大三上大礼包相关gis可视化vgis-7r

VisualizationofGISAboutRContents1.R简介2.基本图形的绘制2.1ggplot22.2lattice3.地图的绘制3.1maps3.2REmap1R简介R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。1.1R语言的特点：1.R是自由软件。2.R是一种可编程的语言。3.所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。4.R具有很强的互动性。1.2R的安装CRAN为ComprehensiveRArchiveNetwork（R综合典藏网）的简称。它除了收藏了R的执行档下载版、源代码和说明文件，也收录了各种用户撰写的软件包。现时，全球有超过一百个CRAN镜像站。目前有2500多个称为包（package）的用户贡献模块可从下载。这些包提供了横跨各种领域、数量惊人的新功能，包括分析地理数据、处理蛋白质质谱，甚至是心理测验分析的功能。1.2R的安装R语言主页：R语言开发环境下载安装地址：1.2R的安装点击DownloadRforWindows，打开的页面又有几个选项，点击“installRforthefirsttime.”进入真正的下载页面，

点击DownloadRforWindows，打开的页面又有几个选项，点击“installRforthefirsttime.”进入真正的下载页面。1.2R的安装点击“DownloadR3.2.5forWindows”开始下载。双击下载的R3.2.5可执行文件进行安装。1.2R的安装根据安装向导选择安装路径并完成安装，注意：安装路径中不要出现中文。.R的安装安装完成后，桌面会出现两个图标。双击图标，启动界面如右图。1.3R包的使用R环境提供了一个函数，install.packages，可以直接下载安装包。加载程序包1.3R包的使用我们也可以直接通过，install.packages函数+包名，直接下载安装包。例如，包ggplot2中提供了大量的高级绘图函数。可以使用命令install.packages(“ggplot2")来下载和安装它。即，一行代码，实现了一个包的安装。注意事项：install.packages下载包时，镜像站点的列表中，请选择ChinaBeijing，位于中国的镜像文件library加载包名后，可能会提示需要添加另外的程序包，直接添加即可。1.3R包的使用完成包的安装后，每次使用前，需要使用library()命令载入这个包。例如，要使用ggplot2包，执行命令library(ggplot2)即可。注：加载时，可能会提示需要添加另外的程辑包，直接添加即可。1.3R包的使用包中各项参数如何使用，可以通过命令help(package="包名")来输出某个包的简短描述以及包中的函数名称和数据集名称的列表。Httphelppage1.3R包的使用R提供了支持GUI的程序包Rcmdr,安装该程序包，通过library(Rcmdr)加载GUI界面。1.4R的函数和对象R是一种解释性语言，不需要先编译成.exe文件，输入后可直接运行。函数形式function(对象，选项=)平均值mean()线性回归lm(y~x,data=test)R处理的所有数据、变量、函数和结果都以对象的形式保存。1.4R的函数和对象函数的调用方法,函数名+()如plot(),lm(),并将对象放入括号中，“=”表示设定参数。例如：boxplot(day~type,data=bac,col=“red“,xlab=“Virus”,ylab=“days”)day~type，以type为横轴，day为纵轴绘制箱线图。data=bac数据来源baccol=“red”箱线图为红色xlab=“Virus”横轴名称为Virusylab=“days”纵轴名称为days1.4R的函数和对象R对象的类型向量(vector)一系列元素的组合。因子(factor)因子是一个分类变量，如“a”,”a”,”a”,”a”,”b”,”b”,”b”,”c”,”c”数组(array)数组是k维的数据表。矩阵(matrix)矩阵是数组的一个特例，维数k=2。数据框(dataframe)是由一个或几个向量和（或）因子构成，它们必须是等长的，但可以是不同的数据类型。列表(list)列表可以包含任何类型的对象。(据Paradis,2005)1.4R的函数和对象最为常用的数据读取方式是用read.table()，函数或read.csv()函数读取外部txt或csv格式的文件。txt文件，制表符间隔csv文件，逗号间隔例：test.data<-read.table("D:/R/test2.txt",header=T)header=T表示将数据的第一行作为标题。read.table(file=file.choose(),header=T)可以弹出对话框，选择文件。2基本图形的绘制R具备卓越的绘图功能，通过参数设置对图形进行精确控制。绘制的图形能满足出版印刷的要求，可以输出JPEG、TIFF、EPS、emf、pdf、png等各种格式。绘图是通过绘图函数结合相应的选项完成的。绘图函数包括高水平绘图函数和低水平绘图函数。2基本图形的绘制高水平绘图函数plot()绘制散点图等多种图形hist()直方图boxplot()箱线图stripchart()点图barplot()条形图dotplot()点图piechart()饼图interaction.plot()matplot()……低水平绘图函数lines()添加线curve()添加曲线abline()添加给定斜率的线points()添加点segments()折线arrows()箭头axis()坐标轴box()外框title()标题text()文字mtext()图边文字2基本图形的绘制绘图参数：用在函数内部，在没有设定值时使用默认值。font=字体lty=线类型lwd=线宽度pch=点的类型,xlab=横坐标ylab=纵坐标xlim=横坐标范围ylim=纵坐标范围2基本图形的绘制例子：绘制散点图生成0到2之间的50个随机数，分别命名为x,yx<-runif(50,0,2)y<-runif(50,0,2)绘图：将主标题命名为“散点图”，横轴命名为”横坐标”，纵轴命名为“纵坐标”plot(x,y,main=“散点图”,xlab=“横坐标”,ylab=“纵坐标")text(0.6,0.6,"textat(0.6,0.6)")abline(h=.6,v=.6)2.1ggplot2ggplot2是用于绘图的R语言扩展包，其理念根植于《GrammarofGraphics》一书。