Карта мира - отображает половинки стран разных цветов

Я использую здесь пример для обсуждения: карта ggplot с l

library(rgdal)
library(ggplot2)
library(maptools)

# Data from http://thematicmapping.org/downloads/world_borders.php.
# Direct link: http://thematicmapping.org/downloads/TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.zip
# Unpack and put the files in a dir 'data'

gpclibPermit()
world.map <- readOGR(dsn="data", layer="TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3")
world.ggmap <- fortify(world.map, region = "NAME")

n <- length(unique(world.ggmap$id))
df <- data.frame(id = unique(world.ggmap$id),
                 growth = 4*runif(n),
                 category = factor(sample(1:5, n, replace=T)))

## noise
df[c(sample(1:100,40)),c("growth", "category")] <- NA


ggplot(df, aes(map_id = id)) +
     geom_map(aes(fill = growth, color = category), map =world.ggmap) +
     expand_limits(x = world.ggmap$long, y = world.ggmap$lat) +
     scale_fill_gradient(low = "red", high = "blue", guide = "colorbar")

Дает следующие результаты: enter image description here

Я хотел бы отобразить одну переменную в левую "половину" страны и другую переменную в правую "половину" страны. Я поставил "половину" в кавычки, потому что он не был четко определен (или, по крайней мере, я не четко определяю его). Ответ Ian Fellows может помочь (что дает простой способ получить центроид). Я надеюсь на что-то, чтобы я мог сделать aes(left_half_color = growth, right_half_color = category) в этом примере. Меня также интересуют верхняя половина и нижняя половина, если это другое.

Если возможно, я также хотел бы сопоставить отдельные центроиды половинок с чем-то.

Ответы

Ответ 1

Это решение без ggplot, которое полагается на функцию plot. Он также требует пакет rgeos в дополнение к коду в OP:

РЕДАКТИРОВАТЬ Теперь, на 10% меньше зрительной боли

РЕДАКТИРОВАТЬ 2 Теперь с центроидами для восточной и западной половин

library(rgeos)
library(RColorBrewer)

# Get centroids of countries
theCents <- coordinates(world.map)

# extract the polygons objects
pl <- slot(world.map, "polygons")

# Create square polygons that cover the east (left) half of each country bbox
lpolys <- lapply(seq_along(pl), function(x) {
  lbox <- bbox(pl[[x]])
  lbox[1, 2] <- theCents[x, 1]
  Polygon(expand.grid(lbox[1,], lbox[2,])[c(1,3,4,2,1),])
})

# Slightly different data handling
wmRN <- row.names(world.map)

n <- nrow([email protected])
[email protected][, c("growth", "category")] <- list(growth = 4*runif(n),
                 category = factor(sample(1:5, n, replace=TRUE)))

# Determine the intersection of each country with the respective "left polygon"
lPolys <- lapply(seq_along(lpolys), function(x) {
  curLPol <- SpatialPolygons(list(Polygons(lpolys[x], wmRN[x])),
    proj4string=CRS(proj4string(world.map)))
  curPl <- SpatialPolygons(pl[x], proj4string=CRS(proj4string(world.map)))
  theInt <- gIntersection(curLPol, curPl, id = wmRN[x])
  theInt
})

# Create a SpatialPolygonDataFrame of the intersections
lSPDF <- SpatialPolygonsDataFrame(SpatialPolygons(unlist(lapply(lPolys,
  slot, "polygons")), proj4string = CRS(proj4string(world.map))),
  [email protected])

##########
## EDIT ##
##########
# Create a slightly less harsh color set
s_growth <- scale([email protected]$growth,
  center = min([email protected]$growth), scale = max([email protected]$growth))
growthRGB <- colorRamp(c("red", "blue"))(s_growth)
growthCols <- apply(growthRGB, 1, function(x) rgb(x[1], x[2], x[3],
  maxColorValue = 255))
catCols <- brewer.pal(nlevels([email protected]$category), "Pastel2")

# and plot
plot(world.map, col = growthCols, bg = "grey90")

plot(lSPDF, col = catCols[[email protected]$category], add = TRUE)

enter image description here

Возможно, кто-то может придумать хорошее решение, используя ggplot2. Однако на основе этого ответа на вопрос о нескольких шкалах заполнения для одного графа ( "Вы не можете" ), решение ggplot2 представляется маловероятным без огранки (что может быть хорошим подходом, как это предложено в комментариях выше).

РЕДАКТИРОВАТЬ re: сопоставление центроидов половин с чем-то: Центроиды для восточных ( "левых" ) половин могут быть получены с помощью

coordinates(lSPDF)

Те, что для западной ( "правой" ) половины могут быть получены путем создания объекта rSPDF аналогичным образом:

# Create square polygons that cover west (right) half of each country bbox
rpolys <- lapply(seq_along(pl), function(x) {
  rbox <- bbox(pl[[x]])
  rbox[1, 1] <- theCents[x, 1]
  Polygon(expand.grid(rbox[1,], rbox[2,])[c(1,3,4,2,1),])
})

# Determine the intersection of each country with the respective "right polygon"
rPolys <- lapply(seq_along(rpolys), function(x) {
  curRPol <- SpatialPolygons(list(Polygons(rpolys[x], wmRN[x])),
    proj4string=CRS(proj4string(world.map)))
  curPl <- SpatialPolygons(pl[x], proj4string=CRS(proj4string(world.map)))
  theInt <- gIntersection(curRPol, curPl, id = wmRN[x])
  theInt
})

# Create a SpatialPolygonDataFrame of the western (right) intersections
rSPDF <- SpatialPolygonsDataFrame(SpatialPolygons(unlist(lapply(rPolys,
  slot, "polygons")), proj4string = CRS(proj4string(world.map))),
  [email protected])

Затем информация может отображаться на карте в соответствии с центроидами lSPDF или rSPDF:

points(coordinates(rSPDF), col = factor([email protected]$REGION))
# or
text(coordinates(lSPDF), labels = [email protected]$FIPS, cex = .7)