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原文链接：http://tecdat.cn/?p=12350
最近咱们被客户要求撰写对于空间可视化的钻研报告，包含一些图形和统计输入。
在本文中，我应用 ggmap 可视化纽约市的交通事故
数据来自纽约市凋谢数据。我的数据范畴是 2012 年至 2015 年。该数据跟踪车辆的类型，产生事变的街道的名称以及事变的经度和纬度坐标。两个坐标都保留为单个字符变量，称为“LOCATION”。
在上面，我加载数据，删除所有没有地位坐标的事变，并解析 LOCATION 变量以获取经度和纬度坐标。我还解析日期变量以创立年份变量，并应用该变量创立两个数据集：一个数据集蕴含 2013 年的所有车辆事变，另一个数据集蕴含 2014 年的所有车辆事变。
d_clean=d[which(regexpr(',',d$LOCATION)!=-1),]
comm=regexpr(',',d_clean$LOCATION)
d_clean$loc=as.character(d_clean$LOCATION)
d_clean$lat=as.numeric(substr(d_clean$loc,2,comm-1))
d_clean$long=as.numeric(substr(d_clean$loc,comm+1,nchar(d_clean$loc)-1))
d_clean$year=substr(d_clean$DATE,7,10)
d_2013=d_clean[which(d_clean$year=='2013'),c('long','lat')]
d_2014=d_clean[which(d_clean$year=='2014'),c('long','lat')]
接下来，我应用 get_map（）查问 Google Maps 并获取纽约市的地图。我应用 stat_density2d（）向该地图增加了一个二维密度层。我对 2013 年和 2014 年的数据都执行此操作，并应用 gridExtra 的 grid.arrange（）并排搁置地图。
ny_plot=ggmap(get_map('New York, New York',zoom=12, maptype='terrain'))
grid.arrange(plot1, plot2,nrow=1,ncol=2)
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接下来，我按行政区域绘制了 2013 年的事变密度。我编写了一个函数 boro（），该函数会删除所有短少街道名称的观测值，并基于自治市镇（2013）子集。我将它们重叠在一起，同时增加自治市镇名称，而后在向量 col_vals 中为每个自治市镇调配一种色彩。我应用 stat_density2d 的 group 参数以不同的色彩别离绘制每个自治市镇的密度层。
plot4=ny_plot+
stat_density2d(data=full, geom='polygon',bins = 10, aes(x=full$long,y=full$lat,fill = Borough, alpha=..level..))+
scale_fill_manual(values=col_vals)+
#guides(fill = guide_colorbar(barwidth = 1, barheight = 12)) +
scale_alpha(guide = FALSE)+
xlab('')+ylab(' ')+
ggtitle('NYC Vehicle Accident Density by Borough, 2013')
plot4
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本文选自《R 语言 ggmap 空间可视化机动车交通事故地图》。
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