由于基础图表绘制系列推文还在加紧准备中,所以这期推文还是对一些感兴趣的图表进行绘制,这期涉及空间图表绘制,主要涉及知识点如下:
在推出两期数据分享之后,获取数据的小伙伴们也知道,数据格式都是NetCDF(nc) 格式网格数据,虽然我在推文分享中说明使用Python、R或者GIS类软件都是可以进行 处理和可视化绘制的,但是,还是有小伙伴咨询使用编程软件Python或者R处理nc数据,正好也想分享一期关于nc网格数据的可视化绘制过程,这里我们使用R包进行nc数据的处理(Python处理较为简单,将放在空间插值系列的资料中,该部分正在加快进程中哦~~),主要涉及的知识点如下:
其实我很早就想试着用R进行此类图表的绘制了,但由于强大的Arcgis和绘图进度等原因,导致迟迟没有进行,这期就进行此类图表的绘制。注:图中散点的经纬度信息已从朋友那获知,但涉及具体数据则是虚构的。
上篇推文我们介绍了使用Python-pykrige包实现了克里金(Kriging)插值计算及对应的可视化结果绘制,详细内容点击下方链接:Python-pykrige包-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制,相信你也感受到了Python的简单方便性。本期推文,我们就推出使用R-gstat包实现克里金(Kriging)插值的计算及对应结果的可视化绘制,主要知识点如下:
若要使右侧的线条可以通过主题元素进行自定义,我们可以通过添加一条辅助轴线的方式来将Y轴右侧轴线变为实际可操作的元素。
上一篇文章,我们使用了Python 自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法(Python - IDW插值计算及可视化绘制),本期推文我们将使用R-gstat进行IDW插值计算和使用ggplot2进行可视化绘制,主要涉及的知识点如下:
用Arcgis专业作图工作制作中国地图时候,往往会添加南海九段线,其中南海九段线是因为需要保证中国土地的主权完整性。在Arcgis中操作时候,会根据标准中国地图,实现增加第二个图层,然后只截取南海部分,完成两个图层展现在同一副图中。 那么问题来了,如何在R中实现该操作? 现在绘制地图经常会用到ggplot与sf,如何实现同一副地图中,添加南海九段线呢。 主要是借助于cowplot包,可以实现两个图层的叠加。
在R中读取nc文件,我们首选ncdf4包,其使用参考网址如下:https://rdrr.io/cran/ncdf4/。这里简单介绍下主要的函数:
继上次使用tmap包制作含有指北针(compass)和比例尺(scale bar)以及南海小地图的添加,详细内容分别见如下两篇文章:R-tmap 绘制带指北针和比例尺的空间地图和 R-tmap+grid 实现南海小地图的添加,得到了很多小伙伴的喜欢。虽然tmap包有着类似于ggplot2绘图语法,但对习惯使用ggplot2绘图的小伙伴怎不怎么友好。那么今天本期推文就使用 ggspatial 包实现指北针和比例尺的添加。主要涉及的知识点如下:
上篇推文我们介绍了使用Python的plotnine、Basemap包对空间kde插值结果进行了可视化绘制,当然也包括了具体的插值过程,详细内容大家可以点击下方链接查看:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 、Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制。
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容,参见 R可视乎|空间地理数据可视化(1)。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
上一篇教程介绍了绘制完整地图的方法:R 语言绘制十段线地图,给特定省份填色,今天我们将继续探索分省市地图的绘制。
R语言可以进行数据分析,也可以进行地图绘制,而且非常简洁,快速。 虽然Arcgis基于桌面可视化操作,能够进行空间分析,但是唯一不足的就是操作步骤繁琐而且一不小心,就要从头再来,可重复性较低。
最近学习地理信息可视化总是遇到投影的麻烦,包括前段时间输出两篇关于simple features的分享中,其中没有特别处理投影的问题,老司机一看就能看出其中存在的投影问题。
今天给大家介绍的内容是用 R 语言绘制包含十段线[1]的地图,并且可以根据数据实现对各省份的填色。
"fishualize"软件包提供基于自然界最令人惊叹和最丰富多彩的生物:各自美丽的鱼的颜色,以便在R中进行绘制。
今天给大家推荐一个非常好用的大小地图绘制工具-ggmapinset,让大家以后可以快速的绘制子地图。
今天的推文给大家介绍一个可以绘制”变形“地图的可视化包-R-cartogram包,改包可以使绘制地图时某些区域的几何形状进行扭曲变化,可以更好的传递地图表达的信息。主要内容如下:
概括的说元素函数主要有四种:element_text(文本)、element_lines(线条)、element_rect(矩形块)和element_blank(主题), 方式总体为 theme(主题元素=函数(参数))
今天,给大家介绍一下,如何利用R语言获取中国地图。有一点大家清楚,网络上很多教程关于R绘制中国地图。 但是中国地图的绘制涉及到国家主权,及以前旧版本地图,西藏领地不全,没有台湾,也没有南海九段线。中国地图最常见的问题有四个:
之前有小伙伴在讨论群里提问关于分级统计地图(choropleth maps) 的绘制方法,刚开始看到这个问题的时候觉得比较简单,就给出了几个处理方法,有R的也有基于Python 的,但后来和提问小伙伴一聊,才知道是要绘制一个有 ”三元相映射图例的” 分级统计地图。之前也答应会出一期类似的推文,中间有太多的事情要做,导致拖得有点久。作为过完年的第一篇原创推文,本期我们就使用可视化功能强大的R来绘制此类地图,主要涉及内容如下:
前面的推文我们介绍了使用scikit-learn结合分类散点数据,构建机器学习分类模型并将模型结果可视化展示,具体链接如下:机器学习和可视化还能一起这样用?Python教你全搞定。今天这篇推文,我们就使用R语言的kknn包进行类别插值可视化绘制,主要知识点如下:
R中的ggplot2是一个非常强大灵活的数据可视化包,熟悉其绘图规则后便可以自由地生成各种可视化图像,但其默认的色彩和样式在很多时候难免有些过于朴素,本文将要介绍的ggthemr包专门针对原生ggplot2图像进行美化,掌握它之后你就可以创作出更具特色和美感的数据可视化作品。
这里不在赘述,参考如何获取NASA数据,下面的例子根据下载的LandCover与Rainfall数据进行展示,如何利用R语音进行读取,然后绘图。先加载所需R包及地图文件
当我们有一个图层文件时候,然后再放些采样点在该图层上,发现,某些采样点落在地图的外面,如下图所示。如果用Arcgis操作,很容易把外围的点抹去,保留图层内的点,那么如果在R里面,实现该操作呢。
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
做了这么多数据地图,是时候该总结一些心得和理念了,今天这篇讨论ggplot2所支持的数据地图素材格式。 library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("ggplot2") library("ggthemes") library("geojsonio") options(stringsAsFactors=FALSE,warn=FALSE,encoding="UTF-8") 今
昨天的推文里,我介绍了开发一个最简单的 R 包的工作流程,相信不少同学已经对 R 包的开发流程有所了解了,今天我们就用这个 ncov 包获取疫情数据然后分析分析吧!
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
因为要画的区域是黄海和胶州湾的地图,所以需要下载一个山东省地图和青岛地图。下载地址:http://datav.aliyun.com/tools/atlas/index.html#&lat=31.769817845138945&lng=104.29901249999999&zoom=4
本次绘图是对《R语言绘制中国地图:着色省份、标注省份名称地图》中基础地图数据缺失(链接失效)的更新,基础地图数据来源《R语言 地图数据更新(来自高德 阿里云)》
1、地图基础数据来自:http://xzqh.mca.gov.cn/data/ 中华人民共和国民政部官网
维恩图用于展示在不同的事物群组(集合)之间的数学或逻辑联系,尤其适合用来表示集合(或)类之间的“大致关系”,它也常常被用来帮助推导(或理解推导过程)关于集合运算(或类运算)的一些规律。
这一期呢,小编回应读者的需求,绘制在地图上添加饼图的可视化作品,这类图表在GIS或生态方面涉及的比较多哈。本期内容主要如下:
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢?
最近接触COVID的项目,目前COVID已经在世界上普遍大流行,而且WHO官网及霍普金斯大学等都有相对应的全球COVID19监测平台。每天实时更新。
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这是一篇关于关于空间地理信息数据可视化与simple feature 模型应用的笔记小结。
今天工作了,就赶紧给大家推荐一个好用的具体子图显示绘制工具-「ggmagnify」
雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。
本期推文我们绘制不常见的双变量主题地图,该类地图可以很好的在地图上用颜色展示两个变量的信息,相较于单一变量映射地图,此类地图表达的信息更加丰富和全面。本期推文主要涉及的内容如下:
ggplot2是《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法,将图形元素抽象成可以自由组合的要素,类似Photoshop中的图层累加,ggplot2将指定的元素/映射关系逐层叠加,最终形成所图形。更加深入学习ggplot2,请参考《ggplot2: 数据分析与图形艺术》。
摘要 Simple features是一种在计算机中编码矢量空间数据(点、线、面等)的标准化方法。sf包在R语言中引入了simple features对象,它基本具备和sp、rgeos、rgdal一样的矢量空间数据处理能力。本文主要描述此包的基本功能,其在R语言诸多扩展生态系统中的地位,以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。
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