本文介绍了热点分析（Getis-Ord Gi*）在识别地理空间数据中高值或低值聚集的应用。热点分析为每个要素计算z得分，以判断是否存在显著的热点或冷点。文章对比了全局统计量Getis-Ord General G与局部统计量Getis-Ord Gi*的区别，前者检测整个区域是否存在高值或低值聚类，后者则定位具体热点或冷点位置。通过对第七次人口普查的地级市数据进行热点分析，结果显示南方及东部沿海省份为

本文介绍了如何使用ArcGIS Pro将LandScan提供的1公里精度的全球人口分布栅格数据（TIFF格式）提取到网格并进行可视化。LandScan是由美国能源部橡树岭国家实验室提供的全球人口分布数据集，具有30弧秒（约1公里）的空间分辨率。通过ArcGIS Pro，首先建立了1公里×1公里的渔网，接着对渔网进行了两次裁剪以匹配上海市行政区划。随后，将人口分布栅格数据裁剪并与渔网进行关联，最后通

本文介绍了如何利用OpenStreetMap（OSM）的POI（Point of Interest）数据进行地理信息分析。OSM POI数据涵盖各种兴趣点，如餐馆、酒店、公交站和学校等，对地图绘制、路径规划及其他地理分析任务极为有用。本文提供了最新的OSM POI数据下载地址（Index of /results/osm-to-csv/poi），并特别指出国外城市的POI数据质量较高。通过下载并导入

本篇文章研究利用学者王晓磊公开分享的全国城市空气质量历史数据，结合地理信息系统（GIS）技术，深入分析了主要城市的空气质量状况。原始数据按日划分存储，每文件记录一天内全国各监测站点逐时的空气质量指标值，如PM2.5、PM10、SO₂等共15项关键指标。此外，还提供了包含各站点经纬度坐标的文件，便于空间分析。通过将AQI数据与站点列表关联，并在ArcGIS中使用“显示XY数据”功能，实现了站点数据的

本文对深圳市电动汽车充电基础设施的时空分布进行了深入分析。对2022年6月19日至7月18日和2022年9月至2023年9月期间的公共充电桩数据，包括充电桩的实时状态、位置、数量、占用情况及价格等详细信息进行可视化分析，研究现深圳市充电站分布存在显著不均衡性。旨在为优化充电基础设施布局、提升充电服务质量和推动电动汽车技术发展提供科学依据。

本文介绍了使用GeoPackage (GPKG) 数据格式进行路网数据处理和可视化的流程。GeoPackage是一种基于SQLite的地理空间数据存储格式，相比传统的Shapefile (shp) 具有更多优势，如支持SQL查询、高效处理大规模数据等。使用Python的osmnx库可以从OpenStreetMap (OSM) 下载路网数据，并将其保存为GeoPackage格式。通过简单的Pytho

本文详细介绍了请求数据时最重要的三个要点：请求URL、请求方法和状态代码。GET请求主要用于从服务器获取资源，而POST请求则用于提交数据，如表单或文件。文章进一步探讨了GET和POST请求的实现步骤，包括检查请求是否成功、分析响应内容以及遍历多页数据并保存到CSV文件中。为了提高效率和避免频繁访问带来的问题，文中建议在请求间加入延时（time.sleep()）并使用代理池分散请求源。

本文介绍了沃尔沃汽车在中国线下服务网络的数据采集、处理与空间分布分析方法。技术上，通过 Python 的 requests 库调用官方接口，获取包含省市区、地址、经纬度、联系电话及服务类型等字段的 JSON 数据，并统一解析嵌套结构后导出为 CSV 文件。可视化结果清晰显示：沃尔沃网点高度集中于长三角地区（如上海、杭州、苏州），形成核心服务带；华北（北京、天津）与华南（广州、深圳）构成次级覆盖重心

本文介绍了鸿蒙智行（Harmony Intelligent Mobility Alliance）线下门店数据采集与分析的全过程。通过Python程序调用官方接口，获取全国门店的坐标、地址、营业时间等关键数据，并进行坐标系转换和地理可视化分析。研究发现，鸿蒙智行门店高度集中于长三角、珠三角和京津冀三大城市群，占比超六成；中西部呈现"省会孤岛"式布局，东北地区整体薄弱。选址偏好高端商圈和科技园区，与传

本文将探讨如何利用GET请求从官方网站上获取小菜园的门店分布信息，并展示使用Python的requests库发送GET请求的方法，以提取详细的门店位置信息。这些信息覆盖全国范围内的所有小菜园店铺，并通过解析JSON格式的数据或HTML页面来处理响应数据。这种做法有助于我们更深入地了解小菜园的市场策略及其在不同地区的消费趋势。接下来，我们将详细介绍如何实现这一过程，包括找到数据存储位置、理解关键部分