它将绘图视为一种映射，即从数学空间映射到图形元素空间。例如将不同的数值映射到不同的色彩或透明度。该绘图包的特点在于并不去定义具体的图形（如直方图，散点图），而是定义各种底层组件（如线条、方块）来合成复杂的图形，这使它能以非常简洁的函数构建各类图形，而且默认条件下的绘图品质就能达到出版要求。2.1ggplot2基本概念：图层（Layer）：如果你用过photoshop，那么对于图层一定不会陌生。一个图层好比是一张玻璃纸，包含有各种图形元素，你可以分别建立图层然后叠放在一起，组合成图形的最终效果。图层可以允许用户一步步的构建图形，方便单独对图层进行修改、增加统计量、甚至改动数据。标度（Scale）：标度是一种函数，它控制了数学空间到图形元素空间的映射。一组连续数据可以映射到X轴坐标，也可以映射到一组连续的渐变色彩。一组分类数据可以映射成为不同的形状，也可以映射成为不同的大小。坐标系统（Coordinate）：坐标系统控制了图形的坐标轴并影响所有图形元素，最常用的是直角坐标轴，坐标轴可以进行变换以满足不同的需要，如对数坐标。其它可选的还有极坐标轴。位面（Facet）：很多时候需要将数据按某种方法分组，分别进行绘图。位面就是控制分组绘图的方法和排列形式。2.1ggplot2实习任务：基于ggplot2的绘图数据源：ggplot2自带汽车数据包mpg，用到的三个变量分别是发动机容量(displ)、高速公路上的每加仑行驶里数(hwy)、汽缸数目(cyl)。任务：分别绘制直方图，柱状图和散点图（1）绘制直方图对hwy变量绘制直方图。首先加载扩展包，然后用ggplot函数建立了第一层，hwy数据映射到X轴上；使用+号增加了第二层，即直方图对象层。library(ggplot2)p<-ggplot(data=mpg,aes(x=hwy))p<-p+geom_histogram()summary(p)print(p)2.1ggplot2（1）绘制直方图p对象含有两层，第一层数据层描述了变量和映射方式，第二层是直方图对象（geom_histogram），geom表示几何对象，它是ggplot中重要的图层控制对象，因为它负责图形渲染的类型。geom_histogram是图形渲染类型的一种.接下来绘制更复杂的直方图：首先将数据按照year这个变量划分为两组，用不同的颜色绘制直方图，而且用频率而非计数来刻画Y轴，并添加密度曲线。p<-ggplot(mpg,aes(hwy))p+geom_histogram(position='identity',alpha=0.5,aes(y=..density..,fill=factor(year)))+stat_density(geom='line',position='identity',aes(colour=factor(year)))2.1ggplot2（2）绘制柱状图使用mpg数据集，其中用到的变量是class，即生产汽车的类型，以及year生产年份。下面的条形图是将各类型的汽车数量进行汇集，并以年份作为分组变量。我们首先载入扩展包，然后用频数表对数据进行大致的了解，最后绘制了四种条形图。library(ggplot2)with(mpg,table(class,year))p<-ggplot(data=mpg,aes(x=class,fill=factor(year)))p+geom_bar(position='dodge')p+geom_bar(position='stack')p+geom_bar(position='fill')p+geom_bar(position='identity',alpha=0.3)2.1ggplot2（3）绘制散点图数据特征不仅可以用坐标来表示，也可以用不同的色彩或形状来表示。仍以mpg数据集为例，所用到的变量有cty（城市中行驶距离）,hwy（高速路行驶距离）,displ（排量大小）,year（生产年份）library(ggplot2)p<-ggplot(mpg,aes(cty,hwy))p1<-p+geom_point(aes(colour=factor(year),shape=factor(year),size=displ),alpha=0.6,position='jitter')print(p1)将1999年生产车型用红色圆形表示，2008年用兰色三角形表示，排量用图形的大小表示，并且设置了透明度和jitter以避免样本点之间的重叠。可观察到2008年生产的大排量车型较多，从而油耗较高，单位油耗行驶距离较短。2.1ggplot2（3）绘制散点图数据特征不仅可以用坐标来表示，也可以用不同的色彩或形状来表示。仍以mpg数据集为例，所用到的变量有cty（城市中行驶距离）,hwy（高速路行驶距离）,displ（排量大小）,year（生产年份）library(ggplot2)p<-ggplot(mpg,aes(cty,hwy))p1<-p+geom_point(aes(colour=factor(year),shape=factor(year),size=displ),alpha=0.6,position='jitter')print(p1)2.2latticelattice是由DeepayanSarkar基于grid包的一套统计图形系统，它的图形设计理念来自于Cleveland的Trellis图形，其主要特征是根据特定变量（往往是分类变量）将数据分解为若干子集，并对每个子集画图。就像数理统计中的条件期望、条件概率一样，lattice的图形也是一种“条件作图”2.2latticeThelatticeadd-onpackageisanimplementationofTrellisgraphicsforRbyDeepayanSarkar.Itisapowerfulandeleganthigh-leveldatavisualizationsystemwithanemphasisonmultivariatedata.Itisdesignedtomeetmosttypicalgraphicsneedswithminimaltuning,butcanalsobeeasilyextendedtohandlemostnonstandardrequirements.Reference:Lattice:MultivariateDataVisualizationwithR[BibTeX].DeepayanSarkar(partofSpringer'sUseRseries).

