R语言可视化——ggplot绘制中心密度辐射图
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：
首先需要加载如下包：
library(ggplot2)
library(plyr)
library(maptools)
library(ggmap)
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：
china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") #地图数据
china_map1 <- fortify(china_map) #转换为数据框
data<- read.csv(file="D:\\R\\map\\MoveChart\\cityvaluetop10.csv",header=T) #城市指标数据
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。
以下是图表的正式生成过程：
1、画底图：
p<-ggplot()+
geom_polygon(data=china_map1,aes(x=long,y=lat,group=group),fill="#005A32",col="white")
2、添加热度图层
p<-p+geom_polygon(data=data,aes(x=lon,y=lat,fill = ..level..), stat="density_2d", alpha = .3, color = NA)+coord_map("polyconic")
3、调整热度图层
p<-p+scale_fill_gradient2( low = "white",mid="yellow", high = "red")
4、清楚冗余元素
p<-p+theme_nothing()
5、可以给以上热图添加散点辅助观测
p<-p+geom_point(data=data,aes(x=lon,y=lat),col="white")
6、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
p<-p+geom_point(data=data,aes(x=lon,y=lat,size=prob),col="white")+scale_size_area(max_size=6)
#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：
ggplot()+
geom_polygon(data=china_map1,aes(x=long,y=lat,group=group),fill="#005A32",col="white")+
geom_polygon(data=data,aes(x=lon,y=lat,fill = ..level..), stat="density_2d", alpha = .3, color = NA)+
coord_map("polyconic") +
geom_point(data=data,aes(x=lon,y=lat,size=prob),col="white")+
scale_size_area(max_size=6)+
scale_fill_gradient2( low = "white",mid="yellow", high = "red")+
theme_nothing() #这一句清空主题的代码是ggmap包中的，必须加载才能用
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。
我是分割线~
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