SP将地理数据分割为两大块:描述层和映射层,可以使用rgdal包的readOGR()函数读取数据。
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
以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来,不够优雅,这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因,ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹,所以ggplot2成了可视化的巨无霸,成了可视化界的微信,不仅自身生态日趋完善,而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包(你可以理解为依附于微信的小程序)。 最近偶然在学习Python可视化的过程中,了解到了geopandas,确实第一眼看着很眼熟,或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。的确,它跟
本文主要讨论ggplot2是如何通过颜色信号来对多边形进行填充的底层理念,这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。 ggplot2所有图层对象中,geom_ploygon()几何图层对象最为复杂,也最为特殊: 复杂在哪儿呢? 这种几何对象所定义的多边形(特别是在地理信息数据里面),领土边界是基于行政区划、行政区划再细分为单个多边形(也就是group),单个多边形又是一组经纬度坐标点构成(按照order排序)。 所以说geom_ploygon()所要显式声明的参数至少需要四个: data(地
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。
设计目的:进行地理文件的加载、数据转换及基础处理,将地理信息数据与业务数据的融合(sp与sf数据模型),添加地理标签,应用地理坐标轴,最终完成一个地理空间可视化的小demo。
ggplot函数中有一类特殊的图表类型叫做多边形,很难用传统的视角来定义它属于哪一类图表,因为它能够呈现信息多种多样。 特别是在做某些比较高阶的图表——地图时,这种多边形函数便能够大显神通。 之前本公众号所推送的所有涉及地图图表绘制所使用的技巧,几乎全部都依赖多边形函数的支持。 library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") 这里以之前推送过的全球地图为例: 导入地图地理信息数据: world_map <-readShapePoly("c:/rstudy
此例使用了STRM的海拔数据。只要了解一下网站设置,很容易使用 ,当然也可以直接下载数据[注1-2]。
最近几天推送频率之所以下降了,不是因为偷懒,是在攻克一个难题~ 还记得前一篇推送,关于山东省财政数据可视化那一篇,因为没有精准、最新的山东省县级市边界地图素材数据,花了好多冤枉功夫,搜地图素材各种碰壁,最后的得到的地图数据并不尽如人意。 现在shp的素材相比json整体都不太流行了,无论是制作成本上还是占用内存上以及与实际行政区划的更新速度上,json地图素材轻便、时效、易获取,很多网站都提供这种轻量级的数据文件。 可是json文件遵循的JS语法,导入R中之后,全部被强制转化为各种嵌套的list、data.
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理,通过轮廓点和分组来定义每一个地区(国家边界),通过多边形填充来完成区域填色。 ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层; 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现: 包的导入: library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) 导入地理信息数据: china_map <- readShapePoly("c:/rstudy/bou2_
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。
接着上一篇的地图系列相关知识,本篇给大家介绍一种局部空间分析的地理围栏运算,具体场景主要用在分析局部的商圈、商场、街道、步行街内部相关变量方面。
本文介绍了如何基于商圈和地标的位置搜索实现方法,包括多边形、矩形和圆形的划定方式以及地标搜索POI的方法。同时,本文还对比了三种方式的精确度、复杂度和灵活度,并建议在满足需求的前提下选择合适的方法。
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
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
image.png 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下,并对DIY统计GIS地图提出了一点自己的想法。 1 地图GIS数
之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落,也已经做了归总分类分享给大家。 最近翻看突然发现少了一个知识点,就是分面中没有讲填充多边形分面的应用,虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。 但是鉴于多边形填充本身就比较复杂,再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕,这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。 如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话,你可以参考以下序列文件: 地图部分(ggplot2) 你想要的地图素材资源,我都帮你整理好了~ 一篇文章教你搞定JSON素材,从此告别SHP时代~ 大道
❝本节来详细介绍如何使用R语言来构建地理投影系统绘制世界地图,细节挺多的小编做了详细的注释;结果仅供参考❞ 加载R包 library(tidyverse) library(sf) library(camcorder) 导入数据 world <- read_sf("countries.geojson") %>% janitor::clean_names() %>% rmapshaper::ms_simplify(keep = 0.2) tomato_prod <- read_csv("tomato-
需要注意的是,轮廓线多边形内不能有空洞,使用的不是常见的非零绕数规则(nonzero)以及奇偶规则(odd-even)。
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。
最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
在Vue ArcGis鼠标打点、中心打点绘制多边形这篇文章里给大家讲了ArcGis如何绘制多边形,那在ArcGis绘制多边形后多边形边界不理想怎么办?想调整多边形覆盖面怎么办?今天这里给出一种解决方案以供各位看官参考。
泰森多边形又叫冯洛诺伊图(Voronoi diagram),得名于Georgy Voronoi,是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。
要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数,我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。
最近公司项目需求,要做一个百度地图电子围栏的功能,在网上查了一下资料,看了很多博客,大多数都写的不是很详细,我看的云里雾里的,最后终于集合所有的几篇资料,自己做出了一个简单的demo,下面将过程记录和分享一下,希望给予有需要同学一些帮助,我这个人说话比较啰嗦,所以写的一定会很详细的,哈哈!闲言少叙,开始了。
