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R语言画地图的文章记录2

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用户7010445
发布2020-03-03 14:55:00
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发布2020-03-03 14:55:00
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文章被收录于专栏:小明的数据分析笔记本
参考文献
  • 1、利用R绘制漂亮的中国地图(无需通过google获取)
  • 2、Plotting population density map in R with geom_point
  • 3、生信技能树——使用R语言展示我们生信技能树全国巡讲的征程
根据第一篇文章的内容重复第二个例子
代码语言:javascript
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install.packages("mapdata")
library(mapdata)
library(maps)
map('worldHires','Canada',col="red4",panel.first=grid())

image.png

代码语言:javascript
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canada<-map('worldHires','Canada',plot=F)
df<-data.frame(x=canada$x,y=canada$y)
dim(df)
df1<-read.csv("../../PopulationDensity.csv")

library(ggplot2)
png("1.png")
ggplot()+
  geom_path(data=df,aes(x=x,y=y),color="#FD9FA4")+
  theme_bw()+
  theme(axis.text = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank(),
        axis.title = element_blank(),
        panel.border = element_blank(),
        legend.position = "none",
        legend.background = element_blank())+
  geom_point(data=df1, aes(x=LONG,y=LAT), color="blue",alpha = 0.3)
dev.off()

image.png

重复第一篇文章的内容
  • 代码基本完全照搬第一篇文章的内容
代码语言:javascript
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beijing <- c('北京&天津', 39.90419989999999, 116.4073963, 1961.24 + 1293.82)
shanghai <- c('上海', 31.2303904, 121.4737021, 2301.91)
zhengzhou <- c('郑州', 34.7472541716, 113.6249284647, 862.65)
wulumuqi <- c('乌鲁木齐', 43.8266013700, 87.6168405804, 311.03)
haerbin <- c('哈尔滨', 45.8021755616, 126.5358247345, 1063.6)
xian <- c('西安', 34.3412614674, 108.9398165260, 846.78)
wuhan <- c('武汉', 30.5927599029, 114.3052387810, 978.54)
chengdu <- c('成都', 30.5702183724, 104.0647735044, 1404.76)
lasa <- c('拉萨', 29.6441135160, 91.1144530801, 55.94)
chongqing <- c('重庆', 29.5647048135, 106.5507137149, 2884.62)
kunming <- c('昆明', 24.8796595146, 102.8332118852, 643.2)
guangshen <- c('广州&深圳', 23.0206747828, 113.7517837567, 1270.08 + 1035.79)

cities <- c(beijing, shanghai, zhengzhou, wulumuqi, haerbin, xian, wuhan,
           chengdu, lasa, chongqing, kunming, guangshen)
mat.cities <- as.data.frame(matrix(cities, ncol = 4, byrow = T), stringsAsFactors = F)
names(mat.cities) <- c('names', 'lat', 'long', 'population')
mat.cities$population <- as.numeric(as.character(mat.cities$population)) / 100
mat.cities$lat <- as.numeric(as.character(mat.cities$lat))
mat.cities$long <- as.numeric(as.character(mat.cities$long))

china <- map("china", plot = F)
library(ggrepel)
ggplot() + 
  geom_path(data = china, aes(long, lat, group = group),
            color = '#FD9FA4', show.legend = F) +
  geom_point(data = mat.cities, 
             aes(x = long, y = lat, size = population), 
             alpha = 0.8, color = '#8BB6D6') +
  geom_text_repel(data = mat.cities, 
            aes(x = long, y = lat, label = names), 
            family = "STHeiti") +
  labs(x = '经度', y = '纬度', 
       title = '中国十二个地区人口地图',
       size = '人口(百万)') + 
  theme_bw() +
  theme(panel.border = element_blank(),
        text = element_text(family = "STHeiti"),
        plot.title = element_text(hjust = 0.5),
        legend.position = "none")

image.png

模仿第三篇文章的内容
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library(REmap)
destination<-c("唐山","北京","天津")
origin<-c("南京","南京","南京")
map_data<-data.frame(origin,destination)
options(remap.ak="~~~") ###引号里添加自己的API
remap(mapdata=map_data)

image.png

  • 获取百度地图API的方法 如何获取最新的百度地图API Key(就是AK)

第一部分的数据集 PopulationDensity.csv 大家如果需要直接给我留言 Popu 即可

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原始发表:2019-09-03,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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