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刚开始接触R，导师让我做meta-analysis，并在世界地图上画出相关文献的地点，就像附件中的效果，不知应如何来做呢？请大家指教，谢谢！
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本帖最后由 stzhao 于
09:33 编辑
library(maps)
map(database= &world&)& && && && && && && && && & # 画世界地图
data(world.cities)
sites &- c(&Beijing&, &New York&, &Bangkok&, &Shanghai&, &Moscow&, &Singapore&)& & # 选出文章中的城市名
loc &- subset(world.cities, name %in% sites)
points(loc$long, loc$lat, pch = 20, cex = 1.5, col=&red&)&&
legend(x = -180,y= -30, legend = &Experimental site&, pch = 20, col = &red&, bty = &n&)复制代码
23:09:23 上传
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stzhao 发表于
library(maps)
map(database= &world&)& && && && && && && && && & # 画世界地图
data(world.cities)谢谢！请问我输入loclong loclat为什么显示'loclong' not found呢？如果我只有经纬度数据应该怎么改一下呢？再次感谢！
forwardcau 发表于
谢谢！请问我输入loclong loclat为什么显示'loclong' not found呢？如果我只有经纬度数据应该怎么改一下呢 ...loc是数据框的名字，long和lat就是经度和纬度，如果你有经纬度数据直接输入就可以了
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开心签到天数: 4 天连续签到: 1 天[LV.2]偶尔看看I
比如，有中国各省的人口密度数据，如何做出反应人口密度的中国地图？
http://cos.name/2009/07/drawing-china-map-using-r/
里面讲的很清楚。
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里面讲的很清楚。
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用stata可以么。。论坛有帖子。。
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夸克之一 发表于
用stata可以么。。论坛有帖子。。当然可以，多谢区版主，能给出链接么？
耕耘使者 发表于
当然可以，多谢区版主，能给出链接么？
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夸克之一 发表于
http://bbs.pinggu.org/thread--1.html正在学习中，非常感谢！
没事。。这类图我倒是经常要画，所以知道，嘿嘿
夸克之一 发表于
没事。。这类图我倒是经常要画，所以知道，嘿嘿老兄真强，呵呵
用R软件绘制中国分省市地图
原帖地址：
【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)
map(&china&)
其中map()函数还可以加上很多参数，在这里就不一一详述，具体的用法只需问号之。然而仔细看一看这张地图你会发现重庆市和四川省仍然是浑然一体，可见该地图的数据应该是有些年头了。
幸运的是，通过谢益辉的这篇博文我们已经可以大体知道该如何操作了，下面就为大家介绍一下具体的步骤。
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，并在R中设好相应的工作空间，然后安装maptools包，运行如下程序：
library(maptools);
x=read.shape('bou2_4p.shp');#下文中会继续用到x这个变量，
& && && && && && && && && & #如果你用的是其它的名称，
& && && && && && && && && & #请在下文的程序中也进行相应的改动。
【修改】新版本的maptools包不再提供read.shape()函数，请用readShapePoly()代替。
这时一张完整的中国地图就已经画好了。但是在实际使用的过程中，我们往往会根据自己的需要对地图中的某些省份着以特定的颜色，这时就可以通过调节plot命令中的fg参数来予以实现。然而为了清楚地说明这部分的内容，我需要插播一段R绘制地图的原理。
======================传说中的分割线=====================
在绘制地图时，每一个省市自治区或者岛屿都是用一个多边形来表示的。之前的GIS数据，其实就是提供了每一个行政区其多边形逐点的坐标，然后R软件通过顺次连接这些坐标，就绘制出了一个多边形区域。在上面的数据中，一共包含了925个多边形的信息，之所以有这么多是因为一些省份有很多小的附属岛屿。在这925个多边形中，每一个都对应一个唯一的ID，编号分别从1到925。
