R ggplot2 stat_sf_coordinates 從“sf”對象中提取坐標

stat_sf_coordinates() 從 'sf' 對象中提取坐標，並將它們匯總為每個幾何體的一對坐標(x 和 y)。當您將 sf 對象繪製為文本和標簽等幾何圖形時，這很方便(因此 geom_sf_text() 和 geom_sf_label() 依賴於此)。

用法

stat_sf_coordinates(
  mapping = aes(),
  data = NULL,
  geom = "point",
  position = "identity",
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE,
  fun.geometry = NULL,
  ...
)

參數

mapping

由 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) )。

geom

用於顯示數據的幾何對象，可以作為 ggproto Geom 子類，也可以作為命名去除 geom_ 前綴的幾何對象的字符串(例如 "point" 而不是 "geom_point" )

position

位置調整，可以是命名調整的字符串(例如 "jitter" 使用 position_jitter )，也可以是調用位置調整函數的結果。如果需要更改調整設置，請使用後者。

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() 。

fun.geometry

該函數接受 sfc 對象並返回與輸入長度相同的 sfc_POINT。如果NULL，將使用function(x) sf::st_point_on_surface(sf::st_zm(x))。請注意，如果未投影數據，該函數可能會警告結果不正確，但您可以忽略此錯誤，除非您真正關心確切位置。

...

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" 或 size = 3 。它們也可能是配對的 geom/stat 的參數。

細節

sf 對象的坐標可以通過 sf::st_coordinates() 檢索。但是，我們不能簡單地使用 sf::st_coordinates()，因為雖然文本和標簽隻需要每個幾何圖形一個坐標，但它會為多邊形或直線返回多個坐標。因此，需要執行以下兩個步驟：

1. 通過 sf::st_centroid() 或 sf::st_point_on_surface() 等函數為每個幾何體選擇一個點。

2. 通過 sf::st_coordinates() 從點檢索坐標。

第一步，您可以通過 fun.geometry 使用任意函數。默認使用function(x) sf::st_point_on_surface(sf::st_zm(x))； sf::st_point_on_surface() 似乎比 sf::st_centroid() 更合適，因為標簽和文本通常旨在放置在多邊形或線條內。 sf::st_zm()需要事先刪除Z和M維度，否則當幾何體具有M維度時sf::st_point_on_surface()可能會失敗。

計算變量

這些是由層的 'stat' 部分計算的，可以使用 delayed evaluation 訪問。

• after_stat(x)
  簡單特征的 X 尺寸。

• after_stat(y)
  簡單特征的 Y 維度。

例子

if (requireNamespace("sf", quietly = TRUE)) {
nc <- sf::st_read(system.file("shape/nc.shp", package="sf"))

ggplot(nc) +
  stat_sf_coordinates()

ggplot(nc) +
  geom_errorbarh(
    aes(geometry = geometry,
        xmin = after_stat(x) - 0.1,
        xmax = after_stat(x) + 0.1,
        y = after_stat(y),
        height = 0.04),
    stat = "sf_coordinates"
  )
}
#> Reading layer `nc' from data source 
#>   `/home/runner/work/_temp/Library/sf/shape/nc.shp' using driver `ESRI Shapefile'
#> Simple feature collection with 100 features and 14 fields
#> Geometry type: MULTIPOLYGON
#> Dimension:     XY
#> Bounding box:  xmin: -84.32385 ymin: 33.88199 xmax: -75.45698 ymax: 36.58965
#> Geodetic CRS:  NAD27
#> Warning: st_point_on_surface may not give correct results for longitude/latitude data