如何在R中绘制热力地图

本文介绍了如何在R语言中绘制热力地图。首先讲解了地图的基本绘制,包括安装所需的`maps`和`mapdata`包,以及使用`map()`函数绘制地图。接着,阐述了地图标注的方法,通过`text()`函数设置经纬度和文字。最后,详细说明了热力地图的绘制,利用`symbols()`函数创建以数据大小为半径的圆点,实现颜色深浅表示数据分布。通过这些步骤,可以在地图上成功添加热力图层。

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一、首先绘画出地图map
地图(map)
按一定的比例运用符号、颜色、文字注记等描绘显示地球表面的自然地理、
行政区域、社会经济状况的图形。
地图绘制思路:
① 绘制需要展示的地图,获取地图对象,获取每个区域的名字以及顺序;
② 在每个区域的名字和顺序后面,加上我们需要展示的数据以及经纬度;
③ 根据数据的大小,设置每个区域展示的颜色的深浅,以区分每个区域;
√ 对数据进行标准化处理,使用[0,1]值,代表颜色的透明度,以控制颜色深浅;
④ 根据颜色进行填色
⑤ 根据经纬度进行标注地图的名字

那么如何绘制地图呢?
首先绘制地图需要的包:
install.packages(“maps”)
install.packages(“mapdata”)
地图函数:
map(database,fill=FALSE,col)
databae 地图的数据库
fill 是否填充,默认为不填充地图区域
col 填充的颜色,为RGB颜色

地图标注函数:
text(x,y,text,cex)
x x轴的坐标,经度
y y轴的坐标,纬度
text 要展示的文字
cex 字体的缩放大小

代码实现:

install.packages("maps")
install.packages("mapdata")

library(maps)
library(mapd
### 如何在世界地图上使用R语言创建热力 #### 使用`rworldmap`包绘制全球热力 为了在世界地图上创建热力,可以利用`rworldmap`包中的`splot()`函数。此函数允许将数据映射到国家层面的地图上并以颜色表示不同的数值范围。 安装和加载必要的软件包: ```r install.packages("rworldmap") # 如果尚未安装的话 library(rworldmap) ``` 准备要可视化的数据集。假设有一个名为`data_for_map`的数据框,其中包含两列:一列为ISO3字符编码(代表各个国家),另一列为对应的数值变量(比如人口数量)。对于本例来说,先构建一些模拟数据作为演示[^1]。 ```r set.seed(123) # 设置随机种子以便结果可重复 country_iso <- c('CAN', 'USA', 'MEX') # 只选择了三个北美国家作示范;实际应用中应覆盖更多地区 value_var <- runif(length(country_iso), min=0, max=1e7) # 创建一个简单的数据帧用于绘 data_for_map <- data.frame(Country=country_iso, Value=value_var) print(data_for_map) ``` 现在有了基础数据之后就可以调用`splot()`来进行地理空间上的热力绘制了: ```r sPlotObj <- sPDF2sp SpatialPolygonsDataFrame(spdf=rworldmap::getMap(), regions=data_for_map$Country, joinCode="ISO3", nameColumnToJoin="Value") par(mai=c(0.8,0.8,.1,.1)) spChoropleth(sPlotObj , breaks=quantile(data_for_map$Value), col=brewer.pal(n=5,name='YlOrRd'), border='gray') title(main="World Heat Map Example Using rworldmap Package", sub=paste("Data Range:", round(min(data_for_map$Value)), "-", round(max(data_for_map$Value)))) legend(x="bottomright", legend=levels(cut(data_for_map$Value,breaks=quantile(data_for_map$Value))), fill=brewer.pal(n=5,name='YlOrRd')) ``` 这段脚本会生成一张基于给定数据的世界地图热力,在这里采用了分位数法定义颜色区间,并选用了一个预设的颜色方案'YlOrRd'(黄色至红色渐变)[^2]。 #### 结合其他库增强效果 除了上述基本操作外,还可以考虑引入诸如`ggplot2`这样的形化扩展库来进一步美化表样式或是实现更复杂的自定义需求。例如,可以通过叠加散点层显示具体位置的信息点,或者调整配色方案使视觉呈现更加吸引人。
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