在前端 JS 文件中,使用 AJAX 技术从 /get_label_json 路由函数获取格式为{"y":115.9057200,"x":29.1660800,"label":0},的 JSON 数据,js文件写名为dbscan的函数绘制leaflet聚类图

时间: 2023-12-05 16:04:07 浏览: 79
以下是一个示例代码,可以实现从后端获取JSON数据并在Leaflet地图上展示聚类图: ``` function dbscan() { // 发送 AJAX 请求获取 JSON 数据 $.ajax({ url: "/get_label_json", success: function(data) { // 将 JSON 数据转换为 Leaflet Marker 对象 var markers = data.map(function(d) { return L.marker([d.y, d.x]) .bindPopup("Label: " + d.label); }); // 使用 Leaflet.markercluster 插件实现聚类图 var clusterLayer = L.markerClusterGroup(); clusterLayer.addLayers(markers); // 将聚类图添加到地图上 map.addLayer(clusterLayer); } }); } // 调用 dbscan 函数 dbscan(); ``` 需要注意的是,在前端 JS 文件中使用 AJAX 技术获取后端数据时,需要确保后端路由函数能够正确处理该请求。同时,Leaflet 地图库的引入也需要注意版本兼容性问题。
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在前端 JS 文件中,使用 AJAX 技术从 /get_label_json 路由函数获取格式为{"y":115.9057200,"x":29.1660800,"label":0},的 JSON 数据,用leaflet绘制聚类图

以下是一个简单的示例代码,使用 jQuery 库实现 AJAX 请求以获取 JSON 数据,并使用 Leaflet 库绘制聚类图: ```javascript // 创建 Leaflet 地图实例 var map = L.map('map').setView([29.1660800, 115.9057200], 10); // 加载 Leaflet 瓦片图层 L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png', { attribution: '&copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/">OpenStreetMap</a> contributors', maxZoom: 18, }).addTo(map); // 发送 AJAX 请求获取 JSON 数据 $.ajax({ url: '/get_label_json', dataType: 'json', success: function(data) { // 将 JSON 数据转换为 Leaflet 图层 var markers = L.markerClusterGroup(); for (var i = 0; i < data.length; i++) { var marker = L.marker([data[i].x, data[i].y]); marker.bindPopup('Label: ' + data[i].label); markers.addLayer(marker); } map.addLayer(markers); }, error: function(jqXHR, textStatus, errorThrown) { console.log('Error: ' + errorThrown); } }); ``` 需要注意的是,以上代码仅供参考,具体实现可能需要根据具体情况进行修改。例如,需要根据实际情况调整 Leaflet 地图的初始视图和瓦片图层,以及调整 AJAX 请求的 URL 和数据格式。

leaflet用flask得到{"y":115.9059900,"x":29.1660300,"label":0},格式的json文件,将其轨迹聚类图画出来

以下是一个简单的代码示例,使用Flask和Leaflet来绘制聚类图: ```python from flask import Flask, jsonify from flask_cors import CORS from random import uniform from sklearn.cluster import KMeans app = Flask(__name__) CORS(app) # 轨迹数据 data = [ {"y": 115.9059900, "x": 29.1660300, "label": 0}, {"y": 115.9060000, "x": 29.1660400, "label": 0}, {"y": 115.9060100, "x": 29.1660500, "label": 0}, {"y": 115.9070000, "x": 29.1670400, "label": 0}, {"y": 115.9070100, "x": 29.1670500, "label": 0}, {"y": 115.9070200, "x": 29.1670600, "label": 0}, {"y": 115.9080000, "x": 29.1680400, "label": 1}, {"y": 115.9080100, "x": 29.1680500, "label": 1}, {"y": 115.9080200, "x": 29.1680600, "label": 1}, {"y": 115.9090000, "x": 29.1690400, "label": 1}, {"y": 115.9090100, "x": 29.1690500, "label": 1}, {"y": 115.9090200, "x": 29.1690600, "label": 1}, {"y": 115.9100000, "x": 29.1700400, "label": 2}, {"y": 115.9100100, "x": 29.1700500, "label": 2}, {"y": 115.9100200, "x": 29.1700600, "label": 2}, {"y": 115.9110000, "x": 29.1710400, "label": 2}, {"y": 115.9110100, "x": 29.1710500, "label": 2}, {"y": 115.9110200, "x": 29.1710600, "label": 2}, ] # 聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit([[d["x"], d["y"]] for d in data]) for i, d in enumerate(data): d["label"] = kmeans.labels_[i] # 转换为GeoJSON格式 features = [] for d in data: feature = { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [d["y"], d["x"]] }, "properties": {"label": str(d["label"])} } features.append(feature) geojson = { "type": "FeatureCollection", "features": features } # 路由 @app.route("/") def index(): return app.send_static_file("index.html") @app.route("/data") def get_data(): return jsonify(geojson) if __name__ == "__main__": app.run(debug=True) ``` 上述代码中,我们使用了Flask的CORS扩展来允许跨域请求。我们首先定义了一些轨迹数据,然后使用scikit-learn库的KMeans算法进行聚类。聚类后,我们将数据转换为GeoJSON格式,然后将其作为路由的响应返回。 在static文件夹中,我们创建了一个名为index.html的文件,其中包含了一个Leaflet地图,它将从我们的Flask应用程序中获取数据并在地图上绘制聚类点。以下是index.html的示例代码: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>Leaflet Cluster Map</title> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/leaflet/1.7.1/leaflet.css" /> <style> #mapid { height: 100vh; } </style> </head> <body> <div id="mapid"></div> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/leaflet/1.7.1/leaflet.js"></script> <script> var mymap = L.map('mapid').setView([29.1660300, 115.9059900], 13); L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png', { attribution: '&copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/">OpenStreetMap</a> contributors' }).addTo(mymap); var markers = L.markerClusterGroup(); fetch("/data") .then(response => response.json()) .then(data => { L.geoJSON(data, { pointToLayer: function (feature, latlng) { return L.marker(latlng, { icon: L.divIcon({ html: feature.properties.label, className: 'label-icon', iconSize: [24, 24] }) }); } }).addTo(markers); mymap.addLayer(markers); }) .catch(error => console.error(error)); </script> </body> </html> ``` 在上述代码中,我们创建了一个名为`mymap`的Leaflet地图,并向其添加了一个OpenStreetMap图层。我们还创建了L.markerClusterGroup()对象,用于将聚类点分组。我们使用fetch()函数从我们的Flask应用程序中获取数据,并使用L.geoJSON()函数将其绘制在地图上。对于每个点,我们使用L.marker()函数创建一个标记,并使用L.divIcon()函数创建一个包含标签的图标。最后,我们将标记添加到聚类组中,并将其添加到地图中。 运行该应用程序并访问http://localhost:5000,您应该会看到一个包含聚类点的地图。聚类点上的标签表示它们属于哪个聚类。
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