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Pandas地震数据获取与可视化
浙江省 浙 杭州 華中 21 寧夏省 寧 銀川 塞北 NaN 2 3 安徽省 皖 合肥 華中 22 青海省 青 西寧 西部 NaN 3 4 江西省 贛 南昌 華中 23 綏遠省 綏 歸綏（今呼和浩特） 新疆阿克苏地区乌什县 1 2016-05-24 18:34:34.2 40.2 77.2 8 Ms3.0 天然地震 新疆克孜勒苏州阿图什市 2 2016-05-24 08:56:14.7 37.4 92.9 新疆阿克苏地区乌什县 1 2016-05-24 18:34:34.2 40.2 77.2 8 Ms3.0 天然地震 新疆克孜勒苏州阿图什市 2 2016-05-24 08:56:14.7 37.4 92.9 10 Ms3.0 天然地震 青海海西州格尔木市 画地震分布图 不太懂地震，除了了解一下分布，不知道还分析什么，就先画个分布图吧。 地震分布 可以看到最近一段时间地震在全国范围内的分布。
1.4K60发布于 2018-06-21 - 来自专栏Leaflet
基于SpringBoot和Leaflet的地震台网信息预警可视化
本文即对采集回来的中国地震台网数据进行预警可视化进行深入讲解。首先讲解后台的代码和功能设计，然后基于L.Icon.Pulse进行地震预警展示，最后展示预警可视化效果。 在地震可视化中，需要扩展的方法是需要提供按照震中位置和震级进行模糊 查询，同时提供按照地震主键查询地震详情的接口。在进行地震预警时，通过ajax获取详情实现地震位置的可视化。 在完成后端的应用开发之后，我们来进行前端可视化的开发。二、前端预警可视化设计与实现 为了在前端方便的对地震信息进行综合展示，我们计划将数据和底图使用Leaflet来进行集成。 这里仅说明如何进行table的绑定和预警可视化。 table绑定：为了将地震信息，如震发地点、震级、地震深度、经纬度等信息在列表中展示出来。这里采用layui的table组件。 会自动实现当前地震信息在地图上的定位。总结 以上就是本文的主要内容， 本文即对采集回来的中国地震台网数据进行预警可视化进行深入讲解。
12300编辑于 2026-06-12 - 来自专栏Java
基于SpringBoot和Echarts的全国地震可视化分析实战
前言 在之前的博客中基于SpringBoot和PotsGIS的各省地震震发可视化分析，在这篇博客中采用二维地图的展现形式对全国各省的地震震发情况进行了综合展示。 本文主要面向对于Leaflet等gis可视化框架不熟悉的朋友，在不使用gis可视化框架的同时进行地图应用的开发。 其它省份或者直辖市自治区采用截取前2位的方式。2、次数排名统计 次数排名统计，我们设计了两个柱状统计图，分别从次数最多和最少分别取前10进行数据展示。 具体的数据可以使用鼠标悬浮到对应省份上会悬浮提示地震的次数，如下图所示：2、图表展示 图表展示将根据地震的震发次数，将次数最多的top10和最少的top10进行展示。 其它没有进入统计图的省份具体次数如下：总结 以上就是本文的主要内容，本文主要面向对于Leaflet等gis可视化框架不熟悉的朋友，在不使用gis可视化框架的同时进行地图应用的开发。
17400编辑于 2026-06-06 - 来自专栏gis
基于SpringBoot和HeatMap的全球地震热力图可视化实践
本文将结合中国地震台网数据集，使用HeatMap热力图插件做可视化，后端使用SpringBoot框架进行业务逻辑开发组件。 本文可以作为学习热力图可视化的教程，同时对于使用gis来分析我们的生活环境也是一个非常好的实践机会。对这些方面感兴趣的朋友可以对本文指正一番。 将其下载到本地后，可以看到它的源码和相关实例目录如下所示：2、属性和方法介绍 在HeatMap组件当中，有一个非常重要的配置属性会用得到。这个配置属性就是cfg对象。 1、三大地震带反演2、地震区域分析 通过以上三张热力图其实可以很明显看到非常红色耀眼的三条地震带，其大概的位置分布与互联网上的介绍没有什么区别，与世界三条地震带的分布范围基本拟合。 总结 以上就是本文的主要内容，本文将结合中国地震台网数据集，使用HeatMap热力图插件做可视化，后端使用SpringBoot框架进行业务逻辑开发组件。
14200编辑于 2026-06-12 - 来自专栏知识点分享
地震仿真分析
