step by step——巴西巴西（一）

最近在学习怎样用R做各种数据分析，想到了从前老师讲的那个大圆和小圆的问题，为什么学的越多，反而问题就变得格外多了呢？因为当你吸纳了更多的知识，变成一个大圆以后，边长就会变长，也就意味着能看到更加广阔的未知世界。所谓站得高看得远嘛，其实就是视野问题。因此，当我的导师让我在做东西之前好好学学R然后我又啃了好长时间好不容易刚刚了解其玄奥以后，才发现这世界上原来还有这么奇妙的东西。“独上高楼，望尽天涯路。”是的，我发现这是块难啃的骨头，但是我还发现，我还是非常想专精此道的。我既不是统计出身也不是计算机出身，看似在自学这种东西上毫无优势可言。但是后来我又自我安慰，即便如此，你也是既受过基础统计专业训练又受过基础计算机训练的人。而且，我从前非常敬佩而且现在依然非常敬佩的一位教授曾经对我讲过：理论上来讲是没有学不会的东西的，看不懂那是因为你还需要另一本书来为这项知识做铺垫。但是，对于大多数我感兴趣的东西，我想达到的不仅是“学会”，而往往是专精。

刻意的训练必不可少，所以在此选择自己感兴趣的东西，step by step的好好朝着自己伟大的目标奋斗。

标题呢，step by step一层意思是任何知识的掌握都是慢慢积累的过程，只是想要提醒自己一定要好好坚持下去。

为什么上来就会选巴西呢，因为这是一个我非常想去的国家。2016，奥运会在那里，老大也会去那里继续辉煌。希望通过这几年的不懈努力，可以攒下去那里资本。老大也要好好加油哟！我们一起，希望能在那边胜利会师哈O(∩_∩)O~ 

先来张巴西的行政区图：

其实R是有maps包的，里面有各个国家的行政区图，但是如果在向下划分到国家的行政区内部，有些国家的数据就是缺失的。但是好在还有Global Administrative Areas，里面有相当全的各个国家详细的行政区域划分数据，而且提供可以直接用于R的数据下载格式，所以非常的方便好用。

library(sp) # load the sp package 
load('BRA_adm1.RData') #load the Brazil Administration Area data
spplot(gadm,'PID') #plot on the map， colored by PID

“PID”的意思是根据PID进行着色，其实如果有其他的数据能进行着色是最好，但是暂时还没能找到关于巴西的更多的数据，以后再慢慢添加吧。