r语言可视化地图填充_r语言可视化_r语言地理可视化 - 腾讯云开发者社区

REmapC函数允许我们同时在一张地图上制作填充图和点图、线图。 library(REmap) library(baidumap) ?...mindata = NA, maxdata = NA) 四个主要参数说明：参数一：data为需要的原始数据框格式数据，共2列，第一列为省份或者城市名称，第二列为对应的数值，数值大小将决定地图颜色深浅...参数二：maptype为地图类型设置，可选world、china或者中国省份名称参数三：color为热力图渐变颜色，默认为2个颜色，第一个为终止色，第二个为初始色。...mydata <- data.frame(province,value) #合成数据框作图数据 remapC(mydata,color=c("yellow","red"),title="全国分省热<em>地图</em>...-12,] map_out2 <- remapC(mydata1, maptype = "china", title="人口迁徙<em>地图</em>

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R语言可视化——多边形与数据地图填充

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。...使用多边形进行描边并填充：（在多边形中是可以进行线条与形状分别填色的） ggplot(world_map,aes(x=long,y=lat,group=group)) +geom_polygon(fill...如果再加上一列连续数值变量，可以将其指定为fill渐变填充的参考指标，那么最终完成的图表就是一幅按照不同地区指标大小对应渐变填色地图。...其实这种不带任何实质数据信息的地图，很多R包中都有提供：（这里以maps包为例） library(maps) states<-map_data("state") ggplot(states,aes(long...map包是一个专门用来做地图的加载包，里面存有几个可以用的地图数据包： states<-map_data("world") #全球地图 ggplot(world,aes(long,lat,group=group

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R语言可视化——地图填充与散点图图层叠加

今天跟大家分享关于如何在地图图层上添加散点图。散点图需要精确的经纬度信息才能在叠加的图层上进行映射，因此我们选用中国省级轮廓地图以及各省省会城市的经纬度进行案例演示。...加载包： library(ggplot2) library(plyr) library(maptools) library(sp) 导入中国省界地图： china_map<-readShapePoly...mydata, type="full") 各省省会城市经纬度数据： province_city <- read.csv("c:/rstudy/chinaprovincecity.csv") 省级轮廓地图上添加散点图图层...最后我们来处理标签问题：因为这里使用了散点图（气泡图）作为数据展示方式，而作为底图的地图图层仅仅是作为定位信息，没有包含任何的数据信息，而且页面整体上没有太多地方放置省名称标签，所以我们有选择性的显示前五个数据所代表的省份标签

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R语言可视化——数据地图离散百分比填充（环渤海）

今天跟大家分享如何以百分比形式填充离散分段数据地图。案例用环渤海三省二市的地理数据。...]','(120,160]','(160,200]'),labels=c('0~40','40~80','80~120','120~160','160~200'),order=TRUE) 离散颜色标度填充...以上是昨天在东三省填充地图中所使用过的方法，接下来我解释一种新的填充方案，通过将数量段转换为百分比进行离散颜色标度填充：离散颜色标度分割（百分比数量段）： qa <- quantile(na.omit...(long,lat))) 填充并添加标签： ggplot(huanbohai_map_data,aes(long,lat))+ geom_polygon(aes(group=group,fill

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R语言数据地图——美国地图

最近在看哈德利.威科姆的那本火遍全球的R语言数据可视化经典教程——《ggplot2——数据分析与图形艺术》。书内虽然关于数据地图的内容很少，但是ggplot所渗透的可视化图层理念实在让人叹为观止。...书中完全将复杂的地图图表语言拆解成常规图表思维，通过图层叠加、分组填色、空间映射，让我对地图这种深度可视化形式有了更多深入的理解。...（虽然R语言的Map包中存有可以用的美国地图，但是自己还是喜欢用自定义方式来做）。...平台环境： R x64 3.31/Rstudio 0.99.903/ggplot2 2.1.0 关于包的安装及加载更新问题，昨天的教程已经讲得很清楚了。...")参数修改；填充数据指标可以通过fill = Sale参数修改；由于美国州较多，州名不便全部标出，所以以上不含各州标签。

