使用D3 Geo模块画澳大利亚地图

Posted 2020-09-04 寻找孩她妈

数据
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。因此做数据可视化前需要想明白2件事：

• 你有什么数据？
• 你要传达什么信息？

本文中的示例中，将以不同的颜色显示澳大利亚不同地区的客户数量。

因此，首先需要澳大利亚的地图数据，D3中的Geo模块可以处理GeoJSON格式的地理数据。（GeoJSON是一种对各种地理数据结构进行编码的格式。GeoJSON对象可以表示几何、特征或者特征集合。GeoJSON支持下面几何类型：点、线、面、多点、多线、多面和几何集合。GeoJSON里的特征包含一个几何对象和其他属性，特征集合表示一系列特征。参见：http://www.oschina.net/translate/geojson-spec?cmp）
开发者可以从Natural Earth（http://www.naturalearthdata.com/）获取到全球所有的地理数据，使用其地理数据需要 注意2点：

• 其有3种比例的数据1：10m，1：50m和1：110m。1：10m比例的数据拥有更细节的数据，只有它才有州（省）的信息。
• 其数据不是GeoJSON格式的（Shapefile），需要通过GDAL(Geospatial Data Abstraction Library）库转换为GeoJSON格式。

在Mac下安装GDAL非常方便，感谢Homebrew：

Shell代码  

1. brew install gdal  

然后通过如下命令就可以Shapefile中的澳大利亚的数据提取出来。

Shell代码  

1. ogr2ogr -f GeoJSON -where "sr_adm0_a3 = ‘AUS‘" aus.states.json 10m_cultural/ne_10m_admin_1_states_provinces_lakes_shp.shp  

是一个类似下文这样的一个GeoJSON格式数据。

javascript代码  

1. {  
2.     "type": "FeatureCollection",  
3.     "features": [  
4.         {  
5.             "type": "Feature",  
6.             "properties": {  
7.                 ...  
8.             },  
9.             "geometry": {  
10.                 "type": "Polygon",  
11.                 "coordinates": [  
12.                     [  
13.                         ....  
14.                     ]  
15.                 ]  
16.             }  
17.         },  
18.         ......  

顺道提一下，Geo数据一般都比较大，尤其是GeoJSON格式下的数据，像上面生成的数据就有741KB，这对于Web应用来说已经是很大的一个数值。开发者可以通过Topojson（https://github.com/mbostock/topojson/wiki）压缩数据。Topojson是GeoJSON的一个扩展，使用方式大致相同，这儿就不讲Topojson了，下图可以让开发者大致了解一下三种格式下数据的大小：


画图
有了数据，接下来就开始画图。D3画图都有一定的套路，首先需要确定把矢量图SVG放到那儿，以及图的大小

Javascript代码  

1. var width  = 960;  
2. var height = 580;  
3. var svg = d3.select("#geo_distribution").append("svg")  
4.         .attr("width", width)  
5.         .attr("height", height)  
6.         .append("g")  
7.         .attr("transform", "translate(0,0)");  

接着，需要创建一个路径生成器，路径生成器可以接收一个投射函数，该投射函数存在的目的是把圆形地球上的经纬度投射到平面的Web界面上。D3自带了各种各样的投射函数（https://github.com/mbostock/d3/wiki/Geo-Projections），本例中使用的是墨卡托投影（http://baike.baidu.com/view/301981.htm?fr=aladdin）。

Javascript代码  

1. var projection = d3.geo.mercator()  
2.        .center([132, -28])  
3.        .scale(850)  
4.        .translate([width/2, height/2]);  
5.   
6.    var path = d3.geo.path()  
7.        .projection(projection);  

然后，根据读取的GeoJSON数据绘制路径：

Javascript代码  

1. var color = d3.scale.category20();  
2. var states = svg.append("svg:g")  
3.         .attr("id", "states");  
4. d3.json("data/aus.states.json", function(error, root) {  
5.         if (error)  
6.             return console.error(error);  
7.   
8.         states.selectAll("path")  
9.             .data( root.features)  
10.             .enter()  
11.             .append("path")  
12.             .attr("stroke","#000")//路径线颜色  
13.             .attr("stroke-width",1)//路径线宽度  
14.             .attr("fill", function(d,i){  
15.                 return color(i);//color函数可根据数据设置每个州板块的颜色，示例中使用的是D3自带的颜色函数。  
16.             })  
17.             .attr("d", path )  
18.             .on("mouseover",function(d,i){//添加鼠标事件  
19.                 d3.select(this)  
20.                     .attr("fill","yellow");  
21.             })  
22.             .on("mouseout",function(d,i){  
23.                 d3.select(this)  
24.                     .attr("fill",color(i));  
25.             });  
26.     });  

画到这儿一个澳大利亚的地图就是下面这个样子了：


加点佐料
画了地区之后，纯属个人乐趣，还想画点城市在上面，做法也是一样的， 首先获取Geo数据，还是可以从Natural Earth的地理数据中转换得到（注：转换数据时，开发者可以根据个人爱好过滤掉一些数据，比方说下面的命令中我过滤掉了规模上第四等级以后的小城市）：

Shell代码  

1. ogr2ogr -f GeoJSON -where "ADM0_A3 = ‘AUS‘ and SCALERANK <=4" aus.big.cities.json 10m_cultural/ne_10m_populated_places.shp  

接着，把用于描述城市的小圆点和城市名字的SVG添加到底层SVG上：

Javascript代码  

1. var circles = svg.append("svg:g")  
2.     .attr("id", "circles");  
3.   
4. var texts = svg.append("svg:g")  
5.     .attr("id", "texts");  

然后，根据前面得到的数据在创建的SVG上画图

Javascript代码  

1. d3.json("data/aus.cities.json", function(error, root) {  
2.         circles.selectAll("circle")  
3.             .data(root.features)  
4.             .enter().  
5.             append("svg:circle")  
6.             .attr("cx", function(d){return projection([d.properties[‘LONGITUDE‘],d.properties[‘LATITUDE‘]])[0];})//根据城市的经纬度投射确定圆点坐标  
7.             .attr("cy",function(d){return projection([d.properties[‘LONGITUDE‘],d.properties[‘LATITUDE‘]])[1];})  
8.             .attr("r", 3)  
9.             .attr(‘fill‘,‘#29FF57‘);  
10.   
11.         texts.selectAll("text")  
12.             .data(root.features)  
13.             .enter()  
14.             .append("svg:text")  
15.             .text(function(d){return d.properties[‘NAME‘];})  
16.             .attr("x", function(d){  
17.                 return projection([ d.properties[‘LONGITUDE‘],d.properties[‘LATITUDE‘]])[0];})  
18.             .attr("y",function(d){  
19.                 return projection([d.properties[‘LONGITUDE‘],d.properties[‘LATITUDE‘]])[1];  
20.             })  
21.             .attr(‘fill‘,‘#000‘)  
22.             .attr(‘font-size‘,‘9px‘);  
23.   
24.     });  

最后得到的结果如下：


参考：

http://www.tnoda.com/blog/2013-12-07
https://github.com/mbostock/d3/wiki/Geo-Paths#path