R语言 绘制世界地图热力图

首先，需要安装 `rworldmap` 和 `rworldxtra` 这两个包。可以通过以下命令进行安装：

install.packages("rworldmap")
install.packages("rworldxtra")

然后，可以使用以下代码绘制世界地图热力图：

library(rworldmap)
library(rworldxtra)
library(ggplot2)

# 加载数据
data("CountryData")

# 将数据按照国家名字进行合并
world_map <- joinCountryData2Map(CountryData, joinCode="NAME", nameJoinColumn="Country")

# 绘制地图
ggplot() +
  geom_map(data=world_map, map=world_map,
           aes(x=long, y=lat, map_id=id, fill=Population),
           color="white", size=0.1) +
  scale_fill_gradient(low="white", high="red", na.value="grey80") +
  coord_equal() +
  theme_void()

上面的代码会将世界地图绘制出来，并且根据每个国家的人口数量来着色。可以根据自己的需要调整颜色、填充值等参数。

相关问题

R语言 广州市地图热力图

您可以使用 ggplot2 和 ggmap 包来绘制广州市地图热力图。首先，您需要获取广州市的地理坐标，可以使用 ggmap 包中的 geocode 函数来实现。然后，您可以使用 ggplot2 包中的 geom_point 函数来绘制热力图。

以下是一个示例代码：

library(ggplot2)
library(ggmap)

# 获取广州市的地理坐标
guangzhou <- geocode("广州市")

# 绘制广州市地图
map <- get_map(location = guangzhou, zoom = 12)
ggmap(map)

# 生成随机数据
set.seed(123)
data <- data.frame(
  lon = guangzhou$lon + rnorm(100, mean = 0, sd = 0.05),
  lat = guangzhou$lat + rnorm(100, mean = 0, sd = 0.05),
  value = rnorm(100, mean = 50, sd = 10)
)

# 绘制热力图
ggmap(map) +
  geom_point(data = data, aes(x = lon, y = lat, color = value), alpha = 0.5) +
  scale_color_gradient(low = "white", high = "red")

这段代码将绘制一个广州市地图热力图，其中随机生成了100个点，并根据点的值（value）来确定点的颜色。

r语言市区热力分布图

### 如何使用R语言制作市区热力分布图

#### 准备工作
为了创建一张基于城市区域的热力分布图，需要准备相应的空间数据以及目标变量的数据集。这些数据可以来源于公开数据库或是自行收集整理。对于地理位置信息而言，通常会涉及到经纬度坐标。

#### 数据加载与预处理
假设已经拥有一份包含北京市区各位置点及其对应汽车流量数值的数据文件`car_flow.csv`。此CSV文件至少应含有三列：经度(longitude)，纬度(latitude)，车流量(flow)。下面展示如何读取并初步查看这份数据：

library(tidyverse)

data <- read_csv("path/to/your/car_flow.csv") # 替换为实际路径
glimpse(data)

#### 地理边界获取
接着要定义研究范围即城市的行政界限。这一步可以通过调用在线服务接口获得矢量图形格式的城市轮廓线，也可以下载预先制好的shapefile文件作为底图素材[^1]。

library(sf)
library(rnaturalearth)

# 获取中国省级行政区划shp文件, 并筛选出北京部分
china_states <- ne_states(country = "China", returnclass = 'sf')
beijing_boundary <- china_states[china_states$name_en == "Beijing", ]
plot(beijing_boundary$geometry)

#### 绘制基础地图
有了上述材料之后就可以着手构建底层的地图框架了。这里采用ggplot2包来进行可视化操作，它提供了灵活多样的绘图选项以便于后续叠加其他元素上去形成最终效果[^2]。

base_map <- ggplot() +
    geom_sf(data=beijing_boundary, fill="lightgray", color="white")+
    theme_minimal()
print(base_map)

#### 创建热力层
现在转向核心环节——生成表示车辆流动强度的空间模式。考虑到原始观测可能较为稀疏不均匀地散布在整个城区内，因此有必要先执行某种形式的空间插值算法以填补空白地带；常用的方法有反距离加权法(IDW),克里金(Kriging)等。此处仅简单举例说明IDW实现方式：

library(gstat)
library(sp)

coordinates(data)=~longitude+latitude
idw_result<-idw(formula=flow~1,data=data,idp=2,nmax=8,predictOnlyInside=T,boundary=st_transform(st_as_sfc(beijing_boundary$geom),"EPSG:4326"))
heat_layer<-as.data.frame(idw_result,varname="predicted")

final_plot <- base_map + 
              scale_fill_gradient(low='yellow', high='red')+
              geom_tile(aes(x=x,y=y,fill=predicted), data=heat_layer)+
              labs(title="Heatmap of Traffic Flow in Beijing City Area",
                   subtitle="(Based on Sample Data)",
                   caption="Created by R Language with ggplot2 Package")
              
print(final_plot)

以上就是利用R语言完成一幅反映特定时间段内在某大城市内部交通繁忙程度差异性的热力分布图像的过程概述[^3]。