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R语言可视化——REmap动态地图

今天开始，要跟着大家学习一个新的可视化R包——REmap包。说起来，这个包要归功于百度的可视化开源项目——echarts,它是国内为数不多的高水平开源可视化js库，在业界地位首屈一指。...经过大神的努力，我们终于可以在R语言中以简洁的REmap函数形式，来调用Echarts核心功能，而不用亲自去学js代码，就可以创建动态地图可视化作品。...如果有小伙伴儿熟悉百度的大数据可视化项目——百度迁徙地图，以及交通通勤图，以及后来的一带一路可视化路线图，肯定对那些动态地图上流动的线条和路径有很深的印象。...：：提示下，这里的map_out的对象是一个js代码生成的html对象，运行完plot之后，动态图表效果不是呈现在R的图表窗口而是调用了桌面浏览器的Web窗口。...如果想要存储该HTML对象，需要设定临时目录： setwd("D:/R/Rscript") #保存图片的位置，不做修改默认为R的工作路径 options(remap.js.web=T)

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R语言可视化——数据地图应用（东三省）

今天是一个案例应用，采用东北三省地图进行离散颜色映射，让大家感受下R语言在地理信息空间可视化方面的强大功能，同时也会对之前强调过的地图配色技巧进行应用。...至此，制作地图的信息已经全部整理完毕，接下来要正式开始进行填充填充：对于连续渐变填充的方法，之前已经有多篇推送进行介绍，这里还是给出代码，便于大家对不同的方法做出来的效果进行比较： ggplot(dongsansheng_map_data...虽然我们使用连续渐变映射做出来了东三省的数据地图，可以如果我问你你能明确的告诉我某一个市的数值范围具体在那个数量段，你可以立马的告诉我吗，反正我是不能。...连续渐变只能给读者一个大小顺序上的感官印象，我们的依靠肉眼很难辨别出某一个地区的指标所处的数量段，这是连续渐变填充情况下的最大弊端：经过一段时间的摸索，我终于找到了好的解决办法：下面就是通过数值分割的离散填充技巧具体步骤...到此，整个数据地图填充完毕，今天这篇主要针对离散标度颜色填充进行，还有一类离散颜色标度填充方式是将具体的数值转化成百分比数量段进行填充，作为该篇的续集下次再讲，代码文件和数据将会分享在魔方学院QQ群里供群友下载

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R语言可视化——地图与气泡图结合应用

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。...(plyr) 导入地理信息数据： china_map <- readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") # 读取地图信息数据 china_map1...以上语法中，使用了geom_polygon()多边形函数来定义并填充地图背景（注意里面的fill参数（指定地图区域颜色），colour参数指定多边形（也就是地区轮廓线）边框颜色），然后通过geom_point...图层中指定数据源为合并后的业务数据，散点面积（大小）用zhibiao1来映射，气泡图颜色用zhibiao2来映射（本来散点是只有点颜色（使用colour控制，没有填充色的，可是当给散点指定其形状后，散点就有了面积属性可以使用...fill进行颜色填充），气泡的轮廓线用colour来指定）。

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Tableau可视化设计案例-06Tableau填充地图，多维地图，混合地图

Tableau可视化设计案例本文是Tableau的案例，为B站视频的笔记，B站视频参考：https://www.bilibili.com/video/BV1E4411B7ef 参考：https:...，多维地图，混合地图数据：2014年各省市售电量.xlsx 1.填充地图 1.1 各省售电量填充地图 + 地图格式设置加载数据–修改省市为地理格式州/省/市/自治区–修改地市为城市把省市拖拽到工作区...–当期值拖拽到颜色，这时变为填充地图–修改地图右下角的位置，选择对应的省份–把省市拖拽到标签–可通过点击龙江右键选择标签，选择从不显示去掉龙江的标识，再选择添加标识，选择区域可以添加区域–选择地图–地图层...–选择样式–选择冲蚀–选择地图层 2.多维地图 2.1 各省售电量多维地图省市拖拽到工作区生产地图–当期值拖拽到标记区的颜色，生成填充地图选择地图–选择地图层–冲蚀选择100% 把用电类别拖拽到列...3.1 各省售电量混合地图省市拖拽到工作区生产地图–当期值拖拽到标记区的颜色，生成填充地图–省市拖拽到标签选择地图–选择地图层–冲蚀选择100% 行中的纬度ctrl右键拖动形成2个–在纬度上单击倒三角选择双轴可以将两个图合在一起

