今天这篇算是之前ggplot2图表系列的增补。
因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图(或者称它为热力辐射图,就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型)的合适解决方案,最近在看github官网上ggmap的介绍帖,看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat=”density_2d”来来制作类似的热度辐射图。
我就突发奇想,如果不是通过ggmap而是通过ggplot函数是否也可以呢,果然也是可以出效果的,先将方法介绍如下:
加载包:
首先需要加载如下包:
导入数据集:
接下来导入两个数据集:
其中一个是中国省级边界轮廓图,早期关注过数据小魔方的用户大概都知道,我曾经共享过一个名为rstudy的文件包(我在刘万祥老师的公众号里发现的,现在应该也还可以获取),如果手上没有数据可以添加魔方学院的QQ群,在群共享里查找R语言资料。(共享文件比较多,可能需要找一阵子)
另一个是之前在讲解REmap热度辐射图时用过的城市价值指标数据集,推送后会共享在魔方学院的QQ群里。
导入数据集:
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因为这里使用地图仅仅是作为底图用作定位信息,可以说是陪衬,所以无需对地图和城市指标进行合并。
图表的正式生成过程:
画底图:
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添加热度图层
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调整热度图层
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清楚冗余元素
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可以给以上热图添加散点辅助观测
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当然,你也可以给三点指定城市的指标数据使其变成气泡图
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记得清除掉第5步,即从第四步开始
至于实际的数据标签,指标名称和区域名称,酌情添加,但是针对地图类图表,数据展示到位即可,不建议添加太多标签,影响美观性。
针对本图表类型,核心参数是第二个geom_polygon()中的fill = ..level..和stat=”density_2d”统计变换,使得多边形图转换成为二维水平密度图,但是至今我还没有搞懂里面的算法是什么样的,只能大概模仿出来,至于怎么用,看大家自由发挥了,效果跟真正的热力辐射图还是有些差别,但是勉强能用。
总结下,用到的所有代码如下:
感兴趣的小伙伴儿可以移步去github官网上搜索ggmap官方介绍,里面使用ggmap调用谷歌地图做的热度图,效果很棒。
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杜雨
财经专业研究僧;
伪数据可视化达人;
文科背景的编程小白;
喜欢研究商务图表与地理信息数据可视化,爱倒腾PowerBI、SAP DashBoard、Tableau、R ggplot2、Think-cell chart等诸如此类的数据可视化软件,创建并运营微信公众号“数据小魔方”。
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