很久没有写教程案例了,因为很久没有学新的技术了。今天写一个最新做的案例,在一个paper中我们要展示某个数据在全国城市的分布的变化,原来的可视化方案是展示4个年份的地图facet,效果不是很好。最终决定使用动画地图的方案。本文使用的所有技术全部来自Robin Lovelace, Jakub Nowosad, Jannes Muenchow的著作Geocomputation with
这篇推送使用了biscale工具包绘制了双变量填充地图。近来,小编发现使用常用的绘图工具包也能很便捷的绘制这种地图,而且灵活性更强一些。1  示例数据本篇使用的示例数据和上面转载的推送一样,关于数据的介绍可以点击上面的推送链接查看。library(tidyverse) data <- socviz::county_data albersusa::counties_sf(proj
写在最前 下面是《可视化篇:效果图》中第2、3张的实现说明使用工具为:R语言1.环境配置 https://cran.r-project.org/ 上下载对应系统及版本的R软件,下文环境为win64的R根据提示安装R即可,过程不会太复杂此次用到的包为REmap,其挂靠在https://github.com/ 上,路径我写好了,只需运行R,依次输入: Install.packages(“devto
转载 2023-08-28 13:56:54
53阅读
如何使用R语言的ggplot绘制地图 在这篇文章中,我将向你展示如何使用R语言的ggplot包来绘制地图。ggplot是一个常用的数据可视化工具,它提供了丰富的绘图函数和灵活的参数设置,可以帮助我们创建出美观且富有信息的地图。下面是整个流程的步骤表格: | 步骤 | 操作 | |----|-----| | 1 | 安装和加载所需的R包 | | 2 | 导入地理数据 | | 3 | 准备地
原创 2024-01-06 05:44:06
262阅读
# R语言分类地图 在数据可视化领域,地图是一种常用的展示方式,通过地图可以直观地展示地理位置信息。R语言作为一种流行的数据分析和可视化工具,也提供了丰富的地图绘制功能。本文将介绍如何使用R语言绘制分类地图,并通过代码示例演示实现过程。 ## 分类地图概述 分类地图是一种将不同区域按照某种特定的属性进行分类并进行可视化展示的地图。通过分类地图,我们可以直观地比较不同区域的属性差异,从而更好地
原创 2024-04-28 06:01:45
82阅读
# R语言地图上显示点的方法 R语言是一种用于数据分析和可视化的强大工具,它提供了丰富的地图绘制功能,可以帮助我们在地图上显示各种数据点。本文将介绍使用R语言地图上显示点的方法,包括数据准备、地图绘制和点的标注等步骤。我们将以一个简单的示例来说明整个过程。 ## 数据准备 首先,我们需要准备要在地图上显示的数据。在本例中,我们将使用一个包含经纬度信息的数据集,该数据集包含了几个城市的经纬
原创 2024-02-27 06:25:10
127阅读
# 使用R语言制作地图 ## 1. 准备工作 在开始制作地图之前,我们需要安装并加载一些必要的R包,包括`ggplot2`和`maps`。你可以使用以下代码安装和加载这些包: ```R # 安装ggplot2包 install.packages("ggplot2") # 安装maps包 install.packages("maps") # 加载ggplot2包 library(ggplo
原创 2023-12-28 04:12:32
88阅读
# 使用R语言绘制广东地图的完整教程 在本教程中,我们将逐步学习如何使用R语言绘制广东省的地图。以下是实现这一目标的大致流程: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 安装并加载必要的R包 | | 2 | 获取地图数据 | | 3 | 绘制地图 | | 4 | 自定义地图样式 | | 5 | 进行数据可视化 | ## 1. 安装并加载
原创 10月前
181阅读
# 东亚地图及其可视化:使用R语言进行地图绘制和数据分析 东亚是世界上人口最多的地区之一,拥有悠久的历史和丰富的文化传统。了解东亚地区的地理信息和人口分布对于研究该地区的经济、社会和文化现象具有重要意义。在本文中,我们将介绍如何使用R语言中的地图绘制和数据分析工具,对东亚地区进行可视化和分析。 ## 1. 准备工作 在开始之前,我们需要安装并加载一些必要的R包,以便进行地图绘制和数据分析。以
原创 2024-06-19 07:15:10
282阅读
R语言绘制世界地图 r语言 世界地图
转载 2018-11-29 11:58:00
340阅读