======================传说中的分割线=====================
回到刚才的话题，plot命令中的fg参数在本例中应该是一个长度为925的向量，其第i个分量的取值就代表了地图中第i个多边形的颜色。一个简单的尝试是运行下面这个命令看看效果：
plot(x,fg=gray(924:0/924));
【修改】新版本的maptools包的绘图参数也有所改变，请将fg换成col。
于是自然就产生了一个问题：如何获取某一个特定地区的ID，进而设置我们想要的颜色？事实上，在变量x中，就已经存储了我们想要的信息。在R中输入“x[[2]]”或“x$att.data”，会得到一个925行7列的数据框，这其实是bou2_4p.dbf这个文件中存储的信息，之前的read.shape()函数虽然读取的是bou2_4p.shp文件，但在默认情况下会把dbf文件的信息也放到变量之中。对于这个数据框，其行名就是每一个区域的ID编号，第一列和第二列分别是面积和周长，最后一列是该区域所属的行政区名，其它的列应该也是一些编号性质的变量。于是，通过查找相应的行政区对应的行名，就可以对fg参数进行赋值了。下面是我编的一个函数，用来生成所需的fg向量：
getColor=function(mapdata,provname,provcol,othercol)
& & & & f=function(x,y) ifelse(x %in% y,which(y==x),0);
& & & & colIndex=sapply(mapdata$att.data$NAME,f,provname);
& & & & fg=c(othercol,provcol)[colIndex+1];
& & & & return(fg);
【修改】地图数据的组织形式有所变化，上面函数中的mapdata$att.data$NAME需要替换为mapdata@data$NAME。
其中mapdata是存放地图数据的变量，在上面的例子中就是x，provname是需要改变颜色的地区的名称，provcol是对应于provname的代表颜色的向量（名称和数字均可），othercol是其它地区的颜色。举例如下：
provname=c(&北京市&,&天津市&,&上海市&,&重庆市&);
provcol=c(&red&,&green&,&yellow&,&purple&);
plot(x,fg=getColor(x,provname,provcol,&white&));
注意provname一定要写地区的全称，写法可以参照下面这条命令生成的向量：
as.character(na.omit(unique(x$att.data$NAME)));
由此生成的向量有33个元素，少了澳门特别行政区，这是这个数据中的一块瑕疵。在x$att.data的第899行有一个NA，不知道它代表的是否就是澳门。
利用类似的方法就可以根据自己的需要对不同的区域进行着色，下面再举一例。从国家统计局获取2007年我国各地区的人口数据，然后根据人口的多少对各省份进行着色。程序如下：
provname=c(&北京市&,&天津市&,&河北省&,&山西省&,&内蒙古自治区&,
& & & & & & & & &辽宁省&,&吉林省&,&黑龙江省&,&上海市&,&江苏省&,
& & & & & & & & &浙江省&,&安徽省&,&福建省&,&江西省&,&山东省&,
& & & & & & & & &河南省&,&湖北省&,&湖南省&,&广东省&,
& & & & & & & & &广西壮族自治区&,&海南省&,&重庆市&,&四川省&,&贵州省&,
& & & & & & & & &云南省&,&西藏自治区&,&陕西省&,&甘肃省&,&青海省&,
& & & & & & & & &宁夏回族自治区&,&新疆维吾尔自治区&,&台湾省&,
& & & & & & & & &香港特别行政区&);
pop=c(43,98,58,7625,
& & & & & & & & 81,60,49,
& & & & & & & & 6,14,284,,
& & & & & & & & 552,610,3);
provcol=rgb(red=1-pop/max(pop)/2,green=1-pop/max(pop)/2,blue=0);
plot(x,fg=getColor(x,provname,provcol,&white&),xlab=&&,ylab=&&);
其中颜色越深的地方代表人口数越多，反之为人口数越少。
此外，在绘制地图的过程中，还有一个比较有用的参数是recs，它是一个由多边形ID组成的向量，表示在地图中只画出这些ID所代表的区域。利用这个参数，就可以画出某一部分的地图，例如下面的例子是我国中部六省的地图：
getID=function(mapdata,provname)
& & & & index=mapdata$att.data$NAME %in%
& & & & ids=rownames(mapdata$att.data[index,]);
& & & & return(as.numeric(ids));
midchina=c(&河南省&,&山西省&,&湖北省&,&安徽省&,&湖南省&,&江西省&);
plot(x,recs=getID(x,midchina),fg=&green&,ol=&white&,xlab=&&,
& & & & & & & & ylab=&&);
上面的getID()是我编写的一个功能与getColor()类似的函数，用来返回指定省份的ID。
【修改】新版本的maptools包的绘图函数已经取消了recs这个参数，现在要实现这个功能，可以在颜色上把不需要的省份变成白色，其中填充色用col参数，边界颜色用border参数。例如上面的例子可以用下面的函数来实现：