(2-10)将(2-12)代入(2-10)得到质点的地震作用公式如下： (2-11)式(2-6)和式(2-11)式规范给出的两个公式。 先用式(2-6)计算出总的地震作用，然后用公式(2-11)求得各质点的地震作用。抗震设计反应谱-地震影响系数在不同的地震中，主要是地面最大加速度不同，其次才是其它因素的影响。 因此可把地震作用公式改写为 (2-12)其中W是结构自重。在现行规范中，用反映综合的地震影响，谱曲线（如图2-1所示）称为地震影响系数曲线，即抗震设计反应谱。 其水平地震影响系数最大值按表2-1采用；特征周期应根据场地类别和设计地震分组按表2-2采用，计算8、9度罕遇地震作用时，特征周期应增加0.05s。 通用动力学方程为： (2-16)由于载荷激励为地震载荷，所以地震载荷为 (2-17)其中表示自由度激励方向的矢量，为地震激励载荷加速度。
2.1K30编辑于 2022-06-15 - 来自专栏大数据文摘
唐山大地震40周年|全球百年地震数据可视化呈现（视频）
投稿请联系：tougao@bigdatadigest.cn 今天是唐山大地震四十周年，我们整理了全球百年的地震数据，加以可视化呈现，以此祭奠唐山大地之殇。 逝者已矣，生者如斯。 全球百年地震数据可视化 通过时间和空间两个维度，系统将100年来全球发生的每一次地震按照震中位置、地震震级和地震时间进行了可视化呈现。 视频长度1：03，建议在wifi环境下观看： 视频内容 地震成因 一目了然 通过可视化系统可以一目了然：地震大多发生在板块边界上，全球最大的两大地震带分别是环太平洋地震带和欧亚地震带，是全球六大板块间的接触带 此全球百年地震数据可视化系统制作者，数字冰雹公司副总丁冬表示：“大自然面前，人类渺小而脆弱，地震灾难在现有的人类文明中尚不可完全避免。 希望我们的地震可视化系统能够帮助管理者挖掘地震规律，及时采取相应有效措施，最大限度减少灾害造成的损失和伤亡。同时也希望，通过可视化技术和产品，帮助各个领域的管理者认知规律，高效决策。”
1.1K110发布于 2018-05-22 - 来自专栏Unity3d程序开发
MFC电脑地震
MFC电脑地震设计报告 第一章 项目描述 1.1功能描述 实现鼠标点击的任意一个前台窗口，并且使它震动起来，实现电脑地震的效果。并且屏蔽掉任务管理器，和关闭按钮，通过输入密码123来关闭此程序。
75530编辑于 2023-08-24 - 来自专栏PostGIS
基于SpringBoot和PotsGIS的各省地震震发可视化分析
前言 在之前的博文中，我们对全球地震信息进行了可视化展示。地震对人类的生命财产安全造成了严重的威胁，但目前又缺乏科学准确的预测。 (@Param("code")String code);}3、空间查询分析 在本文的需求中，我们需要对省级行政区划内的地震震发信息进行可视化统计，需要使用到st_contains函数。 下面来看看前端可视化代码的具体实现过程。 2、广东省 广东省是我们国家的经济大省，也是南方的城市。来看一下南方城市的地震震发情况如何，首先来看一下总体情况。截止2023年12月6日，广东的地震次数是61次，最大的震级是4.3级。 通过本文可以对全国各省的地震分布有一个大致的了解，快来看看你所在省份是否是地震高发区呢？通过gis可视化，对我们理解地理分布和活动规律有更多的参考和指导。
11500编辑于 2026-06-06 - 来自专栏HansBug's Lab
1574: 地震损坏Damage
1574: [Usaco2009 Jan]地震损坏Damage Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 64 MB Submit: 425 Solved: 232 [Submit ][Status][Discuss] Description 农夫John的农场遭受了一场地震.有一些牛棚遭到了损坏,但幸运地,所有牛棚间的路经都还能使用. N (1 <= N <= P)头在不同牛棚的牛通过手机短信report_j(2 <= report_j <= P)告诉FJ它们的牛棚(report_j)没有损坏,但是它们无法通过路经和没有损坏的牛棚回到到农场 Input * 第1行: 三个空格分开的数: P, C, 和 N * 第2..C+1行: 每行两个空格分开的数: a_i 和 b_i * 第C+2..C+N+1行: 每行一个数: report_j Output Sample Input 4 3 1 1 2 2 3 3 4 3 Sample Output 3 HINT 牛棚2遭到损坏,导致牛棚2, 3, 4里面的牛无法回到农庄.
