有没有办法在ggplot中创建geom_path热图？

例如，这是使用GPS数据从网站热图：有没有办法在ggplot中创建geom_path热图？

我已经得到了一定程度的成功与添加weight参数，每个顶点和计算已经接近顶点事件的数量这些，但这需要很长时间，尤其是对于大量的数据。当顶点之间的距离有点不规则时，它也显得有点斑点，这会导致整个热图中不同颜色的随机斑点。它看起来很酷，但它使数据更难以阅读。

当您缩小时，由于路径重叠更多，它看起来更连续一些。

在R，我可以做这个最接近涉及使用alpha通道，但只得到我的单色热图，这并不总是可取的，尤其是当你想看到更小的旅行路径明显。在理论上，我可以做两行来解决可见性部分（第一不透明，第二半透明），但我希望能够具有不同的色调值。

理想情况下，我希望这与ggplot一起工作，但如果它不能，我会接受其他方法，只要它们计算速度合理。

编辑：数据格式是一个连续（纬度，经度）坐标对的数据框，以及一些可用于过滤分组（例如活动类型和事件ID）的相关数据。

这里是在上述图像显示区域中的数据的样本（〜1.5 MB）：

https://www.dropbox.com/s/13p2jtz4760m26d/sample_coordinate_data.csv?dl=0

来源

2017-09-23 Max Candocia

不知道数据格式有问题的人可能可以协助 – hrbrmstr

我会尝试像

ggplot() + geom_count(data, aes(longitude, latitude, alpha=..prop..))

但你需要显示一些数据来检查它是如何工作的。

来源

2017-09-23 07:16:38

我拥有的数据不是分箱的。它是相对连续的，并且点之间的分离很重要，具体取决于您放大的程度。我正在寻找广义梯度，而不仅仅是基于alpha的梯度。例如，上面给出的例子对于较小行程的路径是紫色的，变得更橙色，然后对于更多遍历的路径更黄。我能想到atm的唯一方法就是模拟在大型matriix上绘制线条，递增每个点，并在使用'reshape2（）'''melt（）'或类似的东西之后将geom_raster（）放在ggplot上。 –

因此，尝试使用geom_count（aes（... color = .. prop ..））+ scale_color_gradient（low =“orange”，high =“yellow”） –

所以我做了一个涉及重叠段10的事件-20倍在一个部分。最终结果是规模最高和最低的混合。甚至一些没有技术重叠的单轨区域也被认为是重叠的。虽然这绝对是正确的，但我需要进一步完善。图像示例：https：//i.imgur.com/PEhzfmp.png –

有没有办法在ggplot中创建geom_path热图？

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