创建地图与各国

嗨可视化爱好者的调整大小，创建地图与各国

我想创建一个彩色地图的情节，像这样的：（来源：https://github.com/hrbrmstr/albersusa）

但我想这个地图是有偏见的，以便各州的地区与我提供的价值成正比（特别是，我使用GPD值）。我的意思是说，我想让一些州看起来更大一些，一些更小，他们在现实中，但尽可能提醒真正的美国地图。 没有问题的状态移动或形状破坏。

任何想法？任何现成解决方案目前我使用R和albersusa包，因为它是我熟悉的东西。打开改变！我当前的情节代码：

  gmap<- 
      ggplot() + 
      geom_map(data = [email protected], map = cmap, 
        aes(fill =atan(y/x),alpha=x+y, map_id = name), 
        color = "gray50") + 
      geom_map(data = smap, map = smap, 
        aes(x = long, y = lat, map_id = id), 
        color = "black", size = .5, fill = NA) + 
      theme_map(base_size = 12) + 
      theme(plot.title=element_text(size = 16, face="bold",margin=margin(b=10))) + 
      theme(plot.subtitle=element_text(size = 14, margin=margin(b=-20))) + 
      theme(plot.caption=element_text(size = 9, margin=margin(t=-15),hjust=0)) + 
scale_fill_viridis()+guides(alpha=F,fill=F)

来源

2017-07-18 Maria Koroliuk

你可以尝试制作cartogram？看[这里]（https://stackoverflow.com/questions/9319597/cartogram-choropleth-map-in-r）。 – Axeman

这里是一个非常丑陋的第一次尝试，让你开始，使用轮廓从maps包，并从dplyr一些数据操作。

library(maps) 
library(dplyr) 
library(ggplot2) 

# Generate the base outlines 
mapbase <- map_data("state.vbm")  

# Load the centroids 
data(state.vbm.center) 

# Coerce the list to a dataframe, then add in state names 
# Then generate some random value (or your variable of interest, like population) 
# Then rescale that value to the range 0.25 to 0.95 

df <- state.vbm.center %>% as.data.frame() %>% 
    mutate(region = unique(mapbase$region), 
     somevalue = rnorm(50), 
     scaling = scales::rescale(somevalue, to = c(0.25, 0.95))) 
df 

# Join your centers and data to the full state outlines 
df2 <- df %>% 
    full_join(mapbase) 
df2 

# Within each state, scale the long and lat points to be closer 
# to the centroid by the scaling factor 

df3 <- df2 %>% 
    group_by(region) %>% 
    mutate(longscale = scaling*(long - x) + x, 
     latscale = scaling*(lat - y) + y) 
df3

# Plot both the outlines for reference and the rescaled polygons 

    ggplot(df3, aes(long, lat, group = region, fill = somevalue)) + 
    geom_path() + 
    geom_polygon(aes(longscale, latscale)) + 
    coord_fixed() + 
    theme_void() + 
    scale_fill_viridis()

这些轮廓是不是最好的，而且重心位置，他们向收缩引起的多边形有时重叠原始状态的轮廓。但这是一个开始;您可以为美国各州和各种质心算法找到更好的形状。

来源

2017-07-19 00:22:20 Brian

哇哇！非常感谢！ –

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