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数据帮:地图可视化REmap包-remapC函数及实例

原创:金小贝  QQ交流:675229288

remapC( )函数是REmap包核心函数之一,主要完成全国分省热力图,或者某省市分地区的热力图应用目的相对单一,所以原始数据准备及参数设置相对简单。
通过help发现remapC( )函数的参数还是很丰富的(可参考remap函数的参数介绍),在完成热力效果的基础上可以实现流向地图的叠加,可根据使用场景选择使用,就笔者目前来讲还没有太多这样的需求,个人建议remapC简单高效的实现基础热力图就比较好。
特别说明remapC( )生成的web地图有一定的交互功能,可以通过拖拽调整上下限控制显示区域,不在范围内的区域将变为灰色。
library(REmap)
?remapC
remapC(data,
             maptype = ‘china’,
             markLineData = NULL,
             markPointData = NULL,
             color = c(‘#1e90ff’,’#f0ffff’),
             theme = get_theme(“Bright”),
             title = “”,
             subtitle = “”,
             markLineTheme = markLineControl(),
             markPointTheme = markPointControl(),
             geoData = NA,
             mindata = NA,
             maxdata = NA)

四个主要参数说明:
参数一:data为需要的原始数据框格式数据,共2列,第一列为省份或者城市名称,第二列为对用的数值,数值大小将决定地图颜色深浅
参数二:maptype为地图类型设置,可选world、china或者中国省份名称
参数三:color为热力图渐变颜色,默认为2个颜色,第一个为终止色,第二个为初始色。如果只有一个颜色,系统会自动以白色补充为初始
参数四:mindata与maxdata可以设置颜色极端点对应数据的上下限
掌握好以上参数即可,其他参数比较常规或者之前已经介绍过在此不再赘述。

实例:全国及浙江热力图

一、全国热力图
#生成模拟数据
province <- mapNames(‘china’)    #全国省份
value <- sample(x = 100:1000, size = length(province), replace = T)    #随机生成分省值
data <- data.frame(province,value)   #合成数据框形式原始数据
#制作热力图
remapC(data,
       color=c(‘red’,’yellow’),
       title=’全国分省热力图示例’,
       subtitle=’数据为随机生成’
       )
结果展示如下:

remapc-china

二、分省热力图
#生成模拟数据
mapNames(‘china’)  #显示中国的各个省份
ad_zj <- mapNames(‘浙江’)  #选取浙江的各个区域并赋值
value_zj <- sample(10:1000, length(ad_zj))  #随机生成数据
data_zj <-data.frame(ad_zj,value_zj)   #合成数据框形式原始数据
#制作热力图
map_out5 <- remapC(data_zj,
                   maptype = ‘浙江’,
                   color=c(‘green’),
                   title=’浙江省热力图示例’,
                   theme = get_theme(‘Sky’),
                   maxdata=2000
                   )
plot(map_out5)

结果展示如下:
remapc-zhejiang

解读:如上所说remapC( )函数实现功能相对固定与简单,可制作全国或者某省份的分区域热力图。需注意的是原始数据为两列数据框格式,参数mindata与maxdata可以起到缓和颜色的作用,另外web地图的简单交互功能便于现场讲解和演示满图条件的区域。

查看更多核心函数及操作实例见下篇“ 数据帮:地图可视化REmap包-remapH函数及实例”。

原创文章,作者:金小贝,如若转载,请注明出处:http://www.17bigdata.com/%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%b8%ae%ef%bc%9a%e5%9c%b0%e5%9b%be%e5%8f%af%e8%a7%86%e5%8c%96remap%e5%8c%85-remapc%e5%87%bd%e6%95%b0%e5%8f%8a%e5%ae%9e%e4%be%8b/

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