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R语言数据地图中的全球填色地图是怎样的,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。
今天介绍的是美国地图,同样的方法技巧,不同的对象。
整个过程以及代码并没有太大差别,只要拿到世界地图素材,根据之前的代码,自己修改参数和指标名称以及引用路径,完全可以做出来(尽管并不一定理解每句代码的含义)。
R语言环境:
R x64 3.31/Rstudio 0.99.903/ggplot2 2.1.0
代码过程:
加载功能所需支持的工具包:
library(ggplot2)
library(plyr)
library("maptools")
导入并整理世界地图地理信息数据:
world_map <-readShapePoly("c:/rstudy/wold_map/World_region.shp")
x <- world_map@data #读取行政信息
xs <- data.frame(x,id=seq(0:250)-1) #含岛屿共251个形状
world_map1 <- fortify(world_map) #转化为数据框
world_map_data <- join(world_map1, xs, type = "full") #合并两个数据框
导入指标文件数据并合并成作图数据:
mydata <- read.csv("C:/rstudy/wold_map/Region_map.csv") #读取指标数据,csv格式
world_data <- join(world_map_data, mydata, type="full") #合并两个数据框
地图填充过程代码:
这里还是通过调整映射方式参数:coord_map("ortho", orientation = c(30, 110, 0))可以变换地图的呈现视角:
常见平面视角的全球地图填充:
ggplot(world_data, aes(x = long, y = lat, group = group,fill = zhibiao1)) +
geom_polygon(colour="grey40") +
scale_fill_gradient(low="white",high="steelblue") + #指定渐变填充色,可使用RGB
theme( #清除不需要的元素
panel.grid = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
legend.position = c(0.2,0.3)
)#平面地图
立体空间地图:(添加有映射方式参数coord_map)
ggplot(world_data, aes(x = long, y = lat, group = group,fill = zhibiao1)) +
geom_polygon(colour="grey40") +
coord_map("ortho", orientation = c(30, 110, 0))+
scale_fill_gradient(low="white",high="steelblue") + #指定渐变填充色,可使用RGB
theme( #清除不需要的元素
panel.grid = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
legend.position = c(0.2,0.3)
)#映射成空间地图
以上的语法有几点需要提示一下:
第一、代码中带#号后的文本是R语言认可的注释语句,带运行代码的时候不必清除,可以直接跑。
第二、由于全球地图呈现的信息比较丰富,所有的海岛和群岛信息全部都会上色,特别是北欧、北美(加拿大)、大洋洲这些多岛屿、群岛低于会有大量的密集分布的小岛,而填色代码在填充时,多边形线条填充为灰色,造成很多地区边界以及岛链出现大面积黑灰色。
看起来很不美观,所以如果可以将线条色设置为白色,这样效果会好些:geom_polygon(colour="white")
但是这样做也会有不足,因为渐变色的色值范围是从(low="white",high="steelblue")连续过渡的,这样数值接近于零的地区会被填充为纯白,这样与边线的白色会混杂,导致局部地区边界难辨。
当然你也可以尝试用双色过渡。
我把渐变范围的低值与高值起点色和重点色替换成了:(low="DeepSkyBlue",high="OrangeRed")。
看起来比刚才由low="white"到high="steelblue"看着舒服一些。
但是通常来讲根据数据地图的填色规范:
指标都是正值,应该使用单色系连续渐变填充,只有在存在正负值类型的数据时,双色渐变才比较有意义。
所以用色规范还要遵循的,不过自己练着玩就没那么多将就了,可以想怎么弄就怎么弄。
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