R时代，你要奈何画舆图？
不知道列位泛泛有没有过需要画舆图的需求，有的时候需要在舆图上标出特定位置的数据表示可能一些数值，然而怎么实现？
这里主要先容下在R语言中绘制舆图的小我私家琢磨的思路。绘制舆图步调有三：
- 你得需要绘制舆图；（约便是空话）
- 你得有要绘制舆图的地理信息，经纬度啊，界线啊等等；
- 你得操作2的数据在R中画出来。
以上步调中，今朝最要害的是2，一旦2的数据有了，在R中不就是把它们连起来嘛，这个对付R来说就是调戏它，就跟全民调戏小黄鸡一样。
R语言中绘制舆图的思路也是由于2的获取方法纷歧样而分隔的。
第一种思路：有一些R包中存储着常见舆图的数据，好比maps包中存有世界舆图、美国舆图、美国各州郡舆图、法国舆图以及加拿多半会舆图等，加载了这个包，就可以轻松愉快地绘制上述舆图。mapdata包中存有中国舆图的数据，可是较量旧了，这个数据，重庆还没有从四川分出来呢。
总体来讲，第一种思路受包中已有的数据数量限制（但我R包多！），假如各个包中都没有梵蒂冈的信息，那咋办啊（其实可以通过绘制世界舆图，然后限制区域把梵蒂冈画出来）。并且，假如我想画中国人民大学的舆图怎么办？？？哭……
第二种思路：我先去一个处所下载所绘图的地理数据，然后读入R举办绘制。好比由于mapdata中的中国舆图较量长远了，谢老大的《终于搞定中国分省市舆图》一文中就先容了，先从国度基内地理信息中心下载中国各省市的地理数据，之后再绘制。厥后肖凯老师又先容googleVis包也可以凭据这个思路来绘制舆图，详细可参考《操作googleVis包实现情况数据可视化》（友情提示，需科学上网）。之后的OpenStreetMap包也是提供了利便下载地理数据的途径。
如您所看到的，第二种途径的步调稍多，倒霉于各人上手。我知道，假如进程越长，越艰苦，最终绘制出舆图的那一刻的快感就越强烈，可是“少折腾”的指示，照旧提醒我们，只管化繁为简。于是第三种的思路，就是既担任了第一种思路简捷的操纵方法，又吸取了第二种思路的数据来历遍及的优势。
第三种思路：既然R是自由的，那我能不能直接去调取专业的舆图企业可能网站的数据呢，这样就不会受包中数据集所限，我只需要有一个途径去专业的舆图供给商那取数据就可以了，好比Google Map，Baidu Map等，这可都是专业的舆图网站，内里的地理数据包罗万象，想取啥取啥。自由的R只需要毗连Google Map的API，一切就都有了，虽然Google大爷不会让你无限制的取数据，今朝的限制是2000次（应该是单天的限制），于是ggmap包降生了，两位作者David Kahle和 Hadley Wickham真是太会解放全球人民了，而且该包中有几个让我无比感动的呼吁，下文见！！！
好，我们先来凭据第一种思路来画几个图：
1、 画世界舆图
假如是首次利用，需要在R中装载maps包（install.packages('maps')），这个包中存有世界舆图和美国舆图的舆图数据，所以，几行代码便可以画出世界舆图。
代码如下：
library(maps)
map("world", fill = TRUE, col = rainbow(200),
ylim = c(-60, 90), mar = c(0, 0, 0, 0))
title("世界舆图")
输出为：
无比烂漫的世界，引无数骚客竞折腰啊……
2、 画美国舆图
同样在maps包中包括了美国舆图和美国各州郡的具体舆图数据，同样的，也可以用简朴的代码画出美国舆图，便于我们利用。
代码如下：
library(maps)
map("state", fill = TRUE, col = rainbow(209),
mar = c(0, 0, 2, 0))
title("美国舆图")
输出为：
整体形状这是像啥啊，山姆大叔……
对付美国舆图，该包提供画出指定几个州的图，好比这里只画出New York, New Jersey, Penn三州的舆图：
代码如下：
library(maps)
map('state', region = c('new york', 'new jersey', 'penn'),
fill = TRUE, col = rainbow(3), mar = c(2, 3, 4, 3))
title("美国三州舆图")
输出功效为：
三州大力！！
3、 画中国舆图
上述的maps包中并没有中国舆图的数据 ，在别的一个包mapdata中有中国舆图的数据（较量旧的数据）。
代码如下：
library(maps)
library(mapdata)
map("china", col = "red4", ylim = c(18, 54), panel.first = grid())
title(" 中国舆图")
输出为：
哭，重庆在那边，重庆在那边？？
