包含成都市,自贡市,攀枝花市,泸州市,德阳市,绵阳市,广元市,遂宁市,内江市,乐山市,南充市,眉山市,宜宾市,广安市,达州市,雅安市,巴中市,资阳市,阿坝藏族羌族自治州,甘孜藏族自治州,凉山彝族自治州等21个市内区县乡镇街道行政编码，邮编，总数3448个 四川省位于中国西南部，是人口大省，也是经济强省。2025年市区县乡镇街道json数据的发布，为我们提供了四川省各个地区详细的行政信息，包括行政编码和邮编。这些数据涵盖了成都市、自贡市、攀枝花市、泸州市、德阳市、绵阳市、广元市、遂宁市、内江市、乐山市、南充市、眉山市、宜宾市、广安市、达州市、雅安市、巴中市、资阳市、阿坝藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州、凉山彝族自治州等21个市，总计3448个区县乡镇街道。 这些数据详细记录了四川省各级行政区划的边界和范围，对于研究四川省的行政地理、经济发展、社会管理和公共服务等方面都具有重要的参考价值。例如，通过这些数据，我们可以了解到各个区县乡镇街道的地理位置、人口密度、经济状况等信息，为制定相应的政策和发展规划提供科学依据。 此外，这些数据还可以用于各类信息系统和平台的构建，如电子地图、导航系统、物流配送系统等，提升相关行业的服务效率和质量。同时，对于普通民众而言，这些数据也有助于提高他们对所在地区了解程度，方便他们进行各种生活和工作上的安排。 在未来，随着数据的不断更新和完善，这些信息的价值将进一步提升。政府和社会各界可以利用这些数据进行更为精确的分析和决策，推动四川省在城市规划、环境保护、民生服务等领域的持续进步。同时，这些数据的公开透明化，也将有助于提升政府工作的公开性和透明度，增强公众对政府的信任。 数据的详细程度还表明，数据的采集和处理需要高度的专业性和准确性。这不仅需要政府相关部门的积极作为，还需要依赖于先进的信息技术和大数据分析能力。只有这样，才能确保数据的准确性和实时性，充分发挥其在经济社会发展中的重要作用。 四川省2025年市区县乡镇街道json数据的发布，是四川省信息化建设的重要一步。它不仅标志着四川省在信息技术应用和数据管理方面取得的进步，也为未来的行政管理和公共服务提供了更为坚实的基础。随着四川省在这些领域的不断努力，相信在未来，四川省的信息化建设将达到一个新的高度，为全省的经济社会发展提供强有力的支撑。

包含：行政代码、邮政编码、区号、名称、简称、组合名、拼音、经纬度。

建立一个全球范围的三级行政区划数据库，使用MySQL作为数据库管理系统。该数据库表应涵盖世界各国的省（州、邦等）、市（城镇、区等）和县（郡、自治县等）的详细数据，并明确体现省、市、县之间的上下级行政隶属关系。

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它采用完全独立于语言的文本格式，但也使用了类似于C家族语言（包括C、C++、C#、Java、JavaScript、Perl、Python等）的习惯，这使得JSON成为理想的数据交换语言。在本案例中，提供的“全国省市县三级行政区域”数据是用JSON格式编写的，主要用于前端开发中的四级联动选择功能。 四级联动是指在用户界面中，通过四个下拉菜单或选择器，让用户依次选择国家、省份、城市和区县，形成一个完整的地址。这种功能常用于地图应用、物流配送、地址填写等场景，为用户提供便捷的定位方式。 JSON文件`areas.json`可能包含以下结构： ```json { "国家": { "省份1": { "城市1": { "区县1": {}, "区县2": {} }, "城市2": { "区县3": {}, "区县4": {} } }, "省份2": { ... }, ... } } ``` 在这个结构中，“国家”是顶级对象，下面包含多个省份，每个省份又包含多个城市，城市再包含区县。每个层级都是由键值对构成的，键表示行政区域的名称，值则可以是另一个包含下级行政区域的对象或者为空，表示没有更下级的行政区域。 JSON数据的特点如下： 1. 易读性：JSON使用大括号`{}`表示对象，方括号`[]`表示数组，键值对之间用逗号`,`分隔，使得数据可读性强。 2. 简洁性：JSON格式不冗余，数据紧凑，传输速度快。 3. 动态类型：JSON可以表示数组、对象、字符串、数字、布尔值和null等多种数据类型。 4. 支持递归：像上面的行政区域数据，可以通过递归结构表示无限层级的关系。 在前端开发中，使用JSON数据进行四级联动通常涉及以下步骤： 1. 使用Ajax或Fetch等方法从服务器获取`areas.json`文件。 2. 解析JSON数据，将其转换为JavaScript对象。 3. 创建四个下拉列表或选择器，并根据当前选择项动态更新下一级别的选项。 4. 当用户在最后一级选择完成后，收集所有级别的选择，形成完整的地址信息。 对于开发者来说，理解并正确处理JSON数据是必备技能之一，尤其是在前后端交互中。而处理全国行政区域数据时，还需要考虑到行政区划的变更，定期更新JSON文件以保持数据的准确性。此外，优化加载和解析性能，避免一次性加载过多数据，也是前端开发中需要注意的问题。

