领导要求根据公交订单的起点/终点数据，来展示用户下单的起点/终点的分布情况，这时用热力图来展示分布情况更加直观。
在使用高德地图热力图api的过程中，被几个参数折磨到凌晨2点多，将经验总结如下。
在官方热力图api实例中有标准代码。
<!doctype html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no, width=device-width">
<title>热力图</title>
<link rel="stylesheet" href="https://a.amap.com/jsapi_demos/static/demo-center/css/demo-center.css"/>
<style>
html,
body,
#container {
margin: 0;
padding: 0;
width: 100%;
height: 100%;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="container"></div>
<div class="input-card" style="width: auto;">
<div class="input-item">
<button class="btn" onclick="heatmap.show()">显示热力图</button>
</div>
<div class="input-item">
<button class="btn" onclick="heatmap.hide()">关闭热力图</button>
</div>
</div>
<script src="//webapi.amap.com/maps?v=1.4.15&key=您申请的key值"></script>
<script src="//a.amap.com/jsapi_demos/static/resource/heatmapData.js"></script>
<script>
var map = new AMap.Map("container", {
resizeEnable: true,
center: [116.418261, 39.921984],
zoom: 11
});
if (!isSupportCanvas()) {
alert('热力图仅对支持canvas的浏览器适用,您所使用的浏览器不能使用热力图功能,请换个浏览器试试~')
}
var heatmap;
map.plugin(["AMap.Heatmap"], function () {
//初始化heatmap对象
heatmap = new AMap.Heatmap(map, {
radius: 25, //给定半径
opacity: [0, 0.8]
/*,
gradient:{
0.5: 'blue',
0.65: 'rgb(117,211,248)',
0.7: 'rgb(0, 255, 0)',
0.9: '#ffea00',
1.0: 'red'
}
*/
});
heatmap.setDataSet({
data: heatmapData,
max: 100
});
});
//判断浏览区是否支持canvas
function isSupportCanvas() {
var elem = document.createElement('canvas');
return !!(elem.getContext && elem.getContext('2d'));
}
</script>
</body>
</html>
主要需要注意的地方如下：
<script src="//webapi.amap.com/maps?v=1.4.15&key=您申请的key值"></script>
其中需要的key，可以注册高德地图开发者后，在我的应用中找到（需要创建一个应用）
<script src="//a.amap.com/jsapi_demos/static/resource/heatmapData.js"></script>
js中根据自己的代码修改路径和名字，其中直接返回json数据即可。例如：
var heatmapData = [
{
"lng":"116.311322","lat":"39.957033","count":1},
{
"lng":"116.16741","lat":"39.89261","count":2}
];
字段含义
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| lng | 经度 |
| lat | 纬度 |
| count | 出现次数 |
剩下的js代码注意做两件事
下面着重说明其中出现的几个参数的含义。js代码列举如下，说明请注意注释。
var map = new AMap.Map("container", {
resizeEnable: true,
center: [116.418261, 39.921984],
zoom: 11 // zoom表示地图打开时候默认的缩放级别，数值变大，地图相当于放大，看见的实际面积减小，内容变详细
});
if (!isSupportCanvas()) {
alert('热力图仅对支持canvas的浏览器适用,您所使用的浏览器不能使用热力图功能,请换个浏览器试试~')
}
var heatmap;
map.plugin(["AMap.Heatmap"], function () {
//初始化heatmap对象
heatmap = new AMap.Heatmap(map, {
radius: 25, // 每个点的覆盖范围半径，单位是像素
/**
* 热力图的透明度，包含两个值（取值范围从0到1），表示透明度从完全透明到完全不透明的变化值。
* 这个选项对应着热力图颜色的渐变。
* 举个例子，opacity: [0, 1]，则坐标点的数目在最小梯度的区域是完全透明的，在最大梯度的区域是完全不透明的。
* 再举个例子，opacity: [1, 1]，则整个热点图的区域都是完全不透明的。
* 所谓梯度见下面的gradient配置说明。
*/
opacity: [0, 0.8],
/**
* 颜色梯度配置，我们设目标值(某点范围内点数目/下面配置的max)为x。
* key是x的区间配置,value是对应区间的颜色。
* 举个例子，假设gradient和max的配置均是下面的代码。
* 当某个点出现的数目为10时，x = 某点范围内点数目 / 下面配置的max = 10/10 = 1,
* x > 0.9，则目标区域显示的颜色为红色。
* 具体的范围如下：
* x > 0.9 red
* 0.9 > x > 0.7 yellow
* 0.7 > x > 0.5 green
* 0.5 > x > 0.3 blue
* 0.3 > x blue
* 注意，即使x的值小于0.3还是会有颜色。
*/
gradient:{
0.3: 'blue',
0.5: 'green',
0.7: 'yellow',
0.9: 'red'
}
});
//设置数据集：该数据为北京部分“公园”数据
heatmap.setDataSet({
data: heatmapData, // 加载数据一节中，js文件内保存所有数据的变量。
max: 10 // 见gradient的例子
});
});
要配置出显示合适的热力图，注意关注三个参数（radius、gradient、max）。如果配置不当，会导致热力图的重点区域不突出。热点图中的颜色显示规则如下：
我们设 (某点范围内点数目 / max) 为x。gradient的配置为
gradient:{
0.3: 'blue',
0.5: 'green',
0.7: 'yellow',
0.9: 'red'
}
max的配置为 10
heatmap.setDataSet({
data: heatmapData, // 加载数据一节中，js文件内保存所有数据的变量。
max: 10 // 见gradient的例子
});
举个例子，当某个点出现的次数为10时，x = 10 / 10 = 1,
x > 0.9，则目标区域显示的颜色为红色。具体的范围如下：
| 范围 | 颜色 |
|---|---|
| x > 0.9 | red |
| 0.9 > x > 0.7 | yellow |
| 0.7 > x > 0.5 | green |
| 0.5 > x > 0.3 | blue |
| 0.3 > x | blue |
redius控制单个点的笼罩半径，半径范围内所有的点都会算作此点的数目，变相增大 x 的值。设置合适的半径，确定每个点的笼罩范围。
max代表热点图区分热度的界限，某地区的点数超过max一定比例，即显示对应gradient配置的颜色。
文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下：http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态：[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
文章浏览阅读1.3w次，点赞45次，收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境，自带jupyter notebook，但在我打开jupyter notebook界面后，却找不到对应的虚拟环境，原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境，其他环境要想使用必须手动下载一些库：1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
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文章浏览阅读4.5k次，点赞2次，收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了，例如：这里的:sty..._vue el-color-picker
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