记录使用R语言+ggplot绘制地图

setwd("D:/projects/0605")
# Load packages
library(sp)
library(mapproj)
library(maptools)
library(ggplot2)
library(maptools)
library(maps)
library(sf)
library(ggspatial)
library(scales)
library(cowplot)
fun.generate_random_points <- function(center, radius, count) {
    x <- center
    y <- center[1]
    xs <- runif(count, x, radius * x * sin(runif(1, 0, 360)))
    ys <- runif(count, y, radius * y * cos(runif(1, 0, 360)))
    print(xs)
    print(ys)
    points <- array(c(xs, ys), dim = c(2, count))
    return(points)
}

fun.draw <- function(data, layers, color, fillField, stroke, size, lineWith, lineType, pointShape, alpha, scale_position, north_position, chart_color) {
    # 初始化绘图
    g <- ggplot()
    # 柱狀圖
    g_bar <- ggplot()
    # 循环背景图层
    for (layer in layers) {
        # 读取背景图层信息
        lyr_data <- st_read(layer)
        g <- g + geom_sf(data = lyr_data, )
    }
    # 点图层
    point_lyr <- st_read(data)
    # 获取purchase字段列数据
    purchase_list <- point_lyr$PURCHASE
    # 最大值
    max_value <- max(as.vector(purchase_list), na.rm = TRUE)
    # 最小值
    min_value <- min(purchase_list)
    # 差值
    diff <- max_value - min_value
    # 分级数
    breaks <- c()
    # 各级计数
    counts <- c()
    i <- 0
    # 计算级别,分10级
    while (i < 10) {
        breaks <- c(breaks, (diff / 10) * i)
        counts <- c(counts, 0)
        i <- i + 1
    }
    counts <- list(counts)
    print(counts[[1]][0])
    # 各级别计数
    for (j in purchase_list) {
        temp <- 0
        for (n in breaks) {
            temp <- temp + 1
            if (j <= n) {
                counts[[1]][temp] <- counts[[1]][temp] + 1
            }
        }
    }
    # list转向量数组
    counts <- as.numeric(unlist(counts))
    print(breaks)
    print(counts)
    # 创建柱状条数据
    bar_data <- data.frame(breaks, counts)


    # point_lyr <- fortify(point_lyr)
    # 绘制比例尺
    g <- g + annotation_scale(location = scale_position) +
        # spatial-aware automagic north arrow
        annotation_north_arrow(
            location = north_position, which_north = "false",
            style = north_arrow_fancy_orienteering
        )
    #设置颜色 
    if (is.list(color)) {
        g <- g + geom_sf(
            data = point_lyr, aes(fill = PURCHASE, size = size, alpha = alpha),
            shape = pointShape, stroke = stroke,
            size = size
        ) + scale_fill_gradient(low = color[1], high = color[2])
    } else {
        g <- g + geom_sf(
            data = point_lyr, aes(size = size, fill = color, alpha = alpha),
            size = size,
            shape = pointShape, stroke = stroke
        )
    }
    #绘制柱状图
    g_bar <- ggplot(data = bar_data, mapping = aes(
        x = breaks, y = counts,
        fill = "#413a00"
    )) +
        geom_bar(stat = "identity")
    gg <- ggdraw() +
        draw_plot(g, 0, 0.5, 1, 0.5) + draw_plot(g_bar, 0, 0, 1, 0.5)
    #输出图形,不打印可能无法输出图形 
    print(gg)
}
data <- "Data/LNHP3.shp"
layers <- c("Data/LN_bou_p1.shp", "Data/LN_bou_p2.shp")
color <- list("green", "red")
print(color[1])
# 运行函数
# north_poisition scale_position tl,tr,bl,br
fun.draw(data, layers, color, "PURCHASE", pointShape = 21, .25, size = 3, alpha = 0.75, north_position = "tl", scale_position = "bl")

效果
在这里插入图片描述

出现这个错误的原因是在导入seaborn包时,无法从typing模块中导入名为'Protocol'的对象。 解决这个问题的方法有以下几种: 1. 检查你的Python版本是否符合seaborn包的要求,如果不符合,尝试更新Python版本。 2. 检查你的环境中是否安装了typing_extensions包,如果没有安装,可以使用以下命令安装:pip install typing_extensions。 3. 如果你使用的是Python 3.8版本以下的版本,你可以尝试使用typing_extensions包来代替typing模块来解决该问题。 4. 检查你的代码是否正确导入了seaborn包,并且没有其他导入错误。 5. 如果以上方法都无法解决问题,可以尝试在你的代码中使用其他的可替代包或者更新seaborn包的版本来解决该问题。 总结: 出现ImportError: cannot import name 'Protocol' from 'typing'错误的原因可能是由于Python版本不兼容、缺少typing_extensions包或者导入错误等原因造成的。可以根据具体情况尝试上述方法来解决该问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [ImportError: cannot import name ‘Literal‘ from ‘typing‘ (D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\typing....](https://blog.youkuaiyun.com/yuhaix/article/details/124528628)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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