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R语言数据地图——全球填色地图

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)...：这里还是通过调整映射方式参数：coord_map("ortho", orientation = c(30, 110, 0))可以变换地图的呈现视角：常见平面视角的全球地图填充： ggplot(world_data...以上的语法有几点需要提示一下：第一、代码中带#号后的文本是R语言认可的注释语句，带运行代码的时候不必清除，可以直接跑。...第二、由于全球地图呈现的信息比较丰富，所有的海岛和群岛信息全部都会上色，特别是北欧、北美（加拿大）、大洋洲这些多岛屿、群岛低于会有大量的密集分布的小岛，而填色代码在填充时，多边形线条填充为灰色，造成很多地区边界以及岛链出现大面积黑灰色...但是通常来讲根据数据地图的填色规范：指标都是正值，应该使用单色系连续渐变填充，只有在存在正负值类型的数据时，双色渐变才比较有意义。

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R语言空间可视化：绘制英国脱欧投票地图

p=13247 本文我们绘制英国脱欧投票的地图。

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R语言空间可视化：绘制英国脱欧投票地图

p=13247 本文我们绘制英国脱欧投票的地图。

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R可视化：动态热力地图

本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目：tidyTuesday。是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。...) 一些关于字体的设置可以参考这篇文章 R/ggplot2保存图片中文字体至PDF——showtext包一文清除所有障碍。...ggplot2 开始绘图 # PS: 方便讲解, 我这里进行了拆解, 具体使用时可以组合在一起 gg <- ggplot(df_tidy.1, aes(map_id = id)) # geom_map() 绘制地图...expand_limits() 控制坐标轴的范围 gg <- gg + expand_limits(x = fifty_states$long, y = fifty_states$lat) # coord_map() 将地图变成球状展示...<- ggplot(df_tidy.2, aes(frame = year, map_id = id, group = interaction(year, id))) # geom_map() 绘制地图

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动态地理信息可视化——leaflet填充地图

这一篇是leaflet动态地图的第四篇，也是最值得推荐的一篇，这一篇涉及到热力地图填充，通过该篇内容，大家可以体会大leaflet在线地图的R借口在处理热力地图上面颜色标度映射的强大优势。...js语言中的，我们无法使用R语言直接进行调用，只能作为一个图层素材进行背景修饰，说白了，其实我们想要的仅仅是多级缩放的动态切换效果，这样再结合我们自定义的地图素材，可以呈现出更加完美的效果。...（只有热力填充地图需要定义区域界线，而点图和线图都可以直接利用leaflet本身的地图素材，因为只需要坐标点位置即可）。...我们常用的地图素材资源无非以下三种，R包内置的地图数据、shapefile格式和json格式。...以上地图效果都支持多节自动缩放和弹窗动态信息显示（需设置popup属性及少量html交互代码） leaflet在线地图底层由js源码编写，天然支持html语言，如能结合html搭配使用，可以在动态地图元素中

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R语言在地图上绘制散点饼图可视化

如果我们想制作一个像上面截图那样的地图，这就很困难了。相关视频但在地图上绘制饼图时，它也有自己的缺点。首先，当我们绘制大量的饼图时，它以光栅图像的形式渲染，使得它的渲染速度很慢。...set.seed(123) long <- rnorm(50, sd=100) lat <- rnorm(50, sd=50) 在地图上绘制饼图。...ggplot(map_data('world'), aes(long, lat) +pie(aes(x=long, y=lat, group=region, r=radius 这是一个简单应用，我发现很多人喜欢它

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地图可视化绘制 | R-cartography 艺术地图绘制

