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r语言空间可视化绘制道路交通安全事故地图

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当我们要可视化事故数量时,其想法是根据部门的人员进行标准化。

我们将从恢复底图开始

library(rgdal)library(sp)library(data.table)library(dplyr)library(plyr)destfile="GEOFLA.tar.gz")untar("GEOFLA.tar.gz")

这些数据包含人口。所以我们要按部门汇总

dep@data <- inner_join(dep@data, pop)dep@data <- inner_join(dep@data, superficie)dep@data$POPULATION <- dep@data$POPULATION * 1000

然后我们将恢复道路事故数据

acc_caract$dep[which(acc_caract$dep %in% "201")] <- "2A0"acc_caract$dep[which(acc_caract$dep %in% "202")] <- "2B0"acc_caract$dep <- substr(acc_caract$dep, 1, 2)

现在,我们可以按年份、按部门(或按时间汇总)进行计数

data_plot <-  c("2010_2015" = dep_with_nb_acc(acc_caract, dep,nb_an = 6),"2010_2015_n" = dep_with_nb_acc(acc_caract, dep,nb_an = 6,normalize=TRUE))

第一个是超过6年的事故数量,已按人群归一化(可以将其视为人身伤害的频率)

zmax = max(data_plot[[1]]@data$freq_par_hab)spplot(obj = data_plot$'2010_2015',"freq_par_hab",at = seq(0, zmax, by = zmax/10),main = "")

我们也可以按频率进行标准化,以找出最危险的部门。我们还采用了对数。

zmin = min(data_plot[[8]]@data$freq_par_hab)zmax = max(data_plot[[8]]@data$freq_par_hab)spplot(obj = data_plot$'2010_2015_n',"freq_par_hab",at = seq(zmin, zmax, by = (zmax-zmin)/10),main = "")

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