微信小程序热力图怎么开

一、首先点击手机桌面微信图标，进入微信的界面，登录微信。

二、登录成功后，点击微信界面右下角的“我”菜单。

三、在打开的界面中选择“钱包”项，这里有所有腾讯提供的服务及第三方服务，城市热力图是腾讯自家提供的一项服务。

四、城市热力图属于城市服务类别，所以在打开的界面直接选择城市服务即可。

五、进入城市服务界面后，如果没有给服务定位的权限或定位的城市不对，则先手动更改城市(点击城市项就可以选择)。

六、找到“交通出行”分类，在其中有一项“拥堵查询”的功能，选择即可。

七、在打开的拥堵查询页面中，选择“城市热力图”，点击进入即可。

八、在打开的“宜出行”页面中，就可以查看城市热力图了，需要注意的是，这个页面也需要定位的权限。

百度地图、高德地图、谷歌地图、腾讯地图、Arcgis软件提供数据分析、地图、热力图。

1、百度地图：

百度地图热力图功能，展示该地区人员密度。在这部分中，关键就是数据的获取(坐标信息)。热力图能告诉用户页面的哪些部分吸引了大多数访客的注意，这对web数据分析非常有用。

2、高德地图：

高德热力图是利用获取的手机基站定位该区域的用户数量,通过用户数量渲染地图颜色。实现展示该地区人的密度，关键就是数据的获取(坐标信息)。

3、谷歌地图：

提供包括局部详细的卫星照片，此款服务可以提供含有全球城市政区和交通以及商业信息的矢量地图、不同分辨率的卫星照片和可以用来显示地形和等高线地形视图。

4、腾讯地图：

这是由腾讯公司推出的一种互联网地图服务。用户可以从地图中看到普通的矩形地图、卫星地图和街景地图以及室内景(详见下面)。用户可以使用地图查询银行、医院、宾馆、公园等地理位置，有助用户的平时生活出行所需。

5、Arcgis：

ArcGIS产品线为用户提供一个可伸缩的，全面的GIS平台。ArcObjects包含了许多的可编程组件，从细粒度的对象（例如单个的几何对象）到粗粒度的对象（例如与现有ArcMap文档交互的地图对象）涉及面极广，这些对象为开发者集成了全面的GIS功能。

        热力图（Heat Map）是通过密度函数进行可视化用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够独立于缩放因子感知点的密度。

        (Heat Map):一般是基于离散点、线或面的分析与表达，或者基于连续表面的密度分析得到的热力图或热度图。强调空间位置和基本的空间分布特征。

MH370 location probability heat map

  这里主要以ArcGIS中点要素 核密度分析说明

  核密度分析工具用于计算要素在其周围邻域中的密度，通过离散点数据进行内插，落入搜索区的点具有不同的权重，靠近搜索中心的点或线会被赋予较大的权重，反之，权重较小，它的计算结果分布较平滑。

  点要素核密度分析用于计算每个输出栅格像元周围的点要素的密度。每个点上方均覆盖着一个平滑曲面。在点所在位置处表面值最高，随着与点的距离的增大表面值逐渐减小，在与点的距离等于搜索半径的位置处表面值为零。仅允许使用圆形邻域。

  每个输出栅格像元的密度均为叠加在栅格像元中心的所有核表面的值之和。核函数以 Silverman 的著作（1986 年版，第 76 页，equation 45）中描述的四次核函数为基础。

ArcGIS默认搜索半径（带宽）算法

1 计算输入点的平均中心。如果所选的 Population 字段使用的值不是 None，则此计算以下所有计算都将通过该字段中的值进行加权。

2 计算与所有点的（加权）平均中心之间的距离。

3 计算这些距离的（加权）中值 Dm。

4 计算（加权）标准距离 SD。

5 使用以下公式计算带宽：

其中：

• SD 是标准距离

• Dm 是中值距离

• 如果未使用 population 字段，则 n 是点数；反之，n 则是 population 字段值的总和

注:

请注意，方程的 min 部分表示将使用两选项中计算得出值较小者。

打开ArcGIS Pro 新建一个空的工程

新建工程后的界面

插入》新建地图

新建地图后界面

shp添加数据

选择符号系统》热点图符号渲染

大功告成

更改底图地效果

参考资料

1Silverman, B W Density Estimation for Statistics and Data AnalysisNew York:Chapman and Hall, 1986

2Perrot, A; Bourqui, R; Hanusse, N; Lalanne, F; Auber, D (2015) "Large interactive visualization of density functions on big data infrastructure" IEEE 5th Symposium on Large Data Analysis and Visualization (LDAV), 2015: 99–106 doi:101109/LDAV20157348077 ISBN 978-1-4673-8517-6

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