用R开发地理专题地图

Question

R中有很多包用于各种空间分析。 这可以在CRAN任务视图中看到：空间数据分析 。 这些软件包数量众多且各种各样，但我想做的只是一些简单的专题图 。 我有县和州FIPS代码的数据，我有县和州边界的ESRI形状文件和随附的FIPS代码，允许加入数据。 如果需要，形状文件可以很容易地转换为其他格式。

那么用R创建专题地图最直接的方法是什么？

这张地图看起来像是用ESRI Arc产品创建的，但这是我想用R做的事情：

alt text http://www.infousagov.com/images/choro.jpg 从这里复制的地图。

Answer 1

以下代码对我很有帮助。 稍微定制它就完成了。
_{（来源： eduardoleoni.com ）}

library(maptools)
substitute your shapefiles here
state.map <- readShapeSpatial("BRASIL.shp")
counties.map <- readShapeSpatial("55mu2500gsd.shp")
## this is the variable we will be plotting
counties.map@data$noise <- rnorm(nrow(counties.map@data))

热图功能

plot.heat <- function(counties.map,state.map,z,title=NULL,breaks=NULL,reverse=FALSE,cex.legend=1,bw=.2,col.vec=NULL,plot.legend=TRUE) {
  ##Break down the value variable
  if (is.null(breaks)) {
    breaks=
      seq(
          floor(min(counties.map@data[,z],na.rm=TRUE)*10)/10
          ,
          ceiling(max(counties.map@data[,z],na.rm=TRUE)*10)/10
          ,.1)
  }
  counties.map@data$zCat <- cut(counties.map@data[,z],breaks,include.lowest=TRUE)
  cutpoints <- levels(counties.map@data$zCat)
  if (is.null(col.vec)) col.vec <- heat.colors(length(levels(counties.map@data$zCat)))
  if (reverse) {
    cutpointsColors <- rev(col.vec)
  } else {
    cutpointsColors <- col.vec
  }
  levels(counties.map@data$zCat) <- cutpointsColors
  plot(counties.map,border=gray(.8), lwd=bw,axes = FALSE, las = 1,col=as.character(counties.map@data$zCat))
  if (!is.null(state.map)) {
    plot(state.map,add=TRUE,lwd=1)
  }
  ##with(counties.map.c,text(x,y,name,cex=0.75))
  if (plot.legend) legend("bottomleft", cutpoints, fill = cutpointsColors,bty="n",title=title,cex=cex.legend)
  ##title("Cartogram")
}

绘制它

plot.heat(counties.map,state.map,z="noise",breaks=c(-Inf,-2,-1,0,1,2,Inf))

Answer 2

以为我会在这里添加一些新信息，因为自发布以来，围绕此主题已经有了一些活动。 以下是Revolutions博客上“Choropleth Map R Challenge”的两个很棒的链接：

Choropleth Map R Challenge

等值线挑战赛结果

希望这些对于查看此问题的人有用。

祝一切顺利，

松鸦

Answer 3

看看包裹

library(sp)
library(rgdal)

这对地理数据很好，而且

library(RColorBrewer)  

对着色很有用。 这张地图是用上面的包和这段代码制作的：

VegMap <- readOGR(".", "VegMapFile")
Veg9<-brewer.pal(9,'Set2')
spplot(VegMap, "Veg", col.regions=Veg9,
 +at=c(0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5,7.5,8.5,9.5),
 +main='Vegetation map')

"VegMapFile"是一个shapefile， "Veg"是显示的变量。 一点点工作可能会做得更好。 我似乎不允许上传图片，这里是图片的链接：

Answer 4

看一下PBSmapping包（请参阅插图/手册和演示）以及这篇 O'Reilly Data Mashups的R文章（不幸的是它不是免费的，但根据Revolutions博客下载价值4.99美元）。

Answer 5

这只是三行！

library(maps);
colors = floor(runif(63)*657);
map("state", col = colors, fill = T, resolution = 0)

完成！ 只需将第二行更改为63个元素的任何向量（0到657之间的每个元素，它们是colors（）的成员）

现在，如果你想得到幻想，你可以写：

library(maps);
library(mapproj);
colors = floor(runif(63)*657);
map("state", col = colors, fill = T, projection = "polyconic", resolution = 0);

63个元素代表63个区域，您可以通过运行获得其名称：

map("state")$names;

Answer 6

R Graphics Gallery有一个非常相似的地图 ，应该是一个很好的起点。 代码在这里：www.ai.rug.nl/~hedderik/R/US2004。 您需要使用legend（）函数添加图例。