Я пытаюсь составить карту различных номиналов карандашей во Франции. С помощью следующего кода я могу получить карту, которую хочу, разные цвета, представляющие разные элементы, и оценить скорость использования каждого элемента в каждом отделе/регионе.
ggplot() +
geom_polygon(data = plotDatafr, aes(x=long, y = lat, group = group, fill=item, alpha=score), colour = NA) +
scale_fill_manual(values = c("#009E73", "#F0E442", "#0072B2", "#D55E00"), name = "", na.value=NA) +
coord_map()
Сейчас я пытаюсь найти способ немного сгладить цветовые переходы между отделами/регионами. Карта здесь дает представление о том, чего я пытаюсь достичь. Мои данные находятся здесь. Мне известно об этом сообщении, и я пытался следовать это руководство, но ни одно из них не помогает решить мою проблему.
ИЗМЕНИТЬ
Чтобы создать карту выше, я рассчитал для каждого отдела процент ответов по заданному вопросу (5 разных вопросов) в соответствии с общим количеством участников для каждого отдела (всего 8272 участника). Затем для каждого отдела я выбрал элемент, получивший максимальный процент, и нанес эти элементы на карту. Я предоставил в эту папку необработанные данные опроса.
Описание данных
"id_part": участник; "PLZ": почтовый индекс города участника; "Lat"/"Long": значения долготы и широты города участника; "NOM_DEPT": отдел/регион, в котором находится город участника; В остальных столбцах указаны ответы (5 вариантов)
Шейп-файл находится в папке, я использовал этот код для объединения данных (после расчета и извлечения элемента с максимальным процентом для каждого отдела) с шейп-файлом:
library(rgdal)
mapa <- readOGR(dsn="France",layer="DEPARTEMENT")
mapa <- spTransform(mapa, CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))
mapa@data$id <- rownames(mapa@data)
mapa@data <- join(mapa@data, data, by="NOM_DEPT")
mapa.df <- fortify(mapa)
mapa.df <- join(mapa.df,mapa@data, by="id")
plotDatafr <- join(mapa.df, data)
tm_shape(data1) + tm_fill(colorNA = transparent) + tm_shape(data2) + tm_fill(colorNA = transparent)
. в каждом слое у вас есть значения только для доминирующей категории, все остальные - NA, а NA установлен на прозрачность. для каждого слоя у вас есть полный контроль над цветом, разрывами и т. д. - person Mario   schedule 21.11.2016