建国70周年大庆即将到来,各行各业都在积极筹备迎接祖国的生日,在这个举国欢腾的时刻,我们决定以一种特殊方式来表达自己对祖国母亲的祝福:一副用R语言绘制的中国地图。
不知道各位平常有没有过需要画地图的需求,有的时候需要在地图上标出特定位置的数据表现或者一些数值,然而怎么实现? 这里主要介绍下在R语言中绘制地图的个人琢磨的思路。绘制地图步骤有三: 你得需要绘制地图;(约等于废话) 你得有要绘制地图的地理信息,经纬度啊,边界啊等等; 你得利用2的数据在R中画出来。 以上步骤中,目前最关键的是2,一旦2的数据有了,在R中不就是把它们连起来嘛,这个对于R来说就是调戏它,就跟全民调戏小黄鸡一样。 R语言中绘制地图的思路也是由于2的获取方式不一样而分开的。 第一种思路:有一些R包
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:
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)》
该点子来源于一个小作业,作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制中国疫情热力图(10分),参考效果如下图:
地图本身就是可视化的产品,并在发展过程中形成了一系列的理论与方法。这些都自然地会成为地理空间数据可视化技术的基础。地图学也因可视化方法的提出而获得新的动力。GIS也因可视化的支持而为研究者提供了促使逻辑思维与形象思维相结合的认知工具。
ggplot2添加箭头https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_segment.html
图形展示是最高效且形象的数据描述手段,因此巧妙的图像展示是高质量数据分析报告的必备内容,因此强大的图形展示功能也是统计分析软件的必备功能。R语言提供了强大的吐血展示功能。今天我由简单到复杂分别和小伙伴
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
物种注释;测序深度和覆盖度;真菌plug;宏基因组sam;SEM变量;跨域网络;OTU相关矩阵;中国地图;数据标准化/归一化;metaphlan2
由于近期疫情的播散,而流行病学研究对疫情防控又至关重要,所以,最近涌现了一大批关于疾病流调的文章,这也使得很多研究人员在文章中需要绘制不同地区的地图作为文章中的主图。这些图频繁出现在Lancet或者NEJM、CNS等顶级杂志中,不过对于很多科研人员来说,地图的绘制由于没有现成软件可以直接操作,一直以来都是一大难题。
首先,简单介绍一下作者,宁海涛是211硕士毕业,先后学习Python进行深度学习模型构建以及可视化展示,当然还包括数据分析、数据处理、数据可视化等技能,此外,还特别擅长于使用R语言进行数据统计和可视化绘制,当然还有一些前端、爬虫等这里就不做解释,总之是一位比较全能的优质作者。从2020年5月一直到现在,已连载超过「185+优质原创文章」。
1. https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/5722260.html
从今天开始要跟大家分享新的专题——数据地图! 这一篇先讲一些准备性的操作,教大家怎么获取矢量地图素材,以及素材的编辑、加工和整理! 也许你曾见到过一些高大上的ppt或者演示文案里,出现一些让人眼前一亮的数据地图,自己想模仿却又力不从心,只能羡慕嫉妒恨。 其实严格来说,数据地图也是图表的一种,但是由于其形状的不规则、素材的难以获取以及编辑的高技巧性,所以用起来还是有很高的门槛的! 想要做出来数据地图的效果,其实有很多现在的数据可视化软件都可使胜任,比GIS Map、Tableau、Power BI、Stat
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。
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。
cf-plot 是一套 Python 绘图案例,用于绘制气候研究人员常用的等值线图、矢量图和折线图。制作等值线图的数据可通过cf-python传递给 cf-plot,如下例所示:
该包绘制的地图精度较低,如果你需要学习绘制高精度的中国地图,欢迎加入我的线上培训班获取:欢迎加入 RStata 线上培训班学习使用 R 语言和 Stata 进行数据处理和可视化
中学时,当我们学到余光中的「乡愁」,可能我们当时并不能完全理解这首现代诗歌,随着我们年龄的增长,我们外出求学,毕业后奔赴北上广。那年少时的一枚邮票,那青年时的一张船票,随着科技的发展,如今就是一次视频聊天和火车票。
作者:张京 来源:见文末 为什么是Python 先来聊聊为什么做数据分析一定要用Python或R语言。编程语言这么多种,Java, PHP都很成熟,但是为什么在最近热火的数据分析领域,很多人选择用Python语言? 数据分析只是一个需求,理论上来讲,任何语言都可以满足任何需求,只是麻烦与简易之别。Python这门语言诞生也相当之早,它的第一个版本是26年前发表的,曾经(或者说当前)也被用于web开发,但是就流行程度来说,远远干不过Java和PHP。东方不亮西方亮,在与Java干仗失败的这20几年时光里,
这里将销售部门的业绩分为一卖业绩和复购业绩进行可视化,并且有意思的是使用到了表情符合字体(emojifont拓展包)。整个可视化下面是可视化的效果:
由于对空间数据可视化的喜欢,可能本公众号的推文也以此类图较多,当然也受到小伙伴的喜欢。在R语言ggplot2以及其拓展包能够较为简单的实现各类空间可视化作品的绘制,在寻找Python进行空间绘制包的同时,也发现如geopandas、geoplot等优秀包,今天的推文就简单使用geoplot库绘制空间核密度估计图,涉及的知识点如下:
R和ggplot可视化功能非常强大,了解了一下其中的地图做法,发现R做世界地图、美国地图非常容易,但做中国地图就太麻烦了,需要自己DIY。 DIY也有多种方式,但网络上各种帖子教程的出图效果都不太理想,达不到工作用要求。下面是我的摸索过程,记录如下备忘,也请教于R老师们。 参考书目:ggplot2,R graphics cookbook,参考贴:http://site.douban.com/182577/widget/notes/10568279/note/257898418
第一部分的数据集 PopulationDensity.csv 大家如果需要直接给我留言 Popu 即可
今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法,下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法,当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库,没有办法一一列举
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。
今天跟大家分享的是数据地图系列的第七篇——使用R语言制作热力数据地图! 也许很多小伙伴儿对于R语言还很陌生,感觉很神秘。 确实,R语言的数据地图需要使用很长的代码来写。但是就像我们学习高数和微积分一样,再复杂再庞大的公式,都会有计算软件帮你代劳,而你只需要知道怎么调整参数、控制路径,并且明白每一句代码的实现功能就可以了,无需记住每一串代码的详细内涵和写法。 而且接下来要写的诸多代码,大部分都并非自己写的,而是从网上拼凑,经过整理与汇总后的。坦白的说,绝大部分自己都写不出来,语法也很费解,只是勉强知道大概可以
先来聊聊为什么做数据分析一定要用Python或R语言。编程语言这么多种,Java, PHP都很成熟,但是为什么在最近热火的数据分析领域,很多人选择用Python语言?
