Подтвердить что ты не робот

Разработка географических тематических карт с R

В R существует четкое количество пакетов для всех видов пространственного анализа. Это можно увидеть в CRAN Task View: Анализ пространственных данных. Эти пакеты многочисленны и разнообразны, но все, что я хочу сделать, это несколько простых тематических карт. У меня есть данные с кодами FIPS и графством и штатом, и у меня есть файлы формы ESRI границ графства и штата и сопровождающие коды FIPS, которые позволяют соединяться с данными. Файлы формы могут быть легко преобразованы в другие форматы, если это необходимо.

Итак, какой самый прямой способ создать тематические карты с R?

Эта карта выглядит так, как будто она была создана с помощью продукта ESRI Arc, но это тот тип вещей, который я хотел бы сделать с R:

alt text http://www.infousagov.com/images/choro.jpg Карта скопирована здесь,

4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Следующий код послужил мне хорошо. Настройте его немного, и все готово. alt text
(источник: eduardoleoni.com)

library(maptools)
substitute your shapefiles here
state.map <- readShapeSpatial("BRASIL.shp")
counties.map <- readShapeSpatial("55mu2500gsd.shp")
## this is the variable we will be plotting
[email protected]$noise <- rnorm(nrow([email protected]))

функция тепловой карты

plot.heat <- function(counties.map,state.map,z,title=NULL,breaks=NULL,reverse=FALSE,cex.legend=1,bw=.2,col.vec=NULL,plot.legend=TRUE) {
  ##Break down the value variable
  if (is.null(breaks)) {
    breaks=
      seq(
          floor(min([email protected][,z],na.rm=TRUE)*10)/10
          ,
          ceiling(max([email protected][,z],na.rm=TRUE)*10)/10
          ,.1)
  }
  [email protected]$zCat <- cut([email protected][,z],breaks,include.lowest=TRUE)
  cutpoints <- levels([email protected]$zCat)
  if (is.null(col.vec)) col.vec <- heat.colors(length(levels([email protected]$zCat)))
  if (reverse) {
    cutpointsColors <- rev(col.vec)
  } else {
    cutpointsColors <- col.vec
  }
  levels([email protected]$zCat) <- cutpointsColors
  plot(counties.map,border=gray(.8), lwd=bw,axes = FALSE, las = 1,col=as.character([email protected]$zCat))
  if (!is.null(state.map)) {
    plot(state.map,add=TRUE,lwd=1)
  }
  ##with(counties.map.c,text(x,y,name,cex=0.75))
  if (plot.legend) legend("bottomleft", cutpoints, fill = cutpointsColors,bty="n",title=title,cex=cex.legend)
  ##title("Cartogram")
}

подготовить это

plot.heat(counties.map,state.map,z="noise",breaks=c(-Inf,-2,-1,0,1,2,Inf))

Ответ 2

Думаю, что я добавлю новую информацию здесь, так как с момента публикации была проведена какая-то деятельность по этой теме. Вот две отличные ссылки на "Choropleth Map R Challenge" в блоге Revolutions:

Choropleth Map R Challenge

Результаты Choropleth Challenge

Надеюсь, они полезны для людей, рассматривающих этот вопрос.

Все самое лучшее,

Джей

Ответ 3

Проверьте пакеты

library(sp)
library(rgdal)

которые хороши для геоданных, и

library(RColorBrewer)

полезен для окраски. Эта карта сделана с вышеуказанными пакетами и этим кодом:

VegMap <- readOGR(".", "VegMapFile")
Veg9<-brewer.pal(9,'Set2')
spplot(VegMap, "Veg", col.regions=Veg9,
 +at=c(0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5,7.5,8.5,9.5),
 +main='Vegetation map')

"VegMapFile" - это шейп файл, а "Veg" - отображаемая переменная. Скорее всего, с небольшой работой. Кажется, мне не разрешено загружать изображение, вот ссылка на изображение:

Ответ 4

Взгляните на пакет PBSmapping (см. borh vignette/manual и demo) и this O'Reilly Data Mashups в статье R (к сожалению, это не бесплатно, но стоит 4.99 $для загрузки, согласно Блог Revolutions).

Ответ 5

Это всего лишь три строки!

library(maps);
colors = floor(runif(63)*657);
map("state", col = colors, fill = T, resolution = 0)

Готово!! Просто измените вторую строку на любой вектор из 63 элементов (каждый элемент между 0 и 657, которые являются членами colors())

Теперь, если вы хотите получить фантазию, вы можете написать:

library(maps);
library(mapproj);
colors = floor(runif(63)*657);
map("state", col = colors, fill = T, projection = "polyconic", resolution = 0);

63 элемента представляют 63 области, имена которых вы можете получить, запустив:

map("state")$names;