turf.js源码（Turfjs）
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前端怎么安装turf.js？
如果是个js文件，在原生里你需要找到turf的网址，通过script标签引入。或者使用npm install truf下载后放在本地。
一般用哪些工具做大数据可视化分析？
大数据正在走进人们的生活。虽然获取数据问题不大，但有很多人不知道如何得出结论，因为数据太多。常见的数据可视化工具，在这里推荐9个：
1、Datawrapper
Datawrapper是一个用于制作交互式图表的在线数据可视化工具。一旦您从CSV文件上传数据或直接将其粘贴到字段中，Datawrapper将生成一个条，线或任何其他相关的可视化文件。许多记者和新闻机构使用Datawrapper将实时图表嵌入到他们的文章中。这是非常容易使用和生产有效的图形。
2、Tableau Public
Tableau Public可能是最流行的可视化工具，它支持各种图表，图形，地图和其他图形。这是一个完全免费的工具，你用它制作的图表可以很容易地嵌入到任何网页中。他们有一个不错的画廊，显示通过Tableau创建的可视化效果。
虽然它提供的图表和图形比其他类似工具要好得多，但我并不喜欢使用它的免费版本，因为它附带了一个很大的页脚。如果不是像我这样大的关闭，那么你一定要试试看。或者如果你能负担得起，你可以去付费版本。
3、Smartbi
Smartbi作为成熟的大数据分析平台，具备可复用、 动静结合独特的展示效果，使得数据可视化灵活强大，动静皆宜，为广大用户提供了无限的应用能力和想象空间。
除了支持使用Excel作为报表设计器，完美兼容Excel的配置项。支持Excel所有内置图形、背景图、条件格式等设计复杂的仪表盘样式，同时支持完整ECharts 图形库，支持各种各样的图形，包含瀑布图、关系图、雷达图、油量图、热力图、树图等几十种动态交互的图形，借助于地理信息技术，还打造了地图分析功能。
4、Chart.js
非常适合小型项目。尽管只有六种图表类型，开源图书馆Chart.js是用于爱好和小型项目的完美数据可视化工具。使用HTML 5 canvas元素绘制图表，Chart.js创建响应式平面设计，并且正在迅速成为最流行的开源图表库之一。
5、Raw
Raw将自己定义为“电子表格和矢量图形之间的缺失链接”。它建立在D3.js之上，设计得非常好。它有这样一个直观的界面，你会觉得你之前使用过它。它是开源的，不需要任何注册。
它有一个21图表类型的库可供选择，所有的处理在浏览器中完成。所以你的数据是安全的。RAW是高度可定制和可扩展的，甚至可以接受新的自定义布局。
6、Infogram
Infogram使您可以在线创建图表和图表。它有一个有限的免费版本和两个付费选项，其中包括200+地图，私人共享和图标库等功能。
它配备了一个易于使用的界面，其基本图表设计良好。我不喜欢的一个功能是当您尝试将交互式图表嵌入到您的网页（免费版）时所获得的巨大徽标。如果他们能像DataWrapper使用的小文本那样更好。
7、Timeline JS
顾名思义，Timeline JS可以帮助您创建美丽的时间线而无需编写任何代码。它是一个免费的开源工具，被Time和Radiolab等一些最受欢迎的网站所使用。
这是一个非常容易遵循四步过程来创建您的时间表，这在这里解释。最好的部分？它可以从各种来源获取媒体，并内置对Twitter，Flickr，Google Maps，YouTube，Vimeo，Vine，Dailymotion，Wikipedia，SoundCloud和其他类似网站的支持。
8、Plotly
Plotly是一个基于Web的数据分析和绘图工具。它支持具有内置社交分享功能的图表类型的良好集合。可用的图表和图表类型具有专业的外观和感觉。创建图表只需要加载信息并自定义布局，坐标轴，注释和图例。如果你想要开始，你可以在这里找到一些灵感。
9、Visualize Free
Visualize Free是一个托管工具，允许您使用公开可用的数据集，或者上传您自己的数据集，并构建交互式可视化来演示数据。可视化远远超出简单的图表，而且服务是完全免费的，而开发工作需要Flash，输出可以通过HTML5完成。
有哪些 GIS+Python 的开发经验值得分享
GIS 和 python 的结合有很多种可能性
Arcpy 参考ArcPy and ArcGIS (豆瓣), pyQGIS 参考PyQGIS Developer Cookbook
Geopython GIS相关库
GDAL 参考 Welcome to the Python GDAL/OGR Cookbook!
