navicat er图没有连线_迁徙图?流向图?城市关系强度图?
不記得是從哪年開始,每年春運期間,百度都會發布個春運大數據,其中最讓人印象深刻莫過于那張酷炫的遷徙圖,多少漂泊在外的人啊。
百度遷徙以區域和時間為兩個維度,通過LBS開放平臺分析手機用戶的定位信息,能夠映射出手機用戶的遷徙軌跡,可用于觀察當前及過往時間段內,全國總體遷徙情況,以及各省、市、區的遷徙情況,直觀地確定遷入人口的來源和遷出人口的去向
1.遷徙圖or流向圖
遷徙圖通俗點也稱為流向圖,其實本質上就是將地圖上的兩點之間連線,來展示人從一個位置到另一個位置的變化狀態,當樣本數據足夠多時,連線會越來越密集,形成「M:N」的對應關系,地圖上可以直觀的看出哪些是人口遷入遷出最熱的地方。
這個遷徙圖你可以使用百度的前端圖表組件 echart 實現,作為 GISer 的我們動動鼠標就能搞定的事,何必要寫代碼呢?下面就介紹一下在大殺器 ArcMap 中如何實現。
先從簡單的開始,比如我想做一張「北漂返鄉遷徙圖」。為了簡化,這里北京作為唯一遷出城市,把各省的省會城市作為遷入城市,這樣就形成了「1:N」的對應關系。
現在你需要一個包含全國所有省會城市的點數據,如果沒有后臺回復「190708」獲取。好了現在基礎數據有了,下面問題就是如何在點之間生成線。
好在 ArcToolBox 中提供了一個 GP 工具「XY 轉線」:
這個工具能根據輸入表中的起止坐標字段生成線要素,確實是我們需要的。但現有的基礎數據拿來還沒法直接用,因為它對應的屬性表記錄中沒有相應的字段可以記錄起止點坐標。
原始基礎數據屬性表所以我們需要創建四個字段用于存儲起止坐標點的經緯度,這里所有記錄的起點坐標都是遷出城市北京的位置,而終點坐標應該是當前記錄代表城市的位置。
這樣才能保證通過「XY 轉線」操作后,每條記錄都能生成一條從北京射出到當前城市的線要素。當然每條記錄的起止坐標反過來效果也一樣,畢竟我們只要生成兩點連線。
添加起止點字段后的數據屬性表圖上的起止坐標就是反過來的,end_x 和 end_y 是北京的坐標,start_x 和 start_y就是當前城市比如“烏魯木齊”的坐標。每條記錄所代表城市的坐標可以通過「計算幾何」直接得到。
特別要注意的是,這四個字段的類型一定要選成數值型,文本類型雖然可以存儲,但在「XY 轉線」工具里無法識別。
到此數據已經完備,下面就可以在工具里操作了:
有個選項是「線類型」,這里需要注意一下,它有四個選項,工具幫助里已經有了詳細 的說明,這里就不再贅述了。
工具計算完成后,會生成一個線要素類,其中的每個要素就是北京到各個省會城市的連線,符號化后再添加個暗色風的底圖,就可以得到如下圖所示的地圖。
是不是覺得長得還行?確實,但這張圖徒有其表,不能反映任何現象,僅僅是個示意圖,放在 PPT 里也只能做個點綴,不能拿出來說事的那種。ArcMap 地圖工程后臺回復「190708」即可獲取。
2.城市關系強度圖
徒有其表是事實,制作方法才是關鍵,有了這張圖打底,我們就能繼續深入,搞點有價值的事情,比如做一張「城市關系強度圖」。
圖片來自網絡侵刪學城市規劃相關專業的小伙伴應該會遇到這種圖。城市強度怎么算,我教不了你,但可以教你這張圖怎么做。
有了上面的知識打底,這里就好辦了。首先顯然這里不是上面那張「北漂返鄉遷徙圖」中簡單的「1:N」的關系,因為研究的是各個城市的關系強度所以當然是「M:N」的關系。
當然如果你只考慮省會城市和省內其它城市的關系強度,或者只研究首都北京和其它省會城市的關系強度,就又回到「1:N」的關系中去了,模擬分析結果如下圖。
圖中關系強度是模擬的。關系強度可以利用 ArcMap 的「符號系統」-「多個屬性」來實現,值字段選擇存儲城市關系強度的字段,在符號大小里確認分級方法,完成后連線的粗細程度就可以反應城市關系的強度。ArcMap 地圖工程后臺回復「190709」即可獲取
最后再說「M:N」關系,如果要研究某個省份內所以 N 個城市之間的關系強度,那基礎數據表里就需要有 N*(N-1) 條記錄,每條記錄存儲當前城市坐標和另外一個城市的坐標,這樣才能保證通過「XY 轉線」工具后能夠生成所有城市和其它所有城市間的連線。
當城市間的連線生成后,就可以按照上面說的符號化方法,根據關系強度值將城市間的關系強度可視化表達出來。
這里要說明一個細節,通過「XY 轉線」生成的線要素中是沒有專題屬性字段的,所以需要關聯原有數據的屬性字段,這里可以在線要素上右鍵,選擇連接或關聯菜單。
通過 FID 將附加屬性關聯到線要素中,便于符號化。
3.總結
文中詳細介紹了從最基本的流向圖的制作,到具備分析價值的城市關系強度圖的制作。
一是想分享一個制圖技巧,二是想表達無論遷徙圖還是流向圖、城市關系強度圖,還是其他演變出來的各種圖,都不過是數據可視化的一個技巧罷了。
特別在結合專題數據時,利用地圖作數據可視化才能發揮它最耀眼的色彩,否則很容易陷入“徒有其表”的尷尬境地。我們在制作專題地圖時不要片面關注地圖的“顏值”,而忽略其“內涵”。
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