前面的推文我们一起学习过R的Remap包绘制的图形，所用的函数是remap()和remapH()，今天我们继续学习Remap包，使用remapC()函数作颜色等级图与迁徙地图。
1. 颜色等级图
新冠疫情期间我们经常看见的那种风险等级图和疫情地图，其实就是颜色等级图，所以我们以2020年2月6日中国各省份确诊新冠病例为例，绘制疫情地图
library(REmap)#加载包data=read.csv(file="F:\\2020.2.6新冠确诊病例.csv",header=T)#读取数据
查看数据：
View(data)temp <- get_geo_position(as.vector(data$ProvCH))#获取省份的经纬度remapC(data,maptype = 'china',color = "red",maxdata=2447,mindata = 0,geoData=temp)#绘制
地图是静态的，最左边有一条红白渐变的长条，表示颜色越深值越大（确诊病例数越多）。这里只有湖北的颜色最红，其他基本没什么颜色，主要是因为湖北省跟其他省份的病例数相差太多导致。
如果你想在各省份加上像往期推文那样的气泡，则：
library(baidumap)remapC(data,maptype = 'china',color ="red",maxdata=2447,mindata = 0,markPointData=data$ProvCH)
2. 迁徙地图
迁徙地图其实就是类似往期推文介绍的那种路径图，只是这里介绍的迁徙地图是把颜色等级图与前面的路径图合并起来了。
如下图，假如我们要做一个2021年3月30日从北京迁出到河北,天津,山东,河南,山西,江苏这几个省的迁徙地图，我们假设：迁出的比例*100=迁徙指数（实际上不是），以此做个迁徙地图。
destination=c("河北","天津","山东","河南","山西","江苏")#生成迁徙目的地origin=rep("北京",times=length(destination))#生成起点migration=c(40.39,7.08,6.61,5.15,3.67,3.44)#生成迁徙指数dat1=data.frame(origin,destination)dat2=data.frame(destination,migration)数据dat1
数据dat2
remapC(dat2,maptype = 'china',color = "red",maxdata=40.39,mindata =3.44,markLineData=dat1,markPointData=dat1$destination)
如上图，把鼠标放到省份位置就会出现迁徙指数，把鼠标放到箭头位置可知道是哪个省份往哪个省份迁徙。
如果遇到以下错误请参考往期推文（如何安装REmap与baidumap包）：
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