关于算法:拓端tecdat使用R语言对进行地理空间数据可视化

最近咱们始终在摸索空间数据。事实证明，有一些很棒的 R 包可用于可视化此类数据。

以下是我汇总的一组图表。

每次 shooting 的地位在上面的地图上用红色圆圈标记。圆圈的大小取决于死亡人数。

在绝大多数状况下，shooter 是有精神病史的白人男性，他们非法取得了武器。

较大的圆圈示意较高的死亡率。

 plot(US,xlim=c(-125,-65),ylim=c(39,39), asp=1.31803)
title(main="Mass Shootings 1982-2013")
 
points(d$longitude,d$latitude,col="red",cex=d$Fatalities*.25)
 
text(-69.31142,37.21232,"Newtown")
text(-72.41394,30.22957,"Virginia Tech")
text(-111.04308,38.55200,"San Ysidro \\n McDonald's Massacre")
text(-89.72780,25.9,"Luby's Massacre")
 
#应用 locator() -- 将圆增加到标签

points(c(-77.67630,-72.99422),c(36.08547,31.16065),type='l')
points(c(-71.71729, -69.05702),c(39.79927,37.94237),type='l')
points(c(-96.51104, -92.68024),c(29.62669,26.23582),type='l')
points(c(-115.8778, -111.4086),c(33.98637, 36.73135),type='l')

R 对空间数据具备灵活性。它能够放大范畴并显示寰球数据。去年，马航曾多次成为新闻焦点，因而这是一个十分热门的例子。咱们能够应用路线的暗影来显示频率。返回热门目的地的路线是亮堂的蓝色暗影。

我还绘制了法航和美国航空的路线。

attach(gs)
for(i in 1:length(S_Long)){inter<- gcIntermediate(cbind(gs\[i,\]$S\_Long, gs\[i,\]$S\_Lat),
  cbind(gs\[i,\]$D\_Long, gs\[i,\]$D\_Lat), n=100)
  
  index<-round((Dest\_Count/max(Dest\_Count))*length(colors))
  
  lines(inter, col=colors\[index\], lwd=.2)
}
title(main="American Airline Routes",col.main="Blue")

Ggmap 容许 R 间接从 Google 获取地图并放大特定的城市。以下是波士顿的地图，显示了 2014 年的立功地点。红色圆点示意事件，蓝色圆点示意 drug 立功。较深的红色区域示意该地位有更多事件。

蓝色标记示意 drug，红色点示意 shooting 事件。

如果咱们放大波士顿市中心，将会看到更少的 shooting 事件。依然有很多 drug 圆圈，但它们次要集中在地区：唐人街，波士顿。

bos\_plot+geom\_point(data=bos\_2,aes(x=bos\_2$Lat,y=bos_2$Long), 
 col='red',alpha=.5,
 size=5)+geom\_point(data=bos\_3,aes(x=bos\_3$Lat,y=bos\_3$Long), 
 col='blue',alpha=.5,
 size=2)

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=12299