广西壮族自治区、市、县及街镇SVG图

矢量边界，行政区域边界，精确到区县，可直接导入arcgis使用

根据所提供的信息，我们可以得知这是一个关于地理信息系统（GIS）的数据集，具体涉及江西省的降水信息和地理矢量数据。这一数据集对于地理学、气象学、城乡规划等多个领域的研究和应用都具有重要意义。以下是详细的知识点解析： 数据集标题中提到的“色斑图示例数据”指的是通过不同颜色来表示不同数值范围的地图，这种地图通常用于直观展示如降水量这样的地理空间数据的分布特征。色斑图中不同的颜色或色带代表不同的降水量级，从而使得观察者能够迅速理解地理区域内的降水情况。 数据集包含了“江西省矢量”，这指的是以矢量图形形式表示的江西省的地理信息。矢量图形不同于光栅图像，它是用点、线、面和多边形等元素定义的图形，能够精确表示地理实体的边界和属性信息，便于在GIS软件中进行分析和编辑。江西省矢量数据能够为用户提供精确的地理参考框架，便于将降水数据与地理位置准确对应。 数据集中还包含了“江西省各县年平均降水量(mm)”，这表明数据集详细记录了江西省每个县一年中的平均降水量。这些数据为研究者提供了具体的气候研究基础数据，可用于气候分析、农业规划、水资源管理等众多领域。年平均降水量以毫米为单位，是衡量一个地区水分循环和水资源状况的重要指标。 数据集的“点为县的物理中心点”意味着每个县的降水量数据是根据该县域中心点的降水量来代表的。这种简化的方法可以快速绘制出整个江西省的降水量分布图，但可能掩盖了县域内部的降水差异。在实际应用中，这样的简化处理需要根据具体研究目的和精度要求来决定其适用性。 数据集的标签“geojson 降水量 cesium”提示了该数据集的文件格式和应用场景。GeoJSON是一种基于JSON的地理数据格式，用于存储地理空间数据，支持多种地理对象如点、线、面等。而“cesium”可能指的是CesiumJS，这是一个开源的JavaScript库，用于在Web浏览器中创建三维地球仪和二维地图，广泛应用于地理信息可视化。这表明数据集不仅适用于GIS软件分析，也适用于网络端的交互式地图展示。 此数据集是一个宝贵的地理空间资源，它将有助于研究人员进行气候模式分析、气候变化研究、农业产量预测以及水资源的合理规划和管理。数据的可用性和应用广泛性也使得这一数据集成为地理学和相关学科领域的重要工具。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/27e1210fbf58 SHP文件是一种由ESRI公司开发的ArcGIS软件专用的矢量数据格式，主要用于存储地理空间信息，涵盖点、线、面等几何对象。在2022年7月版本的云南省地理信息资料包中，详细记录了云南省的行政区划（包括省、市、县三级）、道路网和公路网等数据。 其中，云南省.dbf文件是该数据集的核心，它存储了省级行政边界的属性信息，如行政级别、代码、名称等，这些信息可用于地理统计和分析，例如人口分布和经济状况的区域比较。此外，云南省_市.dbf和云南省_县.dbf文件分别记录了地市级和区县级的行政边界数据，这些数据在城市规划、政策制定和资源分配等方面具有重要意义。在GIS环境中，行政边界数据可与其他社会经济数据叠加，用于研究不同行政级别的地域特征。 交通网络部分的数据由云南省_roads.dbf和云南省_railways.dbf文件提供。云南省_roads.dbf文件包含云南省内的主要公路和道路信息，如高速公路、国道、省道等；而云南省_railways.dbf文件则涵盖了云南省的铁路线路信息。这些交通网络数据对于交通规划、物流分析和城市交通研究至关重要。DBF文件中的属性信息可能包括道路类型、等级、长度、车道数等，有助于进一步分析交通流量、通勤模式以及优化交通基础设施。 此外，prj文件（如云南省.prj、云南省_市.prj等）记录了数据的空间参考坐标系统，确保所有地理信息能够在地图上正确定位，例如采用中国2000国家大地坐标系，从而在GIS软件中准确展示云南省的地理位置。 这些SHP文件及相关数据在GIS领域应用广泛。学者、政策制定者和商业机构可以利用这些资料进行空间分析，如计算距离、缓冲区分析、人口覆盖范围预测等，也可用于地图制作、灾害风险评估、环境影响分析和城市规划等多个领域。该数据包提供了全面

颤抖吧少年们。天气预报会用到的省市县三个级别的json文件，县有对应的id ，用来查询天气。 压缩文件里有两个文件：气象数据开放平台下载的excel文件，我自己转成的json文件。 喜欢的请给好评，花了我不少时间转格式，转个是的方法可以去我的博客www.flowerfat.com里看那篇天气预报（三）的文章哈，是用android转的

中国各个行政区域省市地区数据库下载，比较全的省市县地区数据库表，个人收集整理，中国各个行政区域省市地区数据库下载，仅供学习参考。