快捷導(dǎo)航

R繪制漂亮的中國(guó)地圖的實(shí)現(xiàn)示例

更新時(shí)間：2021年09月16日 11:58:54 作者：Kanny廣小隸

本文主要介紹了R繪制漂亮的中國(guó)地圖的實(shí)現(xiàn)示例，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

ggmap

說(shuō)起用R繪制中國(guó)地圖，很多有經(jīng)驗(yàn)的老司機(jī)肯定會(huì)推薦ggmap，無(wú)論是里面自帶的各種地區(qū)繪圖、經(jīng)緯度查詢以及可以與ggplot無(wú)縫銜接繪制地區(qū)統(tǒng)計(jì)圖，這都是R中其它繪制地圖所難以超越的優(yōu)勢(shì)。

但奈何R經(jīng)常無(wú)法獲取ggmap里面的地圖。當(dāng)我想導(dǎo)入中國(guó)地圖時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)如下圖所示的問(wèn)題。

報(bào)錯(cuò)信息

由于數(shù)模所需，為了硬著頭皮進(jìn)行繪制，哪怕丑一些，所以探索出了下面兩種繪制中國(guó)地圖的方法。

maps + mapdata

這種方式繪制中國(guó)地圖非常的簡(jiǎn)單，只需要一行代碼（注意要先調(diào)用兩個(gè)R包maps, mapdata）：

map("china", col = "red4", ylim = c(18, 54), panel.first = grid())

便可以得到如下圖所示的繪制結(jié)果。

但這幅圖只是一幅單純的中國(guó)地圖，如果我們想要插入部分城市的人口數(shù)據(jù)以及其它信息，該如何添加呢？（數(shù)據(jù)來(lái)源：2015-2016年中國(guó)城市人口數(shù)量排名）

首先來(lái)看看我們的數(shù)據(jù)信息（代碼有點(diǎn)丑，不要在意這些細(xì)節(jié)）：

beijing = c('北京&天津', 39.90419989999999, 116.4073963, 1961.24 + 1293.82)
shanghai = c('上海', 31.2303904, 121.4737021, 2301.91)
zhengzhou = c('鄭州', 34.7472541716, 113.6249284647, 862.65)
wulumuqi = c('烏魯木齊', 43.8266013700, 87.6168405804, 311.03)
haerbin = c('哈爾濱', 45.8021755616, 126.5358247345, 1063.6)
xian = c('西安', 34.3412614674, 108.9398165260, 846.78)
wuhan = c('武漢', 30.5927599029, 114.3052387810, 978.54)
chengdu = c('成都', 30.5702183724, 104.0647735044, 1404.76)
lasa = c('拉薩', 29.6441135160, 91.1144530801, 55.94)
chongqing = c('重慶', 29.5647048135, 106.5507137149, 2884.62)
kunming = c('昆明', 24.8796595146, 102.8332118852, 643.2)
guangshen = c('廣州&深圳', 23.0206747828, 113.7517837567, 1270.08 + 1035.79)

cities = c(beijing, shanghai, zhengzhou, wulumuqi, haerbin, xian, wuhan,
           chengdu, lasa, chongqing, kunming, guangshen)
mat.cities = as.data.frame(matrix(cities, ncol = 4, byrow = T), stringsAsFactors = F)
names(mat.cities) = c('names', 'lat', 'long', 'population')
mat.cities$population = as.numeric(as.character(mat.cities$population)) / 100
mat.cities$lat = as.numeric(as.character(mat.cities$lat))
mat.cities$long = as.numeric(as.character(mat.cities$long))

具體操作其實(shí)也非常簡(jiǎn)單：使用for循環(huán)搭配基礎(chǔ)的points()函數(shù)，使用如下所示的代碼即可：

map("china", col = "red4", ylim = c(18, 54), panel.first = grid())
for (i in 1:12) {
  points(mat.cities$long[i], mat.cities$lat[i], cex = 1.5, pch = 16)
}
title('Population')

這里應(yīng)該還需要用其它信息來(lái)展現(xiàn)我們的人口數(shù)，但是由于這個(gè)繪圖不是很漂亮，所以就不進(jìn)行接下來(lái)的操作了。后面介紹一個(gè)更漂亮的繪制人口地圖的方法——ggplot + mapdata。

ggplot2 + mapdata

話不多說(shuō)，直接用我們前面生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行繪制。這里講一下大概的流程：

同上一種方式，利用map()函數(shù)產(chǎn)生中國(guó)地圖的輪廓（如果能上google，使用ggmap當(dāng)然更好）。

使用ggplot進(jìn)行繪圖:

使用geom_path()函數(shù)將我們生成的中國(guó)地圖的輪廓繪制出來(lái)，這里修改顏色，選擇清新自然的粉色；
用geom_point()將各個(gè)城市的位置用散點(diǎn)點(diǎn)上，同時(shí)點(diǎn)的大小表示人口的多少，這里用清新藍(lán)；
用geom_text()在每個(gè)點(diǎn)上添加上城市的名稱；
修改各個(gè)標(biāo)簽以及各種title的名稱；
進(jìn)行修改主題、Mac上顯示中文字等操作。

china <- map("china", plot = F)
ggplot() + 
  geom_path(data = china, aes(long, lat, group = group), color = '#FD9FA4', show.legend = F) +
  geom_point(data = mat.cities, aes(x = long, y = lat, size = population), alpha = 0.8, color = '#8BB6D6') +
  # geom_text_repel(data = mat.cities, aes(x = long, y = lat, label = names), family = "STHeiti") +
  geom_text(data = mat.cities, aes(x = long, y = lat, label = names), family = "STHeiti") +
  labs(x = '經(jīng)度', y = '緯度', title = '中國(guó)十二個(gè)地區(qū)人口地圖', size = '人口(百萬(wàn))') + 
  theme_bw() +
  theme(panel.border = element_blank(),
        text = element_text(family = "STHeiti"),
        plot.title = element_text(hjust = 0.5))

產(chǎn)生出來(lái)的圖像如下圖所示：

人口圖1

這樣的圖已經(jīng)基本算作是能看的了，但這并不是強(qiáng)迫癥患者所最終追求的繪圖。其美中不足的是每個(gè)城市的名稱覆蓋在我們的散點(diǎn)上了。

通常我們的做法非常簡(jiǎn)單，在geom_text()中設(shè)置參數(shù)，將所有的文字向上下左右選一個(gè)方向，防止覆蓋。這樣做當(dāng)然沒(méi)問(wèn)題，這里介紹另一種方法，可以進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整以防覆蓋。

ggrepel

我們的做法是使用ggrepel包中的geom_text_repel()函數(shù)替換掉我們?cè)镜?code>geom_text()，細(xì)心的同學(xué)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，這就是我們上面代碼注釋掉的部分。這時(shí)只需將其封印解除，同時(shí)封印住geom_text()這個(gè)小頑皮，我們的繪圖就大功告成了！

人口地圖2