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R ggplot2 geom_map 參考Map中的多邊形


將多邊形顯示為Map。這意味著注釋,因此它不會影響位置比例。請注意,此函數早於 geom_sf() 框架,並且不適用於 sf 幾何列作為輸入。但是,它可以與 geom_sf() 層和/或 coord_sf() 結合使用(請參閱示例)。

用法

geom_map(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  stat = "identity",
  ...,
  map,
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE
)

參數

mapping

aes() 創建的一組美學映射。如果指定且inherit.aes = TRUE(默認),它將與繪圖頂層的默認映射組合。如果沒有繪圖映射,則必須提供mapping

data

該層要顯示的數據。有以下三種選擇:

如果默認為 NULL ,則數據繼承自 ggplot() 調用中指定的繪圖數據。

data.frame 或其他對象將覆蓋繪圖數據。所有對象都將被強化以生成 DataFrame 。請參閱fortify() 將為其創建變量。

將使用單個參數(繪圖數據)調用function。返回值必須是 data.frame ,並將用作圖層數據。可以從 formula 創建 function (例如 ~ head(.x, 10) )。

stat

用於該層數據的統計變換,可以作為 ggproto Geom 子類,也可以作為命名去掉 stat_ 前綴的統計數據的字符串(例如 "count" 而不是 "stat_count" )

...

其他參數傳遞給 layer() 。這些通常是美學,用於將美學設置為固定值,例如 colour = "red"size = 3 。它們也可能是配對的 geom/stat 的參數。

map

包含Map坐標的 DataFrame 。這通常是在空間對象上使用 fortify() 創建的。它必須包含列 xlongylat 以及 regionid

na.rm

如果 FALSE ,則默認缺失值將被刪除並帶有警告。如果 TRUE ,缺失值將被靜默刪除。

show.legend

合乎邏輯的。該層是否應該包含在圖例中? NA(默認值)包括是否映射了任何美學。 FALSE 從不包含,而 TRUE 始終包含。它也可以是一個命名的邏輯向量,以精細地選擇要顯示的美學。

inherit.aes

如果 FALSE ,則覆蓋默認美學,而不是與它們組合。這對於定義數據和美觀的輔助函數最有用,並且不應繼承默認繪圖規範的行為,例如borders()

美學

geom_map() 理解以下美學(所需的美學以粗體顯示):

  • map_id

  • alpha

  • colour

  • fill

  • group

  • linetype

  • linewidth

  • subgroup

vignette("ggplot2-specs") 中了解有關設置這些美學的更多信息。

例子

# First, a made-up example containing a few polygons, to explain
# how `geom_map()` works. It requires two data frames:
# One contains the coordinates of each polygon (`positions`), and is
# provided via the `map` argument. The other contains the
# other the values associated with each polygon (`values`).  An id
# variable links the two together.

ids <- factor(c("1.1", "2.1", "1.2", "2.2", "1.3", "2.3"))

values <- data.frame(
  id = ids,
  value = c(3, 3.1, 3.1, 3.2, 3.15, 3.5)
)

positions <- data.frame(
  id = rep(ids, each = 4),
  x = c(2, 1, 1.1, 2.2, 1, 0, 0.3, 1.1, 2.2, 1.1, 1.2, 2.5, 1.1, 0.3,
  0.5, 1.2, 2.5, 1.2, 1.3, 2.7, 1.2, 0.5, 0.6, 1.3),
  y = c(-0.5, 0, 1, 0.5, 0, 0.5, 1.5, 1, 0.5, 1, 2.1, 1.7, 1, 1.5,
  2.2, 2.1, 1.7, 2.1, 3.2, 2.8, 2.1, 2.2, 3.3, 3.2)
)

ggplot(values) +
  geom_map(aes(map_id = id), map = positions) +
  expand_limits(positions)

ggplot(values, aes(fill = value)) +
  geom_map(aes(map_id = id), map = positions) +
  expand_limits(positions)

ggplot(values, aes(fill = value)) +
  geom_map(aes(map_id = id), map = positions) +
  expand_limits(positions) + ylim(0, 3)


# Now some examples with real maps
if (require(maps)) {

  crimes <- data.frame(state = tolower(rownames(USArrests)), USArrests)

  # Equivalent to crimes %>% tidyr::pivot_longer(Murder:Rape)
  vars <- lapply(names(crimes)[-1], function(j) {
    data.frame(state = crimes$state, variable = j, value = crimes[[j]])
  })
  crimes_long <- do.call("rbind", vars)

  states_map <- map_data("state")

  # without geospatial coordinate system, the resulting plot
  # looks weird
  ggplot(crimes, aes(map_id = state)) +
    geom_map(aes(fill = Murder), map = states_map) +
    expand_limits(x = states_map$long, y = states_map$lat)

  # in combination with `coord_sf()` we get an appropriate result
  ggplot(crimes, aes(map_id = state)) +
    geom_map(aes(fill = Murder), map = states_map) +
    # crs = 5070 is a Conus Albers projection for North America,
    #   see: https://epsg.io/5070
    # default_crs = 4326 tells coord_sf() that the input map data
    #   are in longitude-latitude format
    coord_sf(
      crs = 5070, default_crs = 4326,
      xlim = c(-125, -70), ylim = c(25, 52)
    )

 ggplot(crimes_long, aes(map_id = state)) +
   geom_map(aes(fill = value), map = states_map) +
   coord_sf(
     crs = 5070, default_crs = 4326,
     xlim = c(-125, -70), ylim = c(25, 52)
   ) +
   facet_wrap(~variable)
}

源代碼:R/geom-map.R

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自Hadley Wickham等大神的英文原創作品 Polygons from a reference map。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。