好，我们来强力先容ggmap包，先来说下该包让我惊奇的几个呼吁：
1、geocode()
好比：
> geocode("Beijing")
lon lat
1 116.4075 39.90403
这年迈可以返回一个处所的经纬度，那我再调戏之：
> #这意思就是年迈你多给点！！
> geocode("Renmin University of China", output = "more")
lon lat type loctype
1 116.3184 39.96998 point_of_interest approximate
address
1 renmin university of china, 59号 zhongguancun street, haidian, beijing, china, 100086
north south east west postal_code country
1 39.97853 39.96142 116.3345 116.3024 100086 china
administrative_area_level_2 administrative_area_level_1 locality
1 <NA> beijing beijing
street streetNo point_of_interest
1 zhongguancun street NA renmin university of china
query
1 Renmin University of China
信息给多了，我说几个点，不单有人民大学的经纬度，尚有该大学的具体地点（中国人民大学，中关村大街59号，海淀，北京，中国），尚有邮编好吧100086！！！！可是仿佛跟我们实际的100872有差距（倒是跟10086很靠近啊），可是它确实是返回了邮政编码，尚有zhongguancun street就不说了……这完全就是返回的Google舆图存储的人民大学的信息啊……
2、mapdist()
第二个颠颤颤的呼吁式mapdist()。好比：
> mapdist('China Agricultural University',
+ 'Renmin University of China', 'walking')
from to m km
1 China Agricultural University Renmin University of China 6022 6.022
miles seconds minutes hours
1 3.742071 4523 75.38333 1.256389
1 mile = 1609米。
这意思就是说从农大到人大间隔6022米，假如您步行，需要4523秒……汗，我下次思量下步行试试。不外，您说的是农大东校区照旧农大西校区啊……
另，ggmap包中不只仅可以调取Google Map的数据，还可以调取OpenStreetMap (‘osm’)、Stamen Maps (‘stamen’)和CloudMade maps (‘cloudmade’)。亲，这够用了吧。那舆图的表示形式也是本性化的，有’terrain’（阵势图）、’satellite’（卫星图）、’roadmap’（阶梯图）和 ‘hybrid’（殽杂）等。您自个儿选。
其他的不谈了，直接画舆图：
1、中国舆图
library(ggmap) library(mapproj) ## Google啊Google给我China的舆图数据吧 map <- get_map(location = 'China', zoom = 4) ggmap(map)
于是：
我天朝雄赳赳，气昂昂啊！！请留意左下角的Google logo！！
再来北京阶梯舆图：
#Google啊Google给我Beijing的公路舆图数据吧 map <- get_map(location = 'Beijing', zoom = 10, maptype = 'roadmap') ggmap(map)
于是：
最后，我想看下大冬天的有没有人在人民大学的各个楼顶上晒太阳浴：
## Google啊Google给我RUC的卫星舆图数据吧
map <- get_map(location = 'Renmin University of China', zoom = 14,
maptype = 'satellite')
ggmap(map)
太不清楚了，基础看不清楚哪跟哪啊。就这么着吧，我预计快够当天限制数了。
最厥后个正经的，借用肖凯老师编好的代码（肖老师的原文后头尚有用谢老大animation包做的动态图呢），从中国地动数据中心下载 2013.1.5-2013.1.11 这一周产生在中国的小地动，呃，应该都是小地动，因为没有听到相关的大地动的新闻报道。
