Пространственная тепловая карта с заданным значением цвета

Я использовал этот нить для построения пространственной тепловой карты. Разница в том, что я не хочу вычислять плотность точек, потому что у меня уже есть значение уровня «нагрева». Подробно я хочу построить график плотности населения кантона Берн (Швейцария) с цветовыми градиентами.

Данные о населении получены от швейцарского статистического управления и подсчитывают количество жителей на гектар (площадь 100 м x 100 м), загружаемый здесь (файл «STATPOP2020.csv»). Основываясь на ответе jlhoward в нить, мой код пока таков:

library(tidyverse)
library(rgdal)
library(GADMTools)
library(RColorBrewer) 

# conversion from swiss coordinate system to wgs-84
lv03_wgs_lat <- function (y, x){
  y_aux <- (y - 600000)/1000000
  x_aux <- (x - 200000)/1000000
  lat <- {16.9023892 +
      3.238272 * x_aux -
      0.270978 * (y_aux^2) -
      0.002528 * (x_aux^2) -
      0.0447   * (y_aux^2) * x_aux -
      0.0140   * (x_aux^3)}
  lat <- lat * 100/36
  return(lat)  
}

lv03_wgs_lon <- function (y, x){
  y_aux <- (y - 600000)/1000000
  x_aux <- (x - 200000)/1000000
  lon <- {2.6779094 +
      4.728982 * y_aux +
      0.791484 * y_aux * x_aux +
      0.1306   * y_aux * (x_aux^2) -
      0.0436   * (y_aux^3)}
  lon <- lon * 100/36
  return(lon)
}

# read in data
d_pop <- read_csv2("STATPOP2020.csv") %>%
  select(1:6) %>%
  rename(TOT = 6) %>%
  mutate(lon = lv03_wgs_lon(X_KOORD, Y_KOORD),
         lat = lv03_wgs_lat(X_KOORD, Y_KOORD))

# filter swiss data to canton of berne
d_map_ch <- gadm_sf.loadCountries("CHE", level = 1)
d_map_be <- gadm_subset(d_map_ch, level = 1, regions = "Bern", usevar = NULL)
d_map_points <- st_as_sf(d_pop, coords = c("lon", "lat"), crs = 4326)
d_pop_be <- bind_cols(d_pop,
                      as_tibble(t(st_contains(x = d_map_be$sf, y = d_map_points, sparse = FALSE))) %>%
                        rename(in_be = V1)) %>%
  filter(in_be)

# building on previous answer, administrative border is disregarded
ggplot(d_pop_be, aes(x = E_KOORD, y = N_KOORD)) + 
  stat_density2d(aes(fill = TOT), alpha = 0.4, geom = "polygon")+
  scale_fill_gradientn(colours=rev(brewer.pal(7,"Spectral")))+
  xlim(2555000, 2678000) +
  ylim(1130000, 1245000) +
  coord_fixed()

По мере построения тепловой карты я не получаю легенду для «тепла», плотности населения и не могу добавлять цвета к градиентам. Кто-нибудь знает, как их добавить?

Я ценю вашу помощь!

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
38
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Проблема, как вы уже установили, заключается в том, что вам нужна контурная карта, которая представляет плотность населения, а не плотность измерения, что и делает stat_density_2d. Создать такой объект в R можно является, но это сложно, когда измерения не распределены по сетке регулярно (как в случае с этими данными). По этой причине лучше всего использовать geom_point здесь:

ggplot(d_pop_be, aes(x = E_KOORD, y = N_KOORD)) + 
  geom_point(aes(color = log(TOT), alpha = exp(TOT))) +
  scale_colour_gradientn(colours=rev(brewer.pal(7,"Spectral")),
                         breaks = log(c(1, 10, 100, 1000)),
                         labels = c(1, 10, 100, 1000),
                         name = "Population density\n(People per hectare)")+
  xlim(2555000, 2678000) +
  ylim(1130000, 1245000) +
  guides(alpha = guide_none()) +
  coord_fixed()

Если вам нужен заполненный контур, вам придется вручную создать матрицу, охватывающую интересующую область, получить среднее значение населения в каждом бине, преобразовать его во фрейм данных, а затем использовать geom_contour_filled:

z <- tapply(d_pop_be$TOT, list(cut(d_pop_be$E_KOORD, 200), 
                               cut(d_pop_be$N_KOORD, 200)), mean, na.rm = TRUE)

df <- expand.grid(x = seq(min(d_pop_be$E_KOORD), max(d_pop_be$E_KOORD), length = 200),
                  y = seq(min(d_pop_be$N_KOORD), max(d_pop_be$N_KOORD), length = 200))


df$z <- c(tapply(d_pop_be$TOT, list(cut(d_pop_be$E_KOORD, 200), 
                  cut(d_pop_be$N_KOORD, 200)), mean, na.rm = TRUE))

df$z[is.na(df$z)] <- 0

 ggplot(df, aes(x, y)) + 
 geom_contour_filled(aes(z = z), breaks = c(1, 5, 20, 50, 100, 1000)) +
 scale_fill_manual(values = rev(brewer.pal(5, "Spectral")))

Вместо этого я изменил свою стратегию и сюжетные точки, как вы рекомендовали. Гораздо проще, и данные визуализируются более интуитивно понятным способом. Спасибо за вашу помощь, я ценю это.

Oubi 20.03.2022 15:11

@Oubi для полноты картины я показал, как можно использовать заполненный контур. Получить данные в правильном формате сложнее, но, вероятно, это немного понятнее, чем geom_point

Allan Cameron 20.03.2022 15:16

Мне немного больше нравится подход с geom_countour_filled, так как вы не можете видеть точки. Спасибо за вашу помощь!

Oubi 22.03.2022 19:00

Другие вопросы по теме