最近,有一种说法:“中国经济发展的命脉就是石油和航线”。因此,航线的重要性不言而喻。
第2行创建一个地图,第3行添加海岸线,这样一个世界地图就出来了,怎么样,很简单吧。(plt.show()这行代码是用来显示图片的)
之前有过一段时间,特别热衷于数据地图,也分享很多篇关于地图制作的教程(涉及到各种作图软件),但大多是整理拼凑,自己发挥的不多。 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。 今天这一篇主要分享美国地图的绘图代码,同样是我们之前分
上一期的地图可视化推文教程R-ggplot2 标准中国地图制作中,我们详细介绍了使用R-ggplot2 包完美绘制中国标准地图,本期推文我们则试着使用Python-geopandas包绘制空间地图,主要的知识点如下:
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
【注】新版本的maptools包对很多函数进行了修改,对于修改的内容,文章中用红色的文字进行了说明。 鉴于最近有不少人在讨论用R软件绘制地图的问题,我也就跟着凑了凑热闹,对相应的方法学习了一番。下面的这篇文章是一个初步的介绍,还有很多内容仍在学习和探索中,如果大家有什么意见或建议,我将根据自己学习的情况对文章进行进一步的补充。 在R中绘制地图其实是十分方便的,最直接的办法大概就是安装maps和mapdata这两个包,然后输入下面的命令: library(maps) library(mapdata) ma
在很多时候,枯燥的数字并不能很直观的展示地域的差别,比如一个企业,想要分析产品在国内的销售情况,报表可能并不能最直接的展示差异,而一个结合地图的展示,就会直观得多,更便于大家去看到差距,更利于决策。
投稿作者|巫银良 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 移动互联网应用和大规模社交网络催生了海量的数据分析需求,时空数据作为记录用户和设备在现实世界分布和活跃程度的基础数据,一直为各大互联网电子商务平台和商家所关注。地理空间数据结合其他业务数据如何被分析利用,以及如何在分析中可视化呈现一直是现代化分析平台的一个重要方向。一方面各种地图服务越来越多地集成到应用中,成为应用增强交互的组成部分(比如“附近的服务/人”,甚至连支付包红包都需要呈现各种方位关系,来增强乐趣)
最近在梳理Python中可以制作数据地图的可视化工具包,分别实践了geopandas、folium、Basemp,通过对比发现,静态地图中最为成熟的最终还得是Basemap工具,它是mpl_toolkits包中的一个专门用于构建地理信息数据可视化的扩展库。
[ 系列文章篇 ] Python 地图篇 - 使用 pyecharts 绘制世界地图、中国地图、省级地图、市级地图实例详解
这周的六天时间,去了祖国的内蒙古,体验了草原的辽阔,人民的好客,精准扶贫开发的进展。由于报了个以大巴车为主要交通工具的团,行程两千公里以上,跨越半个中国,我突发奇想觉得画个路线图是一个多么好玩的事,于是,我一路上用地图记录经过和几个大的地点,决定使用R语言来画个图看看。
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:
地图是表达国家版图最常用、最主要的形式。但在影视剧《亲爱的,热爱的》中出现了明显的错误,从上至下引起了极大的关注度。
本期我们试着使用Python-geopandas包绘制空间地图,主要的知识点如下:
首先 , 导入 pyecharts 中的 Map 类 , 这是 地图绘制 的核心类 , 该类定义在 pyecharts.charts 中 ;
今天跟大家分享三个数据地图的遗留问题,包括以前因为技术手段限制无法解决的问题,以及读者吐槽最多的问题。 如何在一个版面上呈现不同行政级别的地理信息; 如何给版面添加mini导航定位窗口; 关于九段线问题。 关于第一个问题的解决方案,其实很简单,就是通过两个不同行政级别的图层进行叠加来达到目的。 library(maps) library("ggplot2") library("ggthemes") library("dplyr") library("maptools") library("grid")
本文使用数据说明:数据截至2月2日24时,累计报告确诊病例17205例,现有重症病例2296例,累计死亡病例361例,累计治愈出院475例。疑似病例21558例。
这是最近公司的一个项目。客户的需求是基于总公司和子公司的数据,开发一个数据展示大屏。 大屏两边都是一些图表展示数据,中间部分是一个三维中国地图,点击中国地图的某个省份,可以下钻到省份地图的展示。 地图上,会做一些数据的标注,信息标牌。 如下图所示:
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