1.3K70发布于 2018-04-10 - 来自专栏CDA数据分析师
地震了，除了发布消息，AI还能为挽救生命做什么？（附：全球百年地震可视化视频）
（数据冰雹做过全球百年地震的项目：系统将100年来全球发生的每一次地震按照震中位置、地震震级和地震时间进行了可视化呈现。 光亮的面积大小代表着地震的震级强弱，亮度越大震级越强，亮点密集的区域意味着该地区地震之频繁。） 估测地震时间 震后救援可以说取得一定成就，但在预测地震领域，精准预测地震时间则一直被认为是老大难问题。 2017年2月，来自《科学美国人》（ScientificAmerican）的一篇文章《人工智能可否预测地震？》介绍了人工智能在地震预测的重要尝试。 在以往的地震预测中，科学家们通常使用“地震目录”的处理过的地震数据来寻找预测线索。这些数据集仅仅包含地震震级，位置和时间，而忽略了大部分信息。
81880发布于 2018-02-08 读取SEG2格式地震勘探数据的MATLAB实现
读取SEG2格式地震勘探数据的MATLAB实现读取SEG2格式的地震勘探数据，并对数据进行可视化和初步处理。 -1) / fs; % 时间轴 (秒)%% 可视化地震数据% 1. 单道波形显示figure('Position', [100, 100, 1200, 800], 'Name', '地震数据可视化');% 选择三道进行显示trace_indices = [1, floor SEG2格式是地震勘探中常用的数据存储格式，包含以下主要部分：1. （道 × 时间）数据可视化单道波形显示：显示三道典型波形地震剖面：二维剖面显示（使用地震专用色标）振幅统计：显示各道RMS振幅变化频谱分析：单道频谱特性数据预处理带通滤波：使用Butterworth滤波器可调通带频率
54310编辑于 2025-07-22- 来自专栏申龙斌的程序人生
SeismicPro地震剖面显示程序
SeismicPro是我用C#写的一款地震剖面显示软件，可从标准SEGY地震数据体中抽取纵测线和横测线的二维剖面，并以波形、变面积和变密度等多种方式进行专业化显示，可进行一键式显示方式切换，并可进行定制开发叠加井轨迹与测井曲线等 我感觉最人性化的一个功能是：只需要指定一个地震数据体SEGY文件（里面含有多条测线，自动判断道头字位置），就可以任意抽线显示了。 10）剖面漫游功能，可任意平移地震剖面。 11）逆道序显示，可实现剖面按CDP正序或反序显示。 12）在波形、变面积、变密度等显示方式之间一键切换。 2 工区操作 在窗口上面可以进行工区的一些操作。 ? 按钮将放大2倍显示。 点击 ? 按钮将缩小2倍显示。 3.7 道反序显示 点击 ? 按钮，可左右颠倒剖面，可以看出道号反序。再按一次此按钮，即可恢复正常道序显示。 ? 3.8 变面积/变密度显示 ?
