タグ付けされた質問 「ggplot2」

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Rでのosmファイルのシェープファイル(またはデータフレーム)への変換
今日、オーストラリアの道路形状ファイルを探していました。最終的にGeofabrikに行きました。Open Street Mapには.osm形式のデータがあります。しかし、彼らは.shpオーストラリアのためにそれを持っていません。 可能であれば、Rを使用するようにosmファイルを変換しますshapefiles。検索しましたが、まだ解決策が見つかりませんでした。これに何か方法はありますか?あるいは、osmファイルをRに読み込み、データをデータフレームに変換して、図を使用して図形を描画することは可能ggplot2ですか? との2つのシェープファイルを使用して、NZの次の図を作成maptoolsしましたggplot2。理想的には、オーストラリアの同様の地図を作成したいと思います。

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ggmapでデンマークの地図を作成する方法
次の2つのパッケージをインストールしました。 library(ggmap) library(maps) 世界地図を作成するためのコードをオンラインで見つけました(以下を参照)。国レベルでプロットをズームするにはどうすればよいですか?たとえば、デンマーク。 ggplot()+ borders("world", colour="gray50", fill="gray50")
13 r  ggplot2  ggmap 

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Rのマップでのポイントのオーバープロット(たとえばggplot2を使用)-ポイントを横に押して、元の位置をマークし、近接ポイントを結合する方法は…?
言語、その経度と緯度、および特徴値(カテゴリ1、カテゴリ2、または両方-プロットではこれらはそれぞれ赤、青、緑でマークされています)を含むデータベースを持っています。言語ごとに最大3つのポイントがあり、当然ながら2つの言語ポイントが互いに非常に近い位置にある場合があります。 name longitude latitude sp_sum 1 Modern Armenian 45 40 both 2 Modern Armenian 45 40 both 3 Modern Armenian 45 40 spatial 4 Dieri 138 -28.1667 both 5 Dieri 138 -28.1667 both 6 Finnish 25.5577 64.7628 non-spatial 7 Crimean Tatar 28.1418 43.8398 spatial 8 Ese Ejja -67.515 -11.7268 non-spatial …

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最も適切な2変量コロプレスマッピングのカラースキームを選択するのに役立ちます
数値変数の上にコロプレスマップで名目上の変数(2つのカテゴリ-天水と灌漑)をオーバーレイしようとしています。 2つのカテゴリ間のパターンの違いを強調するために、1つのカテゴリを別の色(「赤」の灌漑領域)で概説し、色のないものは天水領域です。 ただし、マップは雑然としており、アウトラインは数値変数の暗い色調と混ざっています。 基になる変数の全体的な分布を隠すと感じるので、2つの異なる色の網掛けスキームを使用して2つのカテゴリを表すことを避けようとしています。 Rでggplots2パッケージを使用してこの二変量分類を表すより良い方法はありますか(現在、添付のマップを作成するために使用しています)? これらのマップは最終的に紙に印刷されます。

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Rポリゴンを引き裂く原因を強化する
ggplot2を使用して空間データをプロットするのに問題があります。spplotを使用してプロットするとマップが正常に見えるため、要塞化段階でティアリングが発生すると想定しています。 コードは次のとおりです。 #install the packages library(rgdal) library(mapproj) library(raster) library(rgeos) library(ggplot2) library(plyr) if (!require(gpclib)) install.packages("gpclib", type="source") gpclibPermit() setwd("C:/Users/My Documents") #read in laa to regional mapping #must aggregate to higher level regions as data is provided at this higher level laa_region_mapping <- read.csv("laa_region.csv", header = TRUE) #read in LAA polygons laa_polygons <- …
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