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R语言绘制地图

地图绘制

新版本的maptools包对很多函数进行了修改，对于修改的内容，文章中用加粗的文字进行了说明。

鉴于最近有不少人在讨论用R软件绘制地图的问题，我也就跟着凑了凑热闹，对相应的方法学习了一番。下面的这篇文章是一个初步的介绍，还有很多内容仍在学习和探索中，如果大家有什么意见或建议，我将根据自己学习的情况对文章进行进一步的补充。在R中绘制地图其实是十分方便的，最直接的办法大概就是安装maps和mapdata这两个包，然后输入下面的命令：

rlibrary(maps) library(mapdata) map("china")

其中map()函数还可以加上很多参数，在这里就不一一详述，具体的用法只需问号之。然而仔细看一看这张地图你会发现重庆市和四川省仍然是浑然一体，可见该地图的数据应该是有些年头了。幸运的是，通过谢益辉的这篇博文我们已经可以大体知道该如何操作了，下面就为大家介绍一下具体的步骤。

GIS

首先，从这里下载中国地图的GIS数据，这是一个压缩包，完全解压后包含三个文件（bou2_4p.dbf、bou2_4p.shp和bou2_4p.shx），将这三个文件解压到同一个目录下，并在R中设好相应的工作空间，然后安装maptools包，运行如下程序：

rlibrary(maptools); x=read.shape('bou2_4p.shp');#下文中会继续用到x这个变量，                             #如果你用的是其它的名称，                             #请在下文的程序中也进行相应的改动。 plot(x);

【修改】新版本的maptools包不再提供 read.shape() 函数，请用 readShapePoly() 代替。

这时一张完整的中国地图就已经画好了。但是在实际使用的过程中，我们往往会根据自己的需要对地图中的某些省份着以特定的颜色，这时就可以通过调节plot命令中的 fg 参数来予以实现。然而为了清楚地说明这部分的内容，我需要插播一段R绘制地图的原理。

在绘制地图时，每一个省市自治区或者岛屿都是用一个多边形来表示的。之前的GIS数据，其实就是提供了每一个行政区其多边形逐点的坐标，然后R软件通过顺次连接这些坐标，就绘制出了一个多边形区域。在上面的数据中，一共包含了925个多边形的信息，之所以有这么多是因为一些省份有很多小的附属岛屿。在这925个多边形中，每一个都对应一个唯一的ID，编号分别从1到25。

回到刚才的话题，plot命令中的fg参数在本例中应该是一个长度为925的向量，其第i个分量的取值就代表了地图中第i个多边形的颜色。一个简单的尝试是运行下面这个命令看看效果：plot(x,fg=gray(924:0/924));

【修改】新版本的maptools包的绘图参数也有所改变，请将fg换成col。

于是自然就产生了一个问题：如何获取某一个特定地区的ID，进而设置我们想要的颜色？事实上，在变量x中，就已经存储了我们想要的信息。在R中输入“x[2]”或“x$att.data”，会得到一个925行7列的数据框，这其实是bou2_4p.dbf这个文件中存储的信息，之前的read.shape()函数虽然读取的是bou2_4p.shp文件，但在默认情况下会把dbf文件的信息也放到变量之中。对于这个数据框，其行名就是每一个区域的ID编号，第一列和第二列分别是面积和周长，最后一列是该区域所属的行政区名，其它的列应该也是一些编号性质的变量。于是，通过查找相应的行政区对应的行名，就可以对fg参数进行赋值了。下面是我编的一个函数，用来生成所需的fg向量：

rgetColor=function(mapdata,provname,provcol,othercol)   {    f=function(x,y) ifelse(x %in% y,which(y==x),0);    colIndex=sapply(mapdata$att.data$NAME,f,provname);    fg=c(othercol,provcol)[colIndex+1];    return(fg);   }