R语言的REmap包拥有非常强大的空间热力图以及空间迁移图功能,里面内置了国内外诸多城市坐标数据,使用起来方便快捷。开始首先安装相关包install_packages("devtools") install_packages("REmap") library(devtools) library(REmap)我们来试试其强大的城市坐标获取功能city<- c("beijing","上海") g
所有作品合集传送门: Tidy Tuesday 2018 年合集传送门: 2018 Exercise USA 欢迎来到ggplot2的世界!ggplot2是一个用来绘制统计图形的 R 软件包。它可以绘制出很多精美的图形,同时能避免诸多的繁琐细节,例如添加图例等。用 ggplot2 绘制图形时,图形的每个部分可以依次进行构建,之后还可以进行编辑。ggplot2 精心挑选了一系列的预设图形,因此在大部
R软件的ggplot包升级以后有绘制地图的新功能,其图形元素主要是通过geom_map来实现。由于系统内maps包所自带的地图数据没有广州市的数据。其它图家地图数据则要从外部导入,本文则尝试从外部导入广州数据,然后用ggplot2包进行绘图。 本例的目的是结合地理数据和房价数据,以说明广州市房价的行政区分布情况。基本步骤是先导入地理信息数据,将其转为ggplot2可以处理的数据框格式,将房价数据
转载 2023-09-21 09:24:24
178阅读
tmap工具包的名称是Thematic Maps的缩写,是R中专门绘制地图的工具包。该包语法与ggplot2包比较类似,都是通过符合+来进行图层叠加。加载示例数据:library(tidyverse) library(sf) usa <- albersusa::counties_sf(proj = "laea") %>% mutate(fips = as.character(fip
R地图数据首先,从这里下载中国地图的GIS数据,这是一个压缩包,完全解压后包含三个文件(bou2_4p.dbf、bou2_4p.shp和bou2_4p.shx),将这三个文件解压到同一个目录下。用R绘制地图比较简单。比如画一下全国范围的区域,可以用如下代码: library(maptools) mydat = readShapePoly("china-province-border-data
绘图基础直方图散点图条形图饼图箱线图星相图脸谱图茎叶图QQ图colors()函数 直方图hist(x,freq=FALSE,breaks=num,col=color)直方图在横轴上将数据值域划分成若干个组别,然后在纵轴上显示其频数。其中的x是一个由数据值组成的数值向量.参数freq=FALSE表示根据概率密度而不是频数绘制图形。参数breaks用于控制组的数量。在定义直方图中的单元时,默认将生成
实际工作中,很多时候有画地图的需求,只要一出现就是全ppt最靓的图了。这里介绍一下如何在R中用ggplot2画出好看的中国地图,是很多年前写的代码了,运行了一下发现还没有过时。下一篇介绍在python中如何画。如果不想写代码,可以搜索“地图慧“,在线制作相关地图。如果有一定的基础,还是建议自己实现。因为自己做的可以更好看,更灵活,本文源代码地址:https://github.com/hongyin
转载 2024-03-11 14:13:34
584阅读
R语言画个中国地图,使用shp文件前几天帮人用R语言画个一个河北省的地图,河北省各个市被填充上颜色,颜色的深浅和这个市的GDP有关系,效果如下:然后加上各个城市的名字并加上指北针、再把背景的网格去掉,效果如下:那么如何做的??library(rgdal) library(ggplot2) library(maptools) library(mapproj) library(ggsn)当然你还要安装
转载 2023-06-20 15:16:02
268阅读
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/1825
转载 2023-10-25 19:47:38
591阅读
 上图是R语言绘制的按地域分布的数据图。更科学,更严谨,也更有质感的样子。 今天瞎写点东西,我在想数据分析的意义是什么,也许就是研究事物存在的形式。而事物存在的形式是什么样子呢,从最初的三维空间,爱因斯坦伯伯把时间也拉了进来,于是时间作为一种变化的空间而存在着,成为第四维。现在好像还发现了第五空间,可能是人的心理空间或者意识空间,还有人说是曲率,不一而足。个人认为i,所有的事物
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5