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R语言和中国地图

来源:  2017-07-27 17:34:32    评论:0点击:

来源:http://www.cnblogs.com/wutongyuhou/p/5731058.html

上图是R语言绘制的按地域分布的数据图。更科学,更严谨,也更有质感的样子。

 

今天瞎写点东西,我在想数据分析的意义是什么,也许就是研究事物存在的形式。而事物存在的形式是什么样子呢,从最初的三维空间,爱因斯坦伯伯把时间也拉了进来,于是时间作为一种变化的空间而存在着,成为第四维。现在好像还发现了第五空间,可能是人的心理空间或者意识空间,还有人说是曲率,不一而足。个人认为i,所有的事物应该都是彼此联系的,没有单纯的独立的与其他东西绝缘的存在。而人的内心,人的思维目前确实是独立于其他四维的空间。所以他应该是另一种存在,但应该以一种其他的形式,可以和其他维度相统一的形式。波么? 还是更细的粒子?亦或是更加悬而未远的东西。

 

拉回数据分析,数据分析常用的维度吧,时间,空间,以及复杂的人群分布(人的各种属性,造成了各种人群的分布)。而空间,R语言有一些MAP的方法。于是站在巨人的肩膀上,今天来画地图吧。

 

基本MAP方法:

1.世界地图:有一些R包中存储着常见地图的数据,比如maps包中存有世界地图、美国地图、美国各州郡地图、法国地图以及加拿大城市地图等,加载了这个包,就可以轻松愉快地绘制上述地图。mapdata包中存有中国地图的数据,但是比较旧了,这个数据,重庆还没有从四川分出来呢。

 

library(maps)
map("world", fill = TRUE, col = rainbow(200),
    ylim = c(-60, 90), mar = c(0, 0, 0, 0))
title("世界地图")

 

2.中国地图:

调取maptools,ggplot2,mapproj 包,读入大神自己改编绘制的中国维度图。

library(maptools)

 

x=readShapePoly('bou2_4p.shp')

 

library(ggplot2)

 

library(mapproj)

 

#可以看到中国地图的框框
为了进一步在ggplot2包中绘图,需要把SpatialPolygonsDataFrame数据类型转化为真正的data.frame类型才可以。
ggplot2包专门针对地理数据提供了特化版本的fortify函数来做这个工作
用这个函数将X 烹饪一下,
geom_polygon 是多边形填充路径的函数,而地图其实就是一个多边形的各种组合,于是用这种函数,画地图很合适。
mymap=ggplot(data = fortify(x))+geom_polygon(aes(x=long,y=lat,group=id),colour="black",fill=NA)+theme_grey()

 

print(mymap+coord_map())
 
到此,可以看到一个手绘中国地图。
 
第二步,我将我想放入的数据,整到这个地图上,
ch = fortify(x,region = 'NAME')
#拿出各省的编码数据,从"GBK" 格式转换
ch = transform(ch,id=iconv(id,from = 'GBK'),group = iconv(group, from = 'GBK'))
names(ch)[1:2] = c("x","y")
#省份去重且排序
mychdat = data.frame(id = unique(sort(ch$id)))
t<-read.table("首次购用户分布.csv",header=TRUE,sep=",")
#数据拼接
mychdat$users <- t$users
mychdat
 
tmp= coordinates(x)
tmp = as.data.frame(tmp)
tmp$names = x$NAME
#画图,还带标签哦,路盲不怕了
 
 
chmap = ggplot(mychdat) + geom_map(aes(map_id = id, fill = users), color = "white", map = ch) +geom_text(aes(x = V1,y = V2,label = names), family = "GB1", data = tmp)+ scale_fill_gradient(high = "darkblue",low = "lightblue") + expand_limits(ch) + coord_map()
print(chmap)
 
注,family="GB1"是一种字体
 
好了,今天就到这吧.
 
================================补充=================================================
将昨晚的code放入运行了一遍,发现根本不行,x是以最细的维度,所以有字标不能用这种方法。
 
搞了一份,省份经度纬度的资料
 
城市,Jd,Wd
北 京,116.4666667,39.9
上 海,121.4833333,31.23333333
天 津,117.1833333,39.15
重 庆,106.5333333,29.53333333
哈尔滨,126.6833333,45.75
长 春,125.3166667,43.86666667
沈 阳,123.4,41.83333333
呼和浩特,111.8,40.81666667
石家庄,114.4666667,38.03333333
太 原,112.5666667,37.86666667
济 南,117,36.63333333
郑 州,113.7,34.8
西 安,108.9,34.26666667
兰 州,103.8166667,36.05
银 川,106.2666667,38.33333333
西 宁,101.75,36.63333333
乌鲁木齐,87.6,43.8
合 肥,117.3,31.85
南 京,118.8333333,32.03333333
杭 州,120.15,30.23333333
长 沙,113,28.18333333
南 昌,115.8666667,28.68333333
武 汉,114.35,30.61666667
成 都,104.0833333,30.65
贵 阳,106.7,26.58333333
福 州,119.3,26.08333333
台 北,121.5166667,25.05
广 州,113.25,23.13333333
海 口,110.3333333,20.03333333
南 宁,108.3333333,22.8
昆 明,102.6833333,25
拉 萨,91.16666667,29.66666667
香 港,114.1666667,22.3
澳门,113.5,22.2

按照这个省会资料,重新读取作为地图的标示
代码是这样的

capdate<-read.table("province.csv",header=TRUE,sep="\t")
head(capdate)

chmap = ggplot(mychdat) + geom_map(aes(map_id = id, fill = users), color = "white", map = ch) +geom_text(aes(x = Jd,y = Wd,label = provice), family = "GB1",size=2, data = capdate)+ scale_fill_gradient(high = "darkblue",low = "lightblue") + expand_limits(ch) + coord_map()

print(chmap)

 

最终出来的效果是这样的

 

 

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