Développement de cartes thématiques géographiques avec R

Question

Il existe clairement un certain nombre de packages dans R pour toutes sortes d'analyses spatiales. Cela peut être vu dans le CRAN Task View: Analysis of Spatial Data. Ces paquets sont nombreux et divers, mais tout ce que je veux faire est un simple thematic maps. J'ai des données avec les codes FIPS des comtés et des états et j'ai des fichiers de formes ESRI des limites des comtés et des états et les codes FIPS qui les accompagnent, ce qui permet de se joindre aux données. Les fichiers de formes peuvent être facilement convertis en d'autres formats, si nécessaire.

Alors, quel est le moyen le plus simple de créer des cartes thématiques avec R?

Cette carte ressemble à elle a été créée avec un produit Arc Esri, mais c'est le genre de chose que je voudrais faire avec R:

alt text http://www.infousagov.com/images/choro.jpg Carte copied from here.

Answer 1

Le code suivant m'a bien servi. Personnalisez-le un peu et vous avez terminé. alt text http://files.eduardoleoni.com/map.png

library(maptools) 
substitute your shapefiles here 
state.map <- readShapeSpatial("BRASIL.shp") 
counties.map <- readShapeSpatial("55mu2500gsd.shp") 
## this is the variable we will be plotting 
counties.map@data$noise <- rnorm(nrow(counties.map@data)) 

fonction heatmap

plot.heat <- function(counties.map,state.map,z,title=NULL,breaks=NULL,reverse=FALSE,cex.legend=1,bw=.2,col.vec=NULL,plot.legend=TRUE) { 
    ##Break down the value variable 
    if (is.null(breaks)) { 
    breaks= 
     seq(
      floor(min(counties.map@data[,z],na.rm=TRUE)*10)/10 
      , 
      ceiling(max(counties.map@data[,z],na.rm=TRUE)*10)/10 
      ,.1) 
    } 
    counties.map@data$zCat <- cut(counties.map@data[,z],breaks,include.lowest=TRUE) 
    cutpoints <- levels(counties.map@data$zCat) 
    if (is.null(col.vec)) col.vec <- heat.colors(length(levels(counties.map@data$zCat))) 
    if (reverse) { 
    cutpointsColors <- rev(col.vec) 
    } else { 
    cutpointsColors <- col.vec 
    } 
    levels(counties.map@data$zCat) <- cutpointsColors 
    plot(counties.map,border=gray(.8), lwd=bw,axes = FALSE, las = 1,col=as.character(counties.map@data$zCat)) 
    if (!is.null(state.map)) { 
    plot(state.map,add=TRUE,lwd=1) 
    } 
    ##with(counties.map.c,text(x,y,name,cex=0.75)) 
    if (plot.legend) legend("bottomleft", cutpoints, fill = cutpointsColors,bty="n",title=title,cex=cex.legend) 
    ##title("Cartogram") 
} 

terrain il

plot.heat(counties.map,state.map,z="noise",breaks=c(-Inf,-2,-1,0,1,2,Inf)) 

Answer 2

La galerie de graphiques de R a un très similar map qui devrait faire un bon point de départ. Le code est ici: www.ai.rug.nl/~hedderik/R/US2004. Vous devez ajouter une légende avec la fonction legend().

Answer 3

Jetez un oeil à l'ensemble de PBSmapping (voir la vignette Borh/manuel et la démo) et this O'Reilly données dans Mashups R article (malheureusement il est pas gratuit, mais il vaut 4,99 $ pour télécharger selon Revolutions blog).

Answer 4

Découvrez les paquets

library(sp) 
library(rgdal) 

qui sont bien pour géodonnées et

library(RColorBrewer) 

est utile pour la coloration. This map est faite avec les packages ci-dessus et ce code:

VegMap <- readOGR(".", "VegMapFile") 
Veg9<-brewer.pal(9,'Set2') 
spplot(VegMap, "Veg", col.regions=Veg9, 
+at=c(0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5,7.5,8.5,9.5), 
+main='Vegetation map') 

"VegMapFile" est un shapefile et "Veg" est la variable affichée. Peut probablement être fait mieux avec un peu de travail. Je ne semble pas être autorisé à télécharger l'image, voici un lien vers l'image:

Answer 5

Je pensais ajouter de nouvelles informations ici car il y a eu une activité autour de ce sujet depuis la publication. Voici deux grands liens vers "choroplèthes Carte R Challenge" sur le blog révolutions:

Choropleth Map R Challenge

Choropleth Challenge Results

Espérons que ceux-ci sont utiles pour personnes qui regardent cette question.

Tous les meilleurs,

Jay

Answer 6

Il est à seulement trois lignes!

library(maps); 
colors = floor(runif(63)*657); 
map("state", col = colors, fill = T, resolution = 0) 

Terminé !! changer seulement la deuxième ligne à tout vecteur de 63 éléments (chaque élément entre 0 et 657, qui sont membres de couleurs())

Maintenant, si vous voulez obtenir la fantaisie, vous pouvez écrire:

library(maps); 
library(mapproj); 
colors = floor(runif(63)*657); 
map("state", col = colors, fill = T, projection = "polyconic", resolution = 0); 

les 63 éléments représentent les 63 régions dont les noms vous pouvez obtenir en cours d'exécution:

map("state")$names;