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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)最受欢迎的见解
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