bản đồ ggplot với l

Question

Tôi muốn vẽ bản đồ thế giới bằng ggplot2 (v.9) kết hợp hai phần nếu thông tin. Ví dụ sau minh họa:

library(rgdal) 
library(ggplot2) 
library(maptools) 

# Data from http://thematicmapping.org/downloads/world_borders.php. 
# Direct link: http://thematicmapping.org/downloads/TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.zip 
# Unpack and put the files in a dir 'data' 

gpclibPermit() 
world.map <- readOGR(dsn="data", layer="TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3") 
world.ggmap <- fortify(world.map, region = "NAME") 

n <- length(unique(world.ggmap$id)) 
df <- data.frame(id = unique(world.ggmap$id), 
       growth = 4*runif(n), 
       category = factor(sample(1:5, n, replace=T))) 

## noise 
df[c(sample(1:100,40)),c("growth", "category")] <- NA 


ggplot(df, aes(map_id = id)) + 
    geom_map(aes(fill = growth, color = category), map =world.ggmap) + 
    expand_limits(x = world.ggmap$long, y = world.ggmap$lat) + 
    scale_fill_gradient(low = "red", high = "blue", guide = "colorbar") 

Tuy nhiên, giải pháp này không phải là một cách tốt đẹp để hiển thị cả growth và category. Growth rất dễ thấy, nhưng category hầu như không thể nhìn thấy vì nó chỉ là một đường viền.

Tôi đã cố gắng tăng kích thước đường viền nhưng không may mắn (geom_map mới khó làm việc). Có ai biết làm thế nào để tăng kích thước biên giới trong ví dụ trên, hoặc thậm chí tốt hơn, một cơ chế để hiển thị hai yếu tố?

Câu hỏi tiền thưởng: tên quốc gia, chẳng hạn như tên được sử dụng bởi gói bản đồ (có tính năng USSR!) Là dữ liệu được sử dụng trong ví dụ này là mong manh. Tôi thích sử dụng ISO 3166-1 alpha-3 (1). Có ai biết dữ liệu dễ dàng sử dụng với các tính năng mà ggplot2 tên ISO -... nước (bao gồm trong dữ liệu được liên kết)

Kết quả:

result http://ompldr.org/vY3hsYQ

Answer 1

Tôi sẽ sử dụng dải màu sắc khác nhau cho điền và màu đường :

ggplot(df, aes(map_id = id)) + 
    geom_map(aes(fill = growth, color = category), map =world.ggmap) + 
    expand_limits(x = world.ggmap$long, y = world.ggmap$lat) + 
    scale_fill_gradient(high = "red", low = "white", guide = "colorbar") + 
    scale_colour_hue(h = c(120, 240)) 

OR, sử dụng điền cho thể loại và tính minh bạch cho mức tăng trưởng.

ggplot(df, aes(map_id = id)) + 
    geom_map(aes(alpha = growth, fill = category), map =world.ggmap) + 
    expand_limits(x = world.ggmap$long, y = world.ggmap$lat) + 
    scale_alpha(range = c(0.2, 1), na.value = 1) 

Nó phụ thuộc vào những gì bạn muốn hiển thị.

Chỉ trong trường hợp, đây là cách để thay đổi linesize:

ggplot(df, aes(map_id = id)) + 
geom_map(aes(fill = growth, color = category, size = factor(1)), map =world.ggmap) + 
expand_limits(x = world.ggmap$long, y = world.ggmap$lat) + 
scale_fill_gradient(high = "red", low = "white", guide = "colorbar") + 
scale_colour_hue(h = c(120, 240)) + 
scale_size_manual(values = 2, guide = FALSE) 

Đây là HSV phiên bản:

df$hue <- ifelse(is.na(df$category), 0, as.numeric(df$category)/max(as.numeric(df$category), na.rm=T)) 
df$sat <- ifelse(is.na(df$growth), 0, df$growth/max(df$growth, na.rm=T)) 
df$fill <- ifelse(is.na(df$category), "grey50", hsv(df$hue, df$sat)) 

ggplot(df, aes(map_id = id)) + 
geom_map(aes(fill = fill), map =world.ggmap) + 
expand_limits(x = world.ggmap$long, y = world.ggmap$lat) + 
scale_fill_identity(guide = "none") 

Answer 2

Một lựa chọn là sự tăng trưởng bản đồ với kích thước của một số điểm được vẽ ở trọng tâm của đa giác.

centroids <- as.data.frame(coordinates(world.map)) 
df <- data.frame(df,centroids) 

choropleth <-ggplot() + 
    geom_map(aes(fill = category, map_id = id),data = df, map =world.ggmap) + 
    expand_limits(x = world.ggmap$long, y = world.ggmap$lat) + 
    scale_fill_hue(na.value=NA) 
choropleth 



choropleth + geom_point(aes(x=V1,y=V2,size=growth),data=df) + 
    scale_area(range=c(0,3)) 

Hoặc nếu bạn thực sự muốn tăng gấp đôi mã màu, bạn có thể tô màu cho các điểm thay thế. Lưu ý rằng bạn cũng có thể thêm bản đồ raster của hình ảnh vệ tinh với gói OpenStreetMap mới (plug shameless).

library(OpenStreetMap) 
library(raster) 
rastermap <- openmap(c(70,-179), 
     c(-70,179),zoom=2,type='bing') 
rastermap <- openproj(rastermap) 
autoplot(rastermap,expand=FALSE) + 
    geom_map(aes(x=70,y=70,fill = category, map_id = id),data = df, 
     map =world.ggmap) + 
    expand_limits(x = world.ggmap$long, y = world.ggmap$lat) + 
    scale_fill_hue(na.value=NA) + 
    geom_point(aes(x=V1,y=V2,colour=growth),data=df) + 
    scale_colour_gradient(low = "red", high = "blue", 
     guide = "colorbar",na.value=NA)