本期推文我们介绍一个可以绘制颇具“艺术”风格地图的可视化包-cartography，主要涉及的内容如下： R-cartography 简介 R-cartography 实例应用 R-cartography...简介说到cartography包，用Python绘图的小伙伴可能会想到cartopy(Basemap的下一代地图可视化绘制包)，下面就简单介绍下cartography。...用户可能属于以下两类之一：使用R的制图师或愿意创建地图的使用者。制图使用sf或sp对象生成基本图形。由于程序包的大多数内部结构都依赖于sf功能，因此空间对象的首选格式是sf。...可视化专题图介绍 cartography包官网提供了多种优秀的地图可视化绘制专题，这类可视化作品和一般的地图作品有些不一样，透露出一种“艺术 ”气息。...铅笔风格主题地图 R-cartography 实例应用我们使用之前空间插值系列的数据进行不同主题地图的绘制，首先，我们将所使用数据转换成sf对象，代码如下： library(sf) library(

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R语言可视化——关于ggplot所支持的数据地图素材类型

虽然从数据存储格式上来讲我们分为shp素材、json素材，但是由于在R语言中使用ggplot2作图，所支持的数据集对象大致又可分为两类，它们都可以由shp、json数据文件转化而来。...第一种格式（sp）是R语言绘图比较传统的数据格式，它将地理信息数据分割为两大块：描述层和映射层。...接下来通过案例演示来解释以上原理：通常我们制作一个数据地图的方式如下： shapefile文件导入： setwd("D:/R/rstudy/CHN_adm") china_map<-readShapePoly...R语言中可以制作数据地图的包有很多（我长用到的）： #需要自己准备数据地图素材： map() ggplot(china_map1)+geom_line() #只能做轮廓图 ggplot(china_map1...() REmap() 关于地理信息可视化涉及到的范围实在是太广了，我也只能洞悉到这个地步，以后的路还有很长，会陆续跟大家分享。

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地图可视化绘制 | R-ggplot2 NC地图文件可视化

nc数据文件的R包读取 nc数据的可视化绘制 nc数据文件的R包读取在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/。...nc数据的可视化绘制由于我们使用的是ggplot2进行绘制，所以我们直接使用raster包进行nc文件的读取(其实也是调用ncdf4包进行处理)，数据我们就使用昨天分享数据的数据：数据(代码)分享 |...当然我们也可以更换颜色条颜色，可视化效果如下： ? 此外，我们还可以设置不同投影的可视化绘制效果：结果如下： ?...我们也放出没有删除NA值的可视化结果： ?...总结这一期我们还是分享了可视化绘制技巧，希望对大家绘制空间nc网格数据有所帮助，而Python 处理及可视化的绘制操作打算和空间插值的放在一起，尝试使用视频的形式分享给大家~

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地图可视化绘制 | R-ggplot2 NC地图文件可视化

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： nc数据文件的R包读取 nc数据的可视化绘制 nc数据文件的R包读取在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...当然我们也可以更换颜色条颜色，可视化效果如下： ? 此外，我们还可以设置不同投影的可视化绘制效果：结果如下： ?...我们也放出没有删除NA值的可视化结果： ?

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R语言PCA分析_r语言可视化代码

PCA结果可视化 4.1 ggbiplot包碎石图 biplot 4.2 ggfortify包 4.3 factoextra包可视化 4.3.1 特征值可视化 4.3.2 变量信息可视化...变量坐标(coord)与相关性(cor)可视化 cos2可视化 contrib可视化变量分组 4.3.3 样本可视化scores 样本坐标可视化 样本的cos2与contrib图 4.3.4...特征向量主要起转换作用，其数值不能说明什么问题，解释力更强的是载荷loadings，但很多R输出中经常混用，egien vector与loadings。...FactoMineR与factoextra分别进行PCA分析与可视化，当然factoextra包中函数也可对prcomp、princomp函数结果进行可视化。...箭头越远离远原点、越靠经圆圈表明PC对其的代表性高（相关性强） fviz_pca_var(wine.pca2) #变量相关性可视化图 cos2可视化 cos2代表不同主成分对变量的代表性强弱，对特定变量

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