이전 옵션에 만족하지 않으면 웹을 검색하여 공통 셰이프 파일 형식에서 필요한 공간 개체를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 이 링크는 세계 국가의 셰이프 파일을 제공합니다. 다음 예제에서는 rgdal 라이브러리를 사용 하 여 R에서이 정보를 로드 하는 방법 및 기본 R을 사용 하 여 또는 ggplot2를 사용 하 여 그것을 나타내는 방법을 설명 합니다. 소개 게시물에서 나는 ggmap실제로 ggplot 그래픽 엔진에 구축 언급, 따라서 ggplot의 모든 강점은 ggmap와 데이터를 매핑 할 때 사용할 수 있습니다. 여기서는 이점을 활용하는 방법에 대한 몇 가지 예를 보여 드리겠습니다. 마지막 단계에서는 맵 공급자를 스타멘으로 변경합니다. 구글 맵과 마찬가지로 지정할 수 있는 여러 가지 맵 유형이 있습니다. 아래 예제에서는 지형 선+ 파란색 밀도 맵과 수채화 맵유형 + 빨간색 geom_point를 사용하고 있습니다. 예제에 사용할 열린 데이터에 대한 제안을 받고 있습니다(MilanoR의 블로그, 이탈리아어 또는 유럽 데이터)를 예로 들 수 있습니다. 이 게시물의 마지막 예로, 면작업을 수행하는 코드를 보여 드리겠습니다. 즉, 우리는 몇 개의 패널을 갖게 될 것이고, 하나는 출발 항공편을 보고하고, 다른 하나는 들어오는 패널을 보고할 것입니다. 시간이 소중하기 때문에 Matlab이나 Excel과 같은 응용 프로그램과 같은 언어로 공간 플롯을 만들려고 시도하는 것은 지루하고 긴 과정이 될 수 있습니다. 다행히 공간 데이터 시각화를 보다 즐겁게 만들기 위해 새로운 R 라이브러리가 많이 만들어집니다.

이러한 새로운 옵션 중 하나의 유용한 패키지는 ggmap: 지리적 위치를 참조 하는 노드로 네트워크를 시각화할 때 종종 맵에 이러한 노드를 배치 하 고 그들 사이의 연결 (가장자리)를 그리는 것이 유용 합니다. 이를 통해 네트워크에서 노드의 지리적 분포와 노드 연결을 직접 볼 수 있습니다. 이는 노드의 배치가 사용되는 레이아웃 알고리즘(예: 상호 연결된 노드의 클러스터 형성)에 따라 달라지는 기존 네트워크 플롯과 는 다릅니다. OpenFlight 웹 사이트의 몇 가지 데이터 집합을 예제에 사용합니다. airports.dat 파일을 로드한 후 처음 몇 줄을 시각화해 보겠습니다. 플롯의 모서리는 이전의 ggplot2 그래픽과 다르게 그려집니다. ggraph에서 사용하는 다른 레이아웃 알고리즘으로 인해 연결이 여전히 동일합니다. 예를 들어, 캐나다와 일본 사이의 청록색 가장자리 선은 아프리카 의 중심을 가로 질러 매우 북쪽에서 남쪽으로 이동했습니다. 좌표가 필요하지 않으며 한 단계 프로세스 (지도 + 시각화 받기)를 얻습니다. ggplot() 및 plot()와 마찬가지로 여러 데이터 레이어를 시각화할 수 있는 더 많은 자유와 함께 보다 완전한 함수(ggmap())를 원하는지 또는 맵(qmap(qmap))을 내포하는 빠르고 빠른 함수를 원하는지 결정해야 합니다. 예를 들어, 자동차 충돌 상태 상태를 주별로 육안으로 조사해 보겠습니다.

우선, 2012년에 치명적인 충돌의 Excel 파일을 발견했습니다. 한 번 더 맵은 콘솔에서 ggplot(확인할 클래스(mapPoints))이므로 이를 개선하기 위해 거의 무제한의 작업 집합을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 출발 항공편 의 수는 차원이 아닌 원의 색상으로 묘사될 수 있습니다. 앞에서 설명했듯이, 이것은 해키 솔루션이며 주의하여 사용해야 합니다. 여전히 다른 상황에서도 유용합니다.