各种空间数据库，如 spatialite 参考 SpatiaLite Cookbook
基础库（抽象库）
GDAL 不多说，GIS万物本源
Proj.4 制图学投影转换库
geojson geojson数据处理，点线面
高级库
Shapley GIS的图像处理
Fiona GIS数据读入写出
Rtree Rtree空间索引
pyproj Proj.4的接口扩展
OWSLib WMS地图服务发放
basemap 画地图
超高级库
geopandas 整合了pandas,shapely,fiona,descartes,pyproj和rtrees可以直接用于数据处理
geodjango django出品，保护GDAL,GEOS等可以发送地图服务
参考 Python 笔记三：Geopython GIS相关库
而如今，javascript在互联网的地位也变得越来越重要，GIS+JS的项目也氤氲而生，所以问题来了。参考：有哪些GIS+JavaScript（node.js）的开发经验值得分享？ - Node.js
或者关注我的博客，写得不是很好，希望各路大神多多留言指导。
Awesome GIS（GIS Tech Stack技术栈）
Geomatics专栏点此：Geomatics（GIS，GPS，RS，Surveying）
语言
Python 最好的快速开发语言，是一门API艺术
awesome-python
1简单的入门
2总结入门坑及基础资源
3Geopython GIS相关库
4Python的常用库入门
5Flask框架
6入门爬虫坑--网页数据压缩(python deflate gzip)
7Requests爬虫技巧
Node.js 最炙手可热的网络技术源泉，可用于WebGIS
awesome-javascript
1常用Global库
2入门及GeoNode.js GIS相关库
前段
Leaflet 兼容移动端，和现代的一些框架一样优先考虑移动端
1leaflet入门
2简单插件编写leaflet-pip-v2
3进阶插件编写geojsonFilter
Mapbox总有人讨论“Mapbox VS Leaflet？”这是个烂问题，Mapbox是Leaflet的超集，就像Typescript和Javascript之间的关系一样
Openlayer3扯淡大叔教程
Turf js层面做出简单的空间分析
后端
Geoserver 基于Java的地理信息服务的发布，使用简单
Mapserver 基于C语言的地理信息服务的发布，内存占用小
GDAL 数据格式转换
1GDAL命令行入门
2python for GDAL
3gdal CLI Cheat Sheet
数据格式
GeoJSON 开源地理信息JSON格式
awesome-geojson
geojson-js-utils 空间数据简单处理js实现
geojson-python-utils空间数据简单处理python实现
TopoJSON 开源地理信息JSON格式，大小要比GeoJSON小40%
TileJSON 瓦片数据包装的JSON格式，用的不多
WKTWKB 文本标记语言表示矢量数据
WKTWKB 笔记一：格式介绍
数据库
Spatialite 空间数据的查询等处理，小项目足矣
1简单的入门
2CLI Cheat Sheet
3python for Spatialite
4NET平台使用spatilite扩展
5Spatiliate2GeoJson数据的转换
Postgresql 大型空间数据项目
MBTILES 承载瓦片的数据，快速索引
1入门与简单应用
瓦片渲染
Global Mapper 专门用作已有栅格图像切片
Mapnik 专门用于矢量数据的切片
TileMill 在矢量数据渲染时，运用CartoCSS对矢量数据赋予样式
数据处理
QGIS 开源GIS数据处理桌面软件，其中包含Grass，SAGA两个学术界开源GIS平台
1简单的介绍
2地图综合
Mapsharper 数据综合神器
1地图综合神器
数据资料
地理空间数据云 没想到数据来的这么快
填坑
1网页端JS的缓存问题
2Angular遇到的一些坑
3SpatialiteSharp的使用坑
整个技术栈主要针对的是轻量或者小项目去考虑，运用一些流行的尽可能开源的工具去做，这是我的一些想法和笔记，详情参考从mapbox的开源工具看Web GIS的发展，希望能给您一点点帮助。PS：我在github上看到一个awesome gis，并非我主导的，希望各位GISer可以一起参与修改。
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