2.5K90发布于 2018-03-06 - 来自专栏数据结构与算法
P1343 地震逃生
题目描述 汶川地震发生时，四川**中学正在上课，一看地震发生，老师们立刻带领x名学生逃跑，整个学校可以抽象地看成一个有向图，图中有n个点，m条边。 输入输出样例 输入样例#1： 6 7 7 1 2 1 1 4 2 2 3 1 4 5 1 4 3 1 3 6 2 5 6 1 输出样例#1： 3 3 说明 【注释】 比如有图 1 2 100 2 3 1 100个学生先冲到2号点，然后1个1个慢慢沿2-3边走过去 18神牛规定这样是不可以的…… 也就是说，每批学生必须同时从起点出发，并且同时到达终点 来一发Dinic。 只要最大流不为0就一定能输送完成 1 #include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<cstring> 4 #include<cmath
79950发布于 2018-04-12 - 来自专栏小詹同学
广州地震了！地震到底离我们有多近，Python 爬虫带你了解
num=6&&page=2&&callback=jQuery18009545762559523003_1565244345462&_=1565244352936 http://www.ceic.ac.cn 近一年全球震级级别最高的十个地方 先来看一看近一年全球震级级别最高的十个地方是哪些，关键代码编写如下： 结果可视化如下图： 可以看到，地震级别最高的分别是斐济群岛地区和秘鲁北部分别达到了 近一年每个月份发生地震数量对比情况 先来看一看近一年每个月份发生地震数量都是多少，关键代码编写如下： 结果可视化如下图： 可以看到，除去前面的不看，最少发生地震的9月份也达到了70 统计近一年中同一地方发生地震的次数 先来看一看近一年中同一地方发生地震的次数都是多少，关键代码编写如下： 结果可视化如下图： 可以看到，近一年同一地方发生地震次数最多的前十名有9 统计近一年中地震级别高低具体的次数 先来看一看近一年中地震级别高低具体的次数都是多少，关键代码编写如下： 结果可视化如下图： 可以看到，最近一年地震级别的占比来看，低级别地震占大多数
82310发布于 2019-08-13 - 来自专栏AI研习社
破译地震的密码？——机器学习算法有望实现地震的精确预测
据统计，被地震夺走生命的人员数量十分惊人。每年大约有一万人死于地震和震后灾难，但实际的伤亡人数可能更多。 2004年，苏门答腊岛海岸有超过230,000人在九级地震引起的海啸中丧生；2010年，超过200,000人死于海地七级地震；1556年，中国超过800,000人在一次地震中死亡。 这样的预测有利于各种事项的实施，比如在地震多发区建立地震指标；但在地震发生时预防死亡是基本不可能的。因此，预测的时间跨度需要以天为单位，以达到更精准的预测。 但是，在一些其他的层面上，实验室地震跟现实中的地震还是很相似的。所以，这个团队的下一个目标就是将这个相同的分析，应用到那些与实验室地震相似度最高的现实地震中去。 帕克菲尔德地震就是其中一个这样的现实地震，帕克菲尔德在较短的时间内经历过多次重复地震。团队表示：“这些断裂层可能会像在实验室一样，发出‘地震低语’。”
83560发布于 2018-03-29 - 来自专栏公众号：googpy
python获取地震信息
6月17日22分25分，四川省宜宾市长宁县发生了6.0级地震，成都高新减灾研究所与应急管理部门联合建设的大陆地震预警网成功预警本次地震，提前10秒向宜宾市预警，提前61秒向成都预警。 ? 1.前期准备 1.爬虫基本知识，比如requests库，以及lxml库； 2.利用Xpath进行HTML的解析； 之前写的一些简单项目，提取页面信息时使用的是正则表达式，但当项目复杂时，用正则表达式比较烦琐 3.要实现微信实时推送肯定需要用到wxpy库； 4.本次项目从中国地震台网爬取地震信息，链接为：http://news.ceic.ac.cn/index.html? 2.代码整合 import requests, time from lxml import etree from wxpy import * # 微信登陆 bot = Bot() # 查找好友 my_friend if rember == '': msg = f'北京时间:{res[1]},在纬度:{res[2]} ,经度{res[3]} 处发生了{res[0]}级地震,
