使用动态热力图进行GIS数据可视化

最新推荐文章于 2025-12-02 01:42:42 发布

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本文介绍了如何使用GIS中的动态热力图进行数据可视化，通过Python的Folium库创建了一个展示城市犯罪事件分布的动态热力图，帮助理解地理数据的分布和密度。

GIS（地理信息系统）是一种用于收集、管理、分析和可视化地理数据的技术。动态热力图是GIS中常用的数据可视化方法之一，它可以帮助我们更好地理解和分析地理数据的分布和密度。在本文中，我们将探讨如何使用动态热力图在GIS中进行数据可视化，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要准备一些地理数据来创建动态热力图。在这个示例中，我们将使用一些虚构的数据来表示城市中的犯罪事件。每个犯罪事件都有一个经度和纬度坐标，我们将使用这些坐标来绘制热力图。下面是一个简单的犯罪事件数据集示例：

crime_data = [
    {"latitude": 39.9526, "longitude": -75.1652},
    {"latitude": 40.7128, "longitude": -74.0060},
    {"latitude": 34.0522, "longitude": -118.2437},
    {"latitude": 41.8781, "longitude": -87.6298},
    {"latitude": 29.7604, "longitude": -95.3698},
    ...
]

接下来，我们需要使用合适的GIS库来创建动态热力图。在Python中，我们可以使用Folium库来实现这一目标。Folium是一个基于Leaflet.js的Python库，它提供了丰富的地图可视化功能。

首先，我们需要安装Folium库。可以使用以下命令来安装它：

pip install folium

安装完成后，我们可以开始编写代码来创建动态热力图。下面是一个使用Folium库创建动态热力图的

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