pgx
AI 에이전트를 위한 경량 Postgres, Rust로 구현, 하나의 런타임에서 수천 개의 격리된 데이터베이스 제공
mapgl 지도에 현재 보이는 피처 요약·전체 대비·피처 순위 등을 제공하는 컴포넌트 추가
Adds components to mapgl maps (MapLibre GL JS and Mapbox GL JS) that put what the reader sees in context: a live summary of the features in view compared with the whole map, a ranking of the features
데이터JavaScript · RGitHub @JMTocho온라인운영자 미확인
써 보셨어요? 한 번만 눌러 주세요. 로그인은 필요 없어요.
아직 감지된 업데이트가 없습니다. GitHub 릴리스가 나오면 여기에 보입니다.
개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
로그인한 뒤 확인 파일을 만들어 이 저장소의 기본 브랜치에 30분 안에 커밋해 주세요. 다른 브랜치나 포크의 파일은 인정하지 않습니다. 파일을 올린 뒤 아래에서 확인하면 관리자 승인 없이 관리할 수 있습니다. 자격을 유지하려면 파일을 남겨 두세요.
로그인이 필요하면 로그인 화면으로 이동합니다. 로그인 후 이곳으로 돌아와 원하는 확인 버튼을 다시 눌러 주세요.
프로젝트 폴더에서 /nomorevibe verify를 실행하면 소유권을 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다.
1분 만에 확인하기Context Components That Help Readers Understand 'mapgl' Maps
저장소 README에서 가져옴
README 전체를 불러오는 중입니다.
README 전문 보기 ↗maplore adds components to mapgl maps that help readers understand what they are looking at: as they pan and zoom, the map tells them how the area in view compares with the rest.
add_view_summary(): what is in view, compared with the whole map.add_view_ranking(): which features stand out in view.add_context_tooltip(): whether a value is high or low, and its rank.add_feature_search(): find a place in your own data.maplore is an R package: you use it from R, and its interactive components are written in JavaScript and run in the browser. That is why it works in HTML pages, R Markdown and Quarto documents and dashboards, with no Shiny server.
# install.packages("pak")
pak::pak("JMTocho/maplore")
library(mapgl)
library(maplore)
maplibre(center = c(-64, -38.5), zoom = 3.4) |>
add_fill_layer(
id = "departments",
source = ar_departments,
fill_color = interpolate(
column = "growth",
values = c(-10, 0, 10),
stops = c("#b2182b", "#f7f7f7", "#2166ac")
)
) |>
add_view_summary("departments", "growth", name_column = "department", suffix = "%") |>
add_context_tooltip("departments", "growth", name_column = "department", suffix = "%")
The website explains each component, the included datasets and how maplore works.
maplore is experimental, and its functions may still change. Feedback and bug reports are welcome in the issues.
Much of the code was written with the help of an AI assistant (Claude, by Anthropic) and reviewed, tested and checked against independent calculations in R.