？电影占⽐较⼤的是哪些类型的电影？ 在所有电影中，戏剧电影、喜剧电影、恐怖电影⽐较受制⽚⼈青睐，三种类型的市场份额依次递减。 (4)、不同类型电影的评分分布情况，哪些类型的电影更倾向于获得观众好评？ #先获取所有电影类型列表 genres_full_data=pd.Series(list_).value_counts().sort_values(ascending=False) genres_full_data_=pd.DataFrame({"genres":genres_full_data.index ,"num":genres_full_data}).sort_values(by=["genres"]).drop("") 历史⽚、记录⽚、战争⽚的电影类型更倾向于获得观众的好评，其中，对于历史类型的电影，从图形上来说它的箱形较扁，说明这种系列的 电影的得分较为集中，即历史⽚得⾼分得概率较⼤；⽽记录⽚电影的箱形较长，说明这种系列的电影相对于历史⽚⽽⾔，得分较为分散，存 在⾼分电影，也存在得分不怎么⾼的电影，它的中位线更靠近四分之三分位线，⾼分部分的得分⽐低分部分的得分集中⼀些. (5)、电影关键字-词云图 五、主要结论 （1）在电影制作数量上，美国以88%的⽐例排名第⼀； （2）按电影评分平均分：巴基斯坦>阿根廷>爱尔兰； （3）戏剧电影、喜剧电影、恐怖电影⽐较受制⽚⼈青睐； （4）历史⽚、记录⽚、战争⽚的电影类型更倾向于获得观众的好评； （5）演员出演数量上，Samuel L.Jackson主演的电影数量超过60部，排名第⼀； （6）电影制作数量上，Steven Spielberg以27部排名第⼀。 以上就是围绕着关于电影数据集的若⼲问题展开的数据可视化分析全过程，后⾯有其他的分析⽅向，再补充吧。

map-canvas 基于baidu地图、canvas数据可视化

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CA贫困和中位数收入 加利福尼亚州2019年贫困百分比估计和家庭收入中位数的数据可视化。

###基于Springboot的新生报到数据可视化平台的项目说明 本项目基于SpringBoot框架，Mybatis框架、mysql数据库以及redis缓存。 ###功能介绍 主要功能如下： 1.学生角色功能模块： 1）院系报到指南：可以查看各院系报到指南。 2）个人信息采集：对个人信息进行新增，修改，删除，查询操作。 3）在线缴费：可以在线自助缴费以及申请一卡通。 4）在线查看宿舍：可以在线查看所在宿舍。 6）联系志愿者：可以自助联系学校志愿者咨询，获取帮助。 7）报到单自助打印：自助报到完毕，自行打印报到单。 2.管理员角色功能模块： 1）报到规则：管理员发布相关报到规则。 2）交通指引：管理员发布交通指引。 3）志愿者信息：管理员发布各院部志愿者信息。 4）报到统计分析：管理员分类统计相关报到情况。 5）在线审核：管理员在线审核新生自助报到信息。 3.挖掘统计：采用echarts技术实现多维度的统计分析，可视化展示。

百度地图和echarts的结合使用，是数据可视化大屏开发过程中最亮眼的搭配组合，而连接两者之间关系的就是bmap.js。本项目主要涉及到： 百度地图的引入； 百度地图个性化配置； echarts组件bmap的调用和参数设置； echarts散点图组件的调用； echarts路径图组件的调用； 按照数据的不同条件判断柱图颜色； Echarts地图扩展插件bmap.min.js，将其引入后可以在echarts.series.map.coordinateSystem 中直接使用参数’bmap’ ，即： `coordinateSystem: ‘bmap’。同时在开发过程中， bmap.min.js和Echarts的版本也有关系，建议从git中下载对应的版本； 如果要操作百度地图，如加上百度地图的相关控件，可以通过 v`ar map = myChart.getModel().getComponent(‘bmap’).getBMap()获取地图对象，然 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41290949/article/details/128538130

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学习可视化展示的同学，可以参考，各种实列都有。使用的echarts。大屏数据