plot(x, col = getColor(x, midchina, rep(&green&, 6),
& & &white&), border = &white&, xlab = &&, ylab = &&)
最后要说的是，在画出的图上仍然可以用points()函数和text()函数加上点和文字，而maptools包中还提供了一个pointLabel()函数，用来解决文本标签的重叠问题。这部分内容请参阅博文：用R画中国地图并标注城市位置，以及避免文本标签重叠：maptools中的pointLabel()。
从以上的内容来看，本文所述的都是一些最基本的绘图方法，还没有对地理信息数据进行更进一步的分析。如果有机会的话，这一主题的下一篇文章将为大家介绍地图数据的组成结构，并说明如何将不同格式的地理数据整合起来，例如如何在上面的地图上绘制出我国的铁路、水系分布等内容。
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论坛法律顾问：王进律师是在R环境里调用地图作用可视化的利器。它的语法结构跟非常相似，也使R语言的用户可以迅速上手。 ggmap 结合 ggplot 可以方便快速绘制基于地图的可视化图表。下面的文章里，我将用两个例子 （”” 和 ““） 演示一下它的使用。案例数据均取自kaggle。
初步了解ggmap
get_map: 是最基本的功能，可以用于从（google/openstreetmap）下载地图。
地图下载参数
location: 如果我们知道数据的准确经纬度，我们可以直接使用。或者我们可以直接用geocode. (如 ‘San Francisco’ 用表示三藩市)
maptype: 可以根据可视化的需要，选择 ‘terrain’, ‘satellite’, ‘roadmap’, ‘hybrid’， 通常“terrain”就可以达到不错的效果。
zoom: 可以选择从 3 (大陆范围) 到 21 (建筑物范围). 因为这里的例子都是针对城市，所以我选择10-14 （城市范围）
ggmap: 用作绘制地图，可以和ggplot叠加
旧金山的犯罪记录
包含了旧金山从2013年至2015年的各种犯罪记录有及发生地点。让我以2014年的数据做以下的可视化演示。
这里我们只需要使用犯罪的类别(Category)，经度(X)，纬度(Y)
head(data_2014[c('Category','DayOfWeek','PdDistrict','X','Y','Year')])
Category DayOfWeek PdDistrict
## 27585 LARCENY/THEFT
MISSION -122.80 2014
## 27586 LARCENY/THEFT
NORTHERN -122.04 2014
## 27587 VEHICLE THEFT
CENTRAL -122.83 2014
NORTHERN -122.64 2014
NORTHERN -122.64 2014
NORTHERN -122.64 2014
发生最为频繁的是Larceny, other offences, non-criminal, assault and vehicle theft, 然而在这些的类别里面other offences and non criminal并不能给我们带来太多信息。因此，我会在地图上显示Larceny, Assault and Vehicle Theft，这三种犯罪的空间密度。
Crime=data.frame(table(data_2014$Category))
Crime=Crime[order(Crime$Freq,decreasing=T),]
head(Crime)
LARCENY/THEFT 18901
## 22 OTHER OFFENSES 10290
NON-CRIMINAL
VEHICLE THEFT
地图下载和绘制
Use ggmap to plot the map and use geom_jitter to plot the crimes in San Francisco:
使用get_map语句下载得到旧金山市区的地图。
library(ggmap)
map=get_map(location='San Fransico',maptype='roadmap',zoom=12)
## Map from URL : http:
使用ggmap语句绘制地图，geom_jitter画化不互相叠加的点，以表示每个犯罪的发生。
plot_crime &- ggmap(map)+geom_jitter(aes(X,Y,colour=Category),
data=data_2014[data_2014$Category %in% Top3,],alpha=0.2)+geom_jitter(aes(X,Y,colour=Category),
data=data0[data0$Category %in% Top3,],alpha=1)+labs(x='Longitude',y='Latitude')
plot_crime
在2014年里，Larceny/Theft （绿色）的案件要远远多过别的犯罪事件。大多数的犯罪发生在北海岸。
The assault crimes (红色)主要集中发生在 Tenderloin, 而该地区就是旧金山一个知名的 。
The Vehicle theft crime (蓝色) 的发生率比起前两种要少很多，没有特别严重的地区。
波尔图的出租车
包含了波尔图出租车的位置轨迹信息。波尔图为葡萄牙的第二大城市。
