L7 是由蚂蚁金服 AntV 数据可视化团队推出的基于 WebGL 的开源大规模地理空间数据可视分析开发框架。L7 中的 L 代表 Location，7 代表世界七大洲，寓意能为全球位置数据提供可视分析的能力。L7 以图形符号学为理论基础，将抽象复杂的空间数据转化成 2D、3D 符号，通过颜色、大小、体积、纹理等视觉变量实现丰富的可视化表达。
可视化效果概览
L7 经过一年的业务锤炼和打磨，可以在地理信息应用、大屏展示、大规模地理数据分析等多种业务场景提供支持。地理分析应用往往是集时间、空间、属性等多维度数据为一体的综合性可视分析系统，在数据规模，数据类型，以及交互模式上具有极其复杂的多样性，因此在设计和开发地理可视化分析应用时，需要不同领域的人共同参与。
我们希望通过提供一套地理可视化领域下的最佳解决方案，能够让没有任何空间数据技术背景的人，通过简单的学习，就能够设计、开发和使用地理数据分析应用。L7 把各领域的专业技术进行抽象封装，将简单和便捷留给用户，降低使用门槛，打造简单易用的地理可视化引擎。即使没有地理可视化专业背景，也可以快速搭建地理可视化分析应用，突破地理数据专业门槛，人人都能玩转地理数据。
L7 2.0 版本特性
高德地图国内合法合规的地理底图，Mapbox 满足国际化业务需求。
L7 专注地理可视化层的设计和研发，地图底图使用第三方服务，相比 1.x 版本，2.0 版本新增了多地图支持，可以在高德地图和 MapBox 地图之间无缝切换，国内的业务场景可以使用安全合规的高德地图方案，国际化或者离线部署需求可以采用 MapBox 方案。同时在 2.0 新架构体系下可以更好地扩展其它地图。
创建 L7 实例时，我们只需要指定地图类型 Type 设置为 amap 或者 mapbox 即可完成初始化。
const scene = new Scene({
id: 'map',
token:'****XXXX', //对应的 map 的 key or token
center: [103.837,1.3602],
pitch: 4.,
zoom: 10.,
rotation: 19.,
type: 'mapbox' // amap,
style: 'light',
});
L7 地理可视化设计思想以图形符号学为基础，以点、线、面基础元素为核心，通过颜色、大小、形状、纹理、动画几个维度的数据映射，实现千变万化的图形展示。
我们的 demo 展示了如何绘制一个简单气泡图，右侧代码展示了具体的实现。
根据数据字段我们还可以使用 size、color、shape 方法进行数据映射，进而实现千变万化的展示。
丰富的图表类型满足你业务上不同数据、不同目的可视化展示需求。
根据点数据的可视化使用场景，我们将点数据表达方式进行了详细划分。目前分为：气泡图、散点图、符号地图、3D 柱状地图、聚合地图、复合图表地图和自定义 Marker 共 7 种基本类型。
浅色主题不同样式的点图层展示
线图层不同效果展示
填充图通常用来表达区域范围具有分级现象的聚合面状分布，常以颜色或底纹填充的图斑，如：风险等级划分、降水量划分，等等
填充图我们还可以将数据按照高度、颜色进行映射，实现 3D 可视化效果。
热力图分为经典热力图、蜂窝热力图和网格热力图，可以支持 2D、3D 两种方式展示，满足不同场景数据聚合统计需求
针对地图可视化黑白两种通用场景，L7 在地理设计上做了很多具体实践案例，追求做到数据准确，可信，美。
L7 是开源地理可视化引擎，在符合 MIT 开源协议要求下可以完全免费的构造自己地理可视化应用，此次发布为 L7 2.0 beta 版本，主要体现 L7 空间数据的可视化展现能力，正式版本我们将补充交互能力和动画能力，届时可以制作更丰富的可视化效果，多维度可视化空间数据。
通过地理可视化我们可以将各种数据、信息转化成更易于理解的地图形式，赋予地理数据新的活力。地图不仅能够整合我们的现有知识，还能帮助我们更好运用这些数据，赋予我们认识世界的全新视角。
L7 将不断增强空间数据的表达能力，可视化交互体验。同时我们也会推出通用业务的场景的解决方案，例如：以行政区划为核心的地理统计图；地理空间数据和关系数据图计算相结合的可视化方案；与空间数据库，云计算平台相结合的地理数据实时计算分析可视化解决方案。
更多技术细节，详细进展，请关注 GitHub，欢迎大家来给点点 Star，让更多人看到这个开源的项目。
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