【修改】地图数据的组织形式有所变化，上面函数中的 mapdata$att.data$NAME 需要替换为 mapdata@data$NAME 。

其中mapdata是存放地图数据的变量，在上面的例子中就是x，provname是需要改变颜色的地区的名称，provcol是对应于provname的代表颜色的向量（名称和数字均可），othercol是其它地区的颜色。举例如下：

r provname=c("北京市","天津市","上海市","重庆市");  provcol=c("red","green","yellow","purple");  plot(x,fg=getColor(x,provname,provcol,"white"));

注意 provname 一定要写地区的全称，写法可以参照下面这条命令生成的向量：

as.character(na.omit(unique(x$att.data$NAME))) ;

由此生成的向量有33个元素，少了澳门特别行政区，这是这个数据中的一块瑕疵。在x$att.data的第899行有一个NA，不知道它代表的是否就是澳门。

利用类似的方法就可以根据自己的需要对不同的区域进行着色，下面再举一例。从国家统计局获取2007年我国各地区的人口数据，然后根据人口的多少对各省份进行着色。程序如下：

r        provname=c("北京市","天津市","河北省","山西省","内蒙古自治区",  "辽宁省","吉林省","黑龙江省","上海市","江苏省",  "浙江省","安徽省","福建省","江西省","山东省",  "河南省","湖北省","湖南省","广东省",  "广西壮族自治区","海南省","重庆市","四川省","贵州省",  "云南省","西藏自治区","陕西省","甘肃省","青海省",  "宁夏回族自治区","新疆维吾尔自治区","台湾省",  "香港特别行政区");         pop=c(1633,1115,6943,3393,2405,4298,2730,3824,1858,7625,  5060,6118,3581,4368,9367,9360,5699,6355,9449,  4768,845,2816,8127,3762,4514,284,3748,2617,  552,610,2095,2296,693);         provcol=rgb(red=1-pop/max(pop)/2,green=1-pop/max(pop)/2,blue=0);         plot(x,fg=getColor(x,provname,provcol,"white"),xlab="",ylab="");

R语言绘制地图其中颜色越深的地方代表人口数越多，反之为人口数越少。

局部

此外，在绘制地图的过程中，还有一个比较有用的参数是recs，它是一个由多边形ID组成的向量，表示在地图中只画出这些ID所代表的区域。利用这个参数，就可以画出某一部分的地图，例如下面的例子是我国中部六省的地图：

r getID=function(mapdata,provname)  {   index=mapdata$att.data$NAME %in% provname;      ids=rownames(mapdata$att.data[index,]);      return(as.numeric(ids));  }  midchina=c("河南省","山西省","湖北省","安徽省","湖南省","江西省");  plot(x,recs=getID(x,midchina),fg="green",ol="white",xlab="",ylab="");

R语言绘制地图上面的 getID() 是我编写的一个功能与 getColor() 类似的函数，用来返回指定省份的 ID 。

【修改】新版本的 maptools 包的绘图函数已经取消了 recs 这个参数，现在要实现这个功能，可以在颜色上把不需要的省份变成白色，其中填充色用 col 参数，边界颜色用 border 参数。例如上面的例子可以用下面的函数来实现：

r        plot(x, col = getColor(x, midchina, rep("green", 6),             "white"), border = "white", xlab = "", ylab = "")

最后要说的是，在画出的图上仍然可以用 points() 函数和 text() 函数加上点和文字，而 maptools 包中还提供了一个 pointLabel() 函数，用来解决文本标签的重叠问题。这部分内容请参阅博文：用R画中国地图并标注城市位置，以及避免文本标签重叠： maptools 中的 pointLabel() 。

从以上的内容来看，本文所述的都是一些最基本的绘图方法，还没有对地理信息数据进行更进一步的分析。如果有机会的话，这一主题的下一篇文章将为大家介绍地图数据的组成结构，并说明如何将不同格式的地理数据整合起来，例如如何在上面的地图上绘制出我国的铁路、水系分布等内容。

(责任编辑：itongji)

正文到此结束