Daha çox

Çoxluq etiketinə görə rəng bölgəsi çoxbucaqlıları?

Çoxluq etiketinə görə rəng bölgəsi çoxbucaqlıları?


Ölkəmizin xəritəsində məlumatları təqdim etmək istəyirəm.

Bir ölkədə qrupları göstərmək üçün R istifadə etdim! Burada atdığım addımlar:

setwd ('D:/r/cluster2') kanal <- odbcConnectExcel ('cluster.xls') data <- sqlFetch (kanal, 'clust9') y9 <- data.frame (inf = data $ infest, faible = data $ faible, moyen = data $ moyen, fort = data $ fort, lon = data $ Lon, lat = data $ Lat) kitabxana (fosil) d = earth.dist (y9) km <- kmeans (d, merkezler = 5) hc <- hclust (d) clust <- cutree (hc, k = 5) set.seed (123) plot (hc) y9 $ clust <- cutree (hc, k = 5) map.AL <- readOGR (dsn = " D:/r/cluster/shp ", layer =" ALG_boundaries ") map.df <- fortify (map.AL) ggplot (map.df)+ geom_path (aes (x = long, y = lat, group = group) )+ geom_point (data = y9, aes (x = uzun, y = lat, rəng = faktor (kümük)), ölçü = 4)+ miqyaslı_rəng_discrete ("Küme")+ əlaqələndirilmiş ()

Xəritədə, eyni xüsusiyyətlərə malik bölgələr üçün yalnız nöqtələr göstərilir. Ancaq göstərmək istədiyim bütün bölgə yalnız bir nöqtə deyil.


"Data.frame" məkan məlumatlarına yeni bir sütun yarada və sonra hər bir vilayətə müvafiq klaster etiketini təyin edə bilərsiniz. Bundan sonra, ggplot -da təbəqələrdən istifadə edingeom_polygoniləmiqyaslı_doldurmahər bir qrupu müəyyən bir rəngə yönəltmək.

Budur bir nümunə:

#Şəkil fayllarını idxal etmək (rgdal) #Əlcəzairin əyalət sərhədləri ilə şəkil faylını oxuyun (yükləyin: http://www.diva-gis.org/gdata) alg_provinces = readOGR (dsn = "C:…  DZA_adm", qat = "DZA_adm1") tələb edir (ggplot2) #"SpatialPolygonsDataFrame" obyektindən "adlar" alın, "data" [email protected] $ id = rownames ([email protected]) #"SpatialPolygonsDataFrame" sinifinin "data.frame" sinifindəki obyekti köçürün. = forget (alg_provinces, region = "id") tələb edir (plyr) #Qoşul geometriyalar (.shp faylı) atribut cədvəlindən (.dbf faylı) əldə edilən məlumatlar, "data.frame" sinif obyektində alg.df = qoşul (alg.points, [email protected], by = "id") #Bu, kodunuzu uyğunlaşdırmanız lazım olan hissədir. #Burada əllə hər bir qrupu müəyyən bir vilayətə təyin etdim. #Ümid edirəm ki, nümunəmizi sizin nümunənizlə uyğunlaşdırmağa çalışdım. cluster = data.frame (id = [email protected] $ id, [email protected] $ NAME_1, cluster = c ("0", "1", "2", "1", "3", "2", "0") "," 1 "," 0 "," 3 "," 3 "," 3 "," 1 "," 1 "," 3 "," 5 "," 1 "," 0 "," 3 ", "0", "5", "0", "3", "1", "2", "5", "1", "5", "1", "3", "2", "1" "," 0 "," 3 "," 5 "," 1 "," 2 "," 1 "," 3 "," 4 "," 0 "," 4 "," 5 "," 0 ", "3", "1", "0", "4"))) #Klaster etiketlərini məkan məlumatları ilə birləşdirin alg = birləşmə (alg.df, çoxluq, = "id") #Qatlardan istifadə edərək ggplot ilə sahə "geom_polygon "," geom_path "və" Scale_fill_manual "ggplot (alg) + geom_polygon (aes (x = long, y = lat, group = NAME_1, fill = cluster)) + scale_fill_manual (dəyərlər = c (" 0) ilə xüsusi çoxluq rəngini təyin edin. "=" ağ "," 1 "=" qırmızı "," 2 "=" sarı "," 3 "=" yaşıl "," 4 "=" mavi "," 5 "=" bənövşəyi ")) + geom_path ( aes (x = uzun, y = lat, qrup = NAME_1)) + koordinasiya_sal () + tema_bw () + xlab ("Boylam") + ylab ("Enlem")


Samoa Adalarında tez -tez əhali hərəkətliliyinin geniş şəbəkələri və onların yoluxucu xəstəliklərin ötürülməsinə təsiri

Bəzi giriş məhdudiyyətləri tapıntıların əsasını təşkil edən məlumatlara tətbiq edilir. Amerika Samoası çox az bir əhaliyə malikdir və yüksək dəqiqlikli geo istinadlı məlumatlar potensial olaraq fərdlərin və ev təsərrüfatlarının tanınmasına və məxfiliyin pozulmasına imkan verəcəkdir. Mövcud araşdırma zamanı və/və ya təhlil edilən məlumat dəstləri, məxfilik məhdudiyyətlərinin yerinə yetirilməsi şərtilə, ağlabatan tələb əsasında müvafiq müəllifdən əldə edilə bilər.


Videoya baxın: СВОИМИ РУКАМИ: пледы крючком и спицами. СХЕМЫ ВЯЗАНИЯ. Обзор пряжи для вязания пледов ручной работы