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我打算在瑞士做一个调查。将询问 NPA。
NPA (postal codes)包含 4 个数字。
library(sp)
test <- url("https://dl.dropboxusercontent.com/u/6421260/CHE_adm3.RData")
print(load(test))
close(test)
gadm$NAME_3
gadm$TYPE_3
library("maptools")
swissmap <- readShapeLines("C:/Users/yourName/YourPath/PLZO_SHP_LV03/PLZO_PLZ.shp")
plot(swissmap)
data <- data.frame(swissmap)
data$PLZ #the row who gives the NPA
最佳答案
好的,使用 shapefile,我们可以轻松地绘制内容。
work.dir <- "directory_name_no_trailing slash"
# open the shapefile
require(rgdal)
require(rgeos)
require(ggplot2)
ch <- readOGR(work.dir, layer = "PLZO_PLZ")
# convert to data frame for plotting with ggplot - takes a while
ch.df <- fortify(ch)
# generate fake data and add to data frame
ch.df$count <- round(runif(nrow(ch.df), 0, 100), 0)
# plot with ggplot
ggplot(ch.df, aes(x = long, y = lat, group = group, fill = count)) +
geom_polygon(colour = "black", size = 0.3, aes(group = group)) +
theme()
# or you could use base R plot
ch@data$count <- round(runif(nrow(ch@data), 0, 100), 0)
plot(ch, col = ch@data$count)
ggplot
比
plot
更容易使用并且默认输出更好看。
ggplot
使用简单的数据框,这使得子集化变得容易。
# plot just a subset of NPAs using ggplot
my.sub <- ch.df[ch.df$id %in% c(4,6), ]
ggplot(my.sub, aes(x = long, y = lat, group = group, fill = count)) +
geom_polygon(colour = "black", size = 0.3, aes(group = group)) +
theme()
关于根据 NPA(地区)R map 瑞士,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17757281/
我打算在瑞士做一个调查。将询问 NPA。 NPA (postal codes)包含 4 个数字。 例如 1227 是 Carouge 的 NPA(瑞士日内瓦州的一部分)。 例如,1784 年是 Cou
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