R for map(笔记1)
1、地图数据准备
首先，下载 中国省级行政划分的地图GIS数据，解压后文件夹内含三个地图文件：bou2_4p.dbf、bou2_4p.shp、bou2_4p.shx。也可以直接从http://www.gadm.org/country下载中国的地图数据包CHN_adm_shp，内含国家、省级、县区级的详细地图信息。地图数据基本可以分为点、线、面三种数据，在maptools包内分别有对应的函数来读取（readShapePoints、readShapeLines和readShapePoly函数）。
#加载maptools包，通过readShapePoly函数读入省级地图据，并画出最基础的中国地图：
library(maptools)
x <- readShapePoly(file.choose()) #读取bou2_4p.shp
plot(x)
#加载ggplot2包，用ggplot绘制，并使用polyconic投影方式，使地图显示正常：
library(ggplot2)
ggplot(x,aes(x=long,y=lat,group=group)) +
geom_polygon(fill="white",colour="grey") +
coord_map("polyconic")
2、GIS 地图的数据结构
#检测数据结构：
class(x)
[1] "SpatialPolygonsDataFrame"
attr(,"package")
[1] "sp"
length(x)
[1] 925
names(x)
[1] "AREA" "PERIMETER" "BOU2_4M_" "BOU2_4M_ID" "ADCODE93" "ADCODE99"
[7] "NAME" 此时，x中保存的是各个省/直辖市的多边形面图，数据类型是SpatialPolygonsDataFrame。x中有925条记录,每条记录中含有面积(AREA)、周长(PERIMETER)、各种编号、中文名(NAME)等字段。
其中中文名（NAME）字段是以GBK编码的,而我的工作环境是 utf-8,所以直接提取各个省/直辖市的名称得到的会是乱码，需要iconv函数转化一下才能正常显示。
#提取每个省/直辖市的多边形数目
table(iconv(x$NAME, from = "GBK"))
安徽省 北京市 重庆市 福建省 甘肃省
1 1 1 168 1
广东省 广西壮族自治区 贵州省 海南省 河北省
154 6 2 79 9
河南省 黑龙江省 湖北省 湖南省 吉林省
1 1 1 1 1
江苏省 江西省 辽宁省 内蒙古自治区 宁夏回族自治区
5 1 94 1 1
青海省 山东省 山西省 陕西省 上海市
1 86 1 1 12
四川省 台湾省 天津市 西藏自治区 香港特别行政区
1 57 1 1 53
新疆维吾尔自治区 云南省 浙江省
1 1 179 3、作图
#提取出北京市的地图数据并plot 出北京市地图：
tmp <- iconv(x$NAME, from = "GBK")
grep("北京", tmp, value = TRUE)
[1] "北京市"
grep("北京", tmp)
[1] 8
x$ADCODE99[grep("北京", tmp)]
[1] 110000
Beijing <- x[x$ADCODE99 == 110000,]
plot(Beijing)
#进一步加工，使其显示正常：
ggplot(Beijing,aes(x=long,y=lat,group=group)) +
geom_polygon(fill="white",colour="grey") +
coord_map("polyconic")
按县区划分北京市:
#从CHN_adm3_shp读入中国县区级的地图信息：
z <- readShapePoly(file.choose())
library(ggplot2)
z1 <- fortify(z) #将SpatialPolygonsDataFrame转化为DataFrame
z2 <- z@data #读取行政信息
zs <- data.frame(z2,id=seq(0:2407)-1)
#合并形状数据和行政信息：
library(plyr)
china_map_data1 <- join(z1, zs, type = "full") #提示：Joining by: id
#取出北京的子集：
beijing1 <-subset(china_map_data1,NAME_1=="Beijing")
#分地区着色：
ggplot(beijing1, aes(x = long, y = lat, group = group,fill=NL_NAME_3))+
geom_polygon( )+
geom_path(colour = "grey40")+
scale_fill_manual(values=colours(),guide=FALSE)+
coord_map("polyconic")
#标注县区名称
region <- readShapePoly(file.choose()) #CHN_adm3_shp 读取经纬度失败
#取形状内的平均坐标:
midpos <- function(x) mean(range(x,na.rm=TRUE))
centres <- ddply(beijing1,.(NAME_3),colwise(midpos,.(long,lat)))
#按 longitude 渐变作图，并标注县区名称
ggplot(beijing1,aes(long,lat))+
geom_polygon(aes(group=group,fill=long),colour="black")+
scale_fill_gradient(low="white",high="steelblue") +
coord_map("polyconic") +
geom_text(aes(label=NAME_3),data=centres)+
#去除不需要的元素
theme(
panel.grid = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank()
)