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R 中有许多用于各种空间分析的包。这可以在CRAN 任务视图中看到：空间数据分析。这些包种类繁多，种类繁多，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 形状文件以及允许加入数据的随附 FIPS 代码。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。

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6 回答 6

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以下代码对我很有帮助。稍微定制一下，你就完成了。 （来源：eduardoleoni.com）替代文字

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))
于 2009-08-11T15:54:00.537 回答
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以为我会在这里添加一些新信息，因为自发布以来围绕该主题进行了一些活动。这是革命博客上“Choropleth Map R Challenge”的两个很好的链接：

Choropleth Map R 挑战

Choropleth 挑战结果

希望这些对查看此问题的人有用。

祝一切顺利，

周杰伦

于 2010-02-10T16:21:55.380 回答
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查看包裹

library(sp)
library(rgdal)

这对地理数据很好，并且

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。可能可以通过一点工作做得更好。我似乎不允许上传图片，这是图片的链接：

于 2009-09-08T20:06:19.227 回答
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看一下 PBSmapping 包（参见 borh the vignette/manual and the demo）和 这篇O'Reilly Data Mashups in R文章（不幸的是，它不是免费的，但下载价值 4.99 美元，根据Revolutions 博客）。

于 2009-08-11T15:41:36.303 回答
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只有三行！

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

完毕！！只需将第二行更改为 63 个元素的任意向量（每个元素在 0 到 657 之间，它们是 colors() 的成员）

现在，如果你想变得花哨，你可以写：

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

这 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;
于 2011-10-03T21:15:11.677 回答
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R 图形库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() 函数添加一个图例。

于 2009-08-11T15:31:53.033 回答