1.3K40发布于 2019-08-05 - 来自专栏技术探究
广州地震了！地震到底离我们有多近，Python 爬虫带你了解
num=6&&page=2&&callback=jQuery18009545762559523003_1565244345462&_=1565244352936 http://www.ceic.ac.cn 近一年全球震级级别最高的十个地方 先来看一看近一年全球震级级别最高的十个地方是哪些，关键代码编写如下： 结果可视化如下图： 可以看到，地震级别最高的分别是斐济群岛地区和秘鲁北部分别达到了 近一年每个月份发生地震数量对比情况 先来看一看近一年每个月份发生地震数量都是多少，关键代码编写如下： 结果可视化如下图： 可以看到，除去前面的不看，最少发生地震的9月份也达到了70 统计近一年中同一地方发生地震的次数 先来看一看近一年中同一地方发生地震的次数都是多少，关键代码编写如下： 结果可视化如下图： 可以看到，近一年同一地方发生地震次数最多的前十名有9 统计近一年中地震级别高低具体的次数 先来看一看近一年中地震级别高低具体的次数都是多少，关键代码编写如下： 结果可视化如下图： 可以看到，最近一年地震级别的占比来看，低级别地震占大多数
94740发布于 2019-08-14 - 来自专栏大数据文摘
全球地震数据动态展现
新华社台南2月7日电(记者柳新勇 何自力)台南市消防局最新数据显示，截至2月7日清晨5时15分，台南地区因地震失去生命迹象的人数已达17人，救援人员已救出352人。 从2000年到2015年地球经历了成千上百次的地震。 最近，英国一家数据可视化公司将这些地震数据再现到地球模型上，让我们一起来目睹15年间发生在地球身上不可思议的板块运动吧（视频长度：约1分钟）。 视频内容 来源：社会科学中的数据可视化（ID: SKSJKSH）
85080发布于 2018-05-22 - 来自专栏大数据文摘
日本研究人员设计“无声地震”探测系统，地震预警更精确
大数据文摘出品 来源：dailymail 编译：大萌 2月3日，成都发生5.1级地震，震源深度21千米，好在无人员伤亡，民众情绪稳定。我们不得不感叹，在天灾面前人类总是如此渺小和脆弱。 随着科技的进步，人们不断尝试着预测地震的新方法。2018年8月，谷歌旗下人工智能部门和哈佛大学的研究人员就建立了一个AI模型，可以预测大地震一年后发生余震的位置。 2019年3月，加州理工大学使用英伟达的GPU，开发了一种智能的地震预警AI系统，据称可在几秒内发出警报。 众所周知，日本地处全球最活跃的地震带——环太平洋地震带上，地震频发。 为了能够更准确的预测大地震，东京大学的研究团队联合日本海岸警卫队开发了用于监测海底无声地震的系统。无声地震，即不产生震动或摇晃的慢滑事件。 研究发现沿海槽有七处不同位置发生过多次的慢滑事件，尺度在2到3英寸不等。 这些慢滑事件是由两块构造板块相对移动产生的，但移动不会产生可被探测到的震动。 这一现象在地表以下40英里处是比较常见的。
59410发布于 2020-02-21 - 来自专栏云深之无迹
Python可视化.2
import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0.5, 10, 1000) y = np.cos(x) plt.plot(x, y, ls='-', lw=2, 绘图函数先看最下面的解释： 格式：plt.plot(x, y, ls='-', lw=2, label='xxx', color='g' ) x：x轴上的值 y：y轴上的值 ls：线条风格 (linestyle linewidth) label：标签文本 可以直接进行更改 可以设置划线的样式 小短线 点划线 圆点 变色 我没有改对应的文字 这样的图，我们在下篇文章一行一行代码来解释 f(x)=|sin(4x)^2
42850发布于 2021-04-28
腾讯云开发者
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