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R语言绘制中国地图,并展示流行病学数据

本文作者:姜晓东,博士毕业于上海交通大学,目前任教于湖南师范大学医学院,专业神经毒理学。 流行病学的数据讲究“三间分布”,即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示,才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成,是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程,谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述,开R地图中文教程之先河。由于目前指导毕业论文用到,因此研究了一下。本来因为网上教程很多,曾打消了写些文字的计划,但怡轩版主鼓励说“教程者众,整合者鲜”,所以才战胜拖延症,提起拙笔综述整合一

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python与地理空间分析(一)

在气象数据分析中,地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项,也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍,常用的python包,对矢量数据的处理,对栅格数据的处理,以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构,而且还在不断更新和迭代,无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:

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