这篇文章主要介绍“怎么用R语言可视化填充地图”，在日常操作中，相信很多人在怎么用R语言可视化填充地图问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么用R语言可视化填充地图”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
成都创新互联公司专业为企业提供播州网站建设、播州做网站、播州网站设计、播州网站制作等企业网站建设、网页设计与制作、播州企业网站模板建站服务，十多年播州做网站经验，不只是建网站，更提供有价值的思路和整体网络服务。
今天跟大家介绍REmap函数家族中的第三个函数——REmapC。
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)
?remapC
remapC(data,
maptype = 'china',
markLineData = NULL,
markPointData = NULL,
color = c('#1e90ff','#f0ffff'),
theme = get_theme("Bright"),
title = "",
subtitle = "",
markLineTheme = markLineControl(),
markPointTheme = markPointControl(),
geoData = NA,
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。如果只有一个颜色，系统会自动以白色补充为初始铯色。
参数四：mindata与maxdata可以设置颜色极端点对应数据的上下限（默认是使用data中的数据最大值最小值作为两端极值）。
一、全国热力图
首先利用mapnames函数提取全国各省份名称：
province <- mapNames("china") #全国省份
value <- rnorm(34,100,30) #随机生成分省值
mydata <- data.frame(province,value) #合成数据框作图数据
remapC(mydata,color=c("yellow","red"),title="全国分省热地图",subtitle="我是副标题") #制作热力图
默认的颜色标度是从最小值到最大值。以上函数中省略了markLineData，markPointData 两个参数，所以并未显示点线图。
ad_ln <- mapNames("liaoning")
[1] "大连市" "朝阳市" "丹东市" "铁岭市" "沈阳市" "抚顺市" "葫芦岛市" "阜新市" "锦州市"
[10] "鞍山市" "本溪市" "营口市" "辽阳市" "盘锦市"
value_ln<-rnorm(14,100,30)
data_ln <-data.frame(ad_ln,value_ln)
ad_ln value_ln
1 大连市 79.67630
2 朝阳市 41.93198
3 丹东市 173.31586
4 铁岭市 106.01990
5 沈阳市 119.40256
6 抚顺市 79.54820
7 葫芦岛市 155.62993
8 阜新市 122.99599
9 锦州市 94.17395
10 鞍山市 82.18944
11 本溪市 98.70972
12 营口市 115.59957
13 辽阳市 104.89199
14 盘锦市 92.92975
map_out <- remapC(data_ln,
maptype = "liaoning",
color=c("green"),
title="辽宁省热力地图",
theme = get_theme("Sky"),
maxdata=180
)
plot(map_out)
接下来做一个案例：
每年春运，广东省人口会大批回流原住地，形成壮观的春运人流大军，我们模拟出广东省回流各省的人口数，使用填色地图表示人流规模，使用动态流向线表示回流最大的前10个省份。
因为没有实际的数据，这里我用函数模拟数据（非真实数据）：
province <- mapNames("china") #全国省份
value <- round(rnorm(34,1000,30),0) #随机生成分省值
mydata <- data.frame(province,value) #合并数据
labelper<-mydata[order(mydata[,"value"],decreasing=T),][1:10,]
origin<-rep("广州",length(labelper))
destination<-labelper$province
line_data<-data.frame(origin,destination)
map_out1 <- remapC(mydata,
maptype = "china",
title="人口迁徙地图",
theme = get_theme("Drak"),
color=c("#CD0000","#FFEC8B"),
markLineData=line_data,
markLineTheme=markLineControl(
color="white",
lineWidth=2,
lineType="dashed"
),
markPointData=line_data[2],
markPointTheme=markPointControl(
symbolSize=13,
effect=T,
effectType="scale",
color="white"
)
)
plot(map_out1)
因为假设广东是人口迁出地，给广东填色是没有任何意义的，所以mydata数据中需要忽略 广东的数据
mydata1 <- mydata[-12,]
map_out2 <- remapC(mydata1,
maptype = "china",
title="人口迁徙地图",
theme = get_theme("Drak"),
color=c("#CD0000","#FFEC8B"),
markLineData=line_data,
markLineTheme=markLineControl(
color="white",
lineWidth=2,
lineType="dashed"
),
markPointData=line_data[2],
markPointTheme=markPointControl(
symbolSize=13,
effect=T,
effectType="scale",
color="white"
)
)
plot(map_out2)
到此，关于“怎么用R语言可视化填充地图”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
网页标题：怎么用R语言可视化填充地图
链接分享：
http://cdkjz.cn/article/ghisjs.html