head(test[c('TRIP_ID','TAXI_ID','TIMESTAMP','DAY_TYPE','MISSING_DATA')])
TIMESTAMP DAY_TYPE MISSING_DATA
T1 8039037
T2 8038611
T3 8038568
T4 8039090
T5 8039177
T6 8037146
在这里，我将只使用POLYLIN列的数据（出租车的运动轨迹）。这里我们定义POLYLIN的第一个位置为上客点，最后一个位置为下客点。
数据预处理
test$POLYLINE[1]
## [1] "[[-8..148522],[-8..148639],[-8..148855],[-8.927],[-8..148963],[-8..148954],[-8..14872],[-8..147847],[-8..14746],[-8..147154],[-8..146623]]"
getCoord=function(x){
x=gsub('[/[]','',x)
x=gsub(']','',x)
x=strsplit(x,',')[[1]]
n=length(x)
lon=as.numeric(x[seq(1,n,2)])
lat=as.numeric(x[seq(2,n,2)])
df=data.frame(lon=lon,lat=lat)
df$status='moving'
df$status[1]='pickup'
df$status[nrow(df)]='dropoff'
return(df)
通过一些处理，我们可以从POLYLINE数据中，提取经纬度，以及出租车的运动状态。
for (i in 1:length(polyline)){
loc=rbind(loc,getCoord(polyline[i]))
lat status
## 1 -8..14852 pickup
## 2 -8..14864 moving
## 3 -8..14885 moving
## 4 -8..14893 moving
## 5 -8..14896 moving
## 6 -8..14895 moving
运用同样的方法， 我们用ggmap画出波尔图的城市地图以及出租车的运动轨迹。
library(ggmap)
map=get_map(location=c(lon=median(loc$lon),lat=median(loc$lat)),
maptype='roadmap',zoom=13)
## Map from URL : http:
plot_taxi=ggmap(map)+labs(x='Longitude',y='Latitude')+
geom_jitter(aes(lon,lat,colour=factor(status)),data=loc[loc$status=='moving',],alpha=0.4)+
geom_point(aes(lon,lat,colour=factor(status)),data=centers,size=10,alpha=0.6)+
geom_jitter(aes(lon,lat,colour=factor(status)),data=loc[loc$status!='moving',],alpha=0.8)
我从未去过葡萄牙，但是我也可以猜到Vitoria是商业中心或者是风景名胜，因为出租车的在那里的运动密度特别大。
我们发现在东北和西北有两个主要的上客和下客地点，推测可能是居住的密集区。如果你注意到图中几个大的点，那是用kmeans聚类的上下客的地点。
the completed R code is available: , if you are interested to check out.
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%matplotlib
import numpy as np,pandas as pd,matplotlib.pyplot as plt
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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：
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由于ggmap不能正常使用
考虑使用R调用百度地图的API
R中调用地图接口的方法
在R中本来可以直接使用Google地图对应的包RgoogleMaps；ggmap
http://www./visualisation-with-r-and-google-maps/
(1) 百度地图---静态图API接口说明
静态地图的调用不需要AK--key，需要的参数主要是经纬度，再加上一些现实的参数
(2) 百度地图---Geocoding API :Web服务API
需要AK--key
自己注册申请的AK-key:dZaI6FTMf9GBjAKIBwLcOmRS
使用举例：
显示结果：
showLocation&&showLocation({&status&:0,&result&:{&location&:{&lng&:116.,&lat&:40.},&precise&:1,&confidence&:80,&level&:&\u\u&}})
(3) R调用百度地图的过程
目前的业务需要：
a) 根据具体的地理位置获得经纬度信息
b) 根据经纬度获得需要的静态地图
c) 将静态地图处理为R中可处理的对象，如ggmap
d) 使用R根据需要处理该对象
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