2.2lattice

实习任务：基于lattice程序包进行绘图。数据源：R自带的数据集iris任务：绘制散点图矩阵，平行坐标图和箱线图。DataSourceIrisdatasetSepalPetalSpecies（1）ScatterplotmatrixFunction:splomlibrary(lattice)super.sym<-trellis.par.get("superpose.symbol")splom(~iris[1:4],groups=Species,data=iris,panel=panel.superpose,key=list(title="ThreeVarietiesofIris",columns=3,points=list(pch=super.sym$pch[1:3],col=super.sym$col[1:3]),text=list(c("Setosa","Versicolor","Virginica"))))（2）ParallelplotFunction:parallelparallelplot(~iris[1:4]|Species,iris)parallelplot(~iris[1:4],iris,groups=Species,horizontal.axis=FALSE,scales=list(x=list(rot=90)))（3）boxplotsFunction:bwplotbwplot(iris$Sepal.Length~iris$Species)bwplot(iris$Sepal.Width~iris$Species)3地图的绘制

R绘制地图的关键步骤有三：绘制地图的需求；有要绘制地图的地理信息，经纬度、边界等等；充分利用上一步的数据在R中绘制出来。3.1maps

maps包中存有世界地图、美国地图、美国各州郡地图、法国地图以及加拿大城市地图等，加载了这个包，就可以轻松愉快地绘制上述地图。实习任务：绘制世界地图、美国地图等（1）绘制世界地图library(maps)map("world",fill=TRUE,col=heat.colors(10))（2）绘制美国地图library(maps)map("state",fill=TRUE,col=rainbow(209),mar=c(0,0,2,0))title("美国地图")3.1maps（3）绘制美国部分州的地图library(maps)map('state',region=c('newyork','newjersey','penn'),fill=TRUE,col=rainbow(3),mar=c(2,3,4,3))title("美国三州地图")3.1maps（4）绘制中国地图library(maps)library(mapdata)map("china",col="red4",ylim=c(18,54),panel.first=grid())title("中国地图")3.1maps

3.2REmap

REmap包是R与echart的对接，在R里调用echart的api直接作图，函数特征更加简单明了，绘图过程更方便快捷，但缺点是若要更加个性化绘图，需要手动修改REmap包源码，而该部分对于没有javascript/css/html基础的人比较晦涩难懂。

3.2REmap

REmap包的安装：此次用到的包为REmap，其挂靠在上，首先安装devtools程序包下载并安装完成后，再输入：Library(devtools)Install_github(“Lchiffon/REmap”)，稍等片刻下载完成后，再输入：library(REmap)

3.2REmap

REmap包的主要函数：remapH函数：该函数主要用于绘制热力效果图，如在