R语言学习-欧洲地图绘制

一:绘制世界地图

library(maps)

map("world", fill = TRUE, col = rainbow(200),

    ylim = c(-60, 90), mar = c(0, 0, 0, 0))

title("world map")

效果图:

二:绘制欧洲地图

library(raster)

library(sf)

library(dplyr)

library(spData)

library(spDataLarge)

library(maps)

library(tmap)

library(eurostat)

#world <- rnaturalearth::countries110

#euro <- world[world$region_un=="Europe"&world$name!='Russia',]

#这两行代码可以忽略,是当时测试用的

sp_data <- eurostat::get_eurostat("tgs00026",

                                  time_format = "raw") %>%

  # subset to have only a single row per geo

  dplyr::filter(time == 2010, nchar(geo) == 4) %>%

  # categorise

  dplyr::mutate(income = cut_to_classes(values, n = 5))

geodata <- get_eurostat_geospatial(output_class = "sf",

                                  resolution = "60",

                                  nuts_level = 2,

                                  year = 2013)

map_data <- inner_join(geodata, sp_data)

# Fix / remove some broken entries for the demo purpose

geodata <- sf::st_make_valid(geodata)

geodata <- geodata[sf::st_is_valid(geodata),]

# Create and plot the map

map1 <- tmap::tm_shape(geodata) +

  tmap::tm_fill("lightgrey") +

  tmap::tm_shape(map_data) +

  tmap::tm_grid() +

  tmap::tm_polygons("income",

                    title = "Disposable household\nincomes in 2010", 

                    palette = "Oranges")

print(map1)

效果图:

三:绘制欧洲背景的英国地图

#必须的库

library(tidyverse)

library(sf)

library(cowplot)

#读取地图源文件

uk<- st_read("uk.json")

europe <- st_read("europe.json")

#读取伦敦和麦姆斯伯里的经纬度

#uk_cities<- read_csv("UKcities.csv",col_types = cols(Latitude = col_number(), Long = col_number()))

#绘制地图

ditu <- ggplot()+

  geom_sf(data = europe, colour = "#d9d9d9",fill="#d9d9d9")+

  geom_sf(data = uk, colour = "#d9d9d9",fill="yellow")+

  coord_sf(xlim = c(-10, 20), ylim = c(40, 65), expand = TRUE, clip = "on")+

  geom_point(data = uk_cities , aes(x=Long,y=Latitude),colour="green",size=2,alpha=0.8)+

  geom_text(data = uk_cities,aes(x=Long,y=Latitude,label=Cities),size =1.5,vjust = 0, nudge_y = 0.5)+

  ggtitle("the Life of Thomas Hobbes")+

  theme(panel.grid = element_blank(),

        panel.background = element_rect(fill = "Aliceblue"),

        axis.text = element_blank(),

        axis.ticks = element_blank(),

        axis.title = element_blank(),

        plot.title = element_text(size = 15, hjust = 0.5, vjust=0),

        plot.margin = unit(c(0, 0, 0, 0), "inches"))

#ggdraw() + draw_plot(ditu)

print(ditu)

效果图:


四:绘制英国郡一级的地图

library(maps)

library(mapdata)

library(maptools)

library(rgdal)

library(ggmap)

library(ggplot2)

library(rgeos)

library(broom)

library(plyr)

library(tidyverse)

library(sf)

library(cowplot)

#step2标示城市(放弃)

#UKC<- read_csv("UKcities2.csv",col_types = cols(Latitude = col_number(), Long = col_number()))

setwd(".../Desktop")

getwd()

#step1 画出英国地图

#Load the shapefile - make sure you change the filepath to where you saved the shapefiles

file.exists('/Users/duchen/Downloads/level/level.shp')

list.files('/Users/duchen/Downloads/level', pattern='\\.shp$')

shapefile <- readOGR(dsn=path.expand("/Users/duchen/Downloads/level"), layer="level") 

#一定要用path.expand,之前直接上就一直报错

#Reshape for ggplot2 using the Broom package

mapdata <- tidy(shapefile, region="nuts218nm") #This might take a few minutes

head(mapdata)

#Check the shapefile has loaded correctly by plotting an outline map of the UK

gg <- ggplot() + geom_polygon(data = mapdata, aes(x = long, y = lat, group = group), color = "#FFFFFF", size = 0.25)+

#geom_point(data = UKC , aes(x=Long,y=Latitude),colour="red",size=3,alpha=0.8)+

#(放弃了)

#  geom_text(data = UKC,aes(x=Long,y=Latitude,label=Cities),size =4,vjust = 0, nudge_y = 0.5)

gg <- gg + coord_fixed(1) #This gives the map a 1:1 aspect ratio to prevent the map from appearing squashed

print(gg)

效果图:


五:绘制新西兰地图

library(raster)

library(sf)

library(dplyr)

library(spData)

library(spDataLarge)

library(maps)

library(tmap)

# Add fill layer to nz shape

tm_shape(europe) +tm_fill()

# Add border layer to nz shape

tm_shape(nz) +

  tm_borders()

# Add fill and border layers to nz shape

tm_shape(nz) +

  tm_fill() +

  tm_borders()

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 199,636评论 5 468
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,890评论 2 376
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 146,680评论 0 330
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 53,766评论 1 271
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 62,665评论 5 359
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,045评论 1 276
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,515评论 3 390
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,182评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,334评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,274评论 2 317
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,319评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,002评论 3 315
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,599评论 3 303
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,675评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,917评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,309评论 2 345
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,885评论 2 341

推荐阅读更多精彩内容

  • 0228 1.some refernce materialR CookbookR in Actionggplot2...
    TX_ab85阅读 733评论 0 0
  • 尝试用R制作中国地图的热图 library(spatial) library(rgdal) library(ras...
    luo_small阅读 2,048评论 0 0
  • http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bc5205e0102vma9.html inst...
    付德刚Q阅读 3,017评论 0 3
  • 16宿命:用概率思维提高你的胜算 以前的我是风险厌恶者,不喜欢去冒险,但是人生放弃了冒险,也就放弃了无数的可能。 ...
    yichen大刀阅读 6,025评论 0 4
  • 公元:2019年11月28日19时42分农历:二零一九年 十一月 初三日 戌时干支:己亥乙亥己巳甲戌当月节气:立冬...
    石放阅读 6,866评论 0 2