今天看到一个看着挺养眼的经济学人图表案例,于是职业病爆发了,用ggplot2按照自己的思路写了一遍。现在把代码思路分享给大家! 加载包: library("ggplot2") library("tid
https://juejin.cn/post/6942262577460314143
今年疫情以来,工作都比较紧凑,没能抽出时间来记录工作日常了。最近接触一个项目需要使用到百度地图的围栏功能,作为前期调研,先探探路。 经过一番搜搜,找到一篇不错的文章。专门介绍,百度地图围栏的。地址如下:https://www.cnblogs.com/CherishTheYouth/p/CherishTheYouth_20190416.html
虽然笔者是个糙汉子,但是对这种可爱的东西都没啥抵抗力,这个库的使用本身很简单,没什么好说的,但是它只有绘制能力,没有交互能力,所以使用场景有限,先来用它画个示例图形:
如果变动描述的是一个变量内部的行为,那么相关变动描述的就是多个变量之间的行为。相关变动是两个或多个变量以相关的方式共同变化所表现出的趋势。查看相关变动的最好 方式是将两个或多个变量间的关系以可视化的方式表现出来。如何进行这种可视化表示同 样取决于相关变量的类型。
Earth Engine 支持对Geometry对象的各种操作。这些包括对单个几何图形的操作,例如计算缓冲区、质心、边界框、周长等。例如:
计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化,但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案,比如几何问题。作为计算机科学的一个分支,计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域,计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。在本文中,我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍,希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。
今天我们来学习一下刘永鑫老师2019年发表在Nature Biotechnology上的文章NRT1.1B is associated with root microbiota composition and nitrogen use in field-grown rice中的代码。
Shp格式是GIS中非常重要的数据格式,主要在Arcgis中使用,但在进行很多基于网页的空间数据可视化时,通常只接受GeoJSON格式的数据,众所周知JSON(JavaScript Object Nonation)是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式,以其轻量、易解析的优点,被广泛使用与各种领域,而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据,本文就将针对GeoJSON的语法规则,以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的转换进行介绍。
将3D的点转换为2D的点之后,再用之前链接2D点的方法去连接这些点,这个叫做线框渲染
china_map<-readShapePoly("D:/Beautiful-Visualization-with-R-master/map/bou2_4p.shp")
今天这篇算是之前ggplot2图表系列的增补。 因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图(或者称它为热力辐射图,就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型)的合适解决方案,最近在看github官网上ggmap的介绍帖,看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat="density_2d"来来制作类似的热度辐射图。 我就突发奇想,如果不是通过ggmap而是通过ggplot函数是否也可以呢,果然也是可以出
算法工程师成长计划 近年来,算法行业异常火爆,算法工程师年薪一般20万~100 万。越来越多的人学习算法,甚至很多非专业的人也参加培训或者自学,想转到算法行业。尽管如此,算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需,算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能,而人工智能的核心是算法,算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说,算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师,万丈高楼平地起,尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习,或数据挖
今天这篇是昨天美国地图的续篇,同样的方法技巧,不同的对象。 整个过程以及代码并没有太大差别,只要拿到世界地图素材,根据之前的代码,自己修改参数和指标名称以及引用路径,完全可以做出来(尽管并不一定理解每句代码的含义)。 R语言环境: R x64 3.31/Rstudio 0.99.903/ggplot2 2.1.0 代码过程: 加载功能所需支持的工具包: library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") 导入并整理世界地图地理信息数据: world_map
这篇不出意外就是 Google S2 整个系列的最终篇了。这篇里面会把 regionCoverer 算法都讲解清楚。至于 Google S2 库里面还有很多其他的小算法,代码同样也很值得阅读和学习,这里也就不一一展开了,有兴趣的读者可以把整个库都读一遍。
mesh 是什么? mesh 是决定一个物体形状的东西。例如在二维中可以是正方形、圆形、三角形等;在三维中可以是正方体、球体、圆柱体等。
一篇旧文,解决一个困扰已经的小技术问题,权当是学习ggplot2以来的整理回顾与查漏补缺。 ---- 今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化,主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。 为了使得案例前后一致,仍然使用昨天的数据集。 加载包: library("ggplot2") library("plyr") library("maptools") library("sp") library("ggthemes") 导入中国省界地图: china_map<-readShapePoly("
译注:绘制地图时因为一些原因可能需要使用shapefile添加地图信息,比如很多软件中的关于中国的地图信息都不是很准确,当要明确标注中国边界信息时就会出问题。这次就介绍一下如何利用shp文件添加地图信息。
缘起 封面图是不是很酷炫? 该图的核心算法就是 Delaunay三角剖分. 这种低多边形的成像效果在现代游戏设计中越来越被喜欢,其中的低多边形都是由三角形组成的。于是我们来学习一下. 分析 首先,先来
1.灰度等级为256级,分辨率为2048*1024的显示器,至少需要的帧缓存容量为( )
1决定使用geometry_based pattern 还是array_based pattern
对象 coords 属性的详细解释: 对象的 coords 属性定义了客户端图像映射中对鼠标敏感的区域的坐标。坐标的数字及其含义取决于 shape 属性中决定的区域形状。可以将客户端图像映射中的超链接区域定义为矩形、圆形或多边形等。
vue-baidu-map 是百度开源的一个基于vue的小众插件,底层使用的是百度 jsapi 1.0 ,版本官网目前最新版是3.0。
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