【maps和mapdata】用R软件绘制中国分省市地图

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【注】新版本的maptools包对很多函数进行了修改，对于修改的内容，文章中用红色的文字进行了说明。

        鉴于最近有不少人在讨论用R软件绘制地图的问题，我也就跟着凑了凑热闹，对相应的方法学习了一番。下面的这篇文章是一个初步的介绍，还有很多内容仍在学习和探索中，如果大家有什么意见或建议，我将根据自己学习的情况对文章进行进一步的补充。

        在R中绘制地图其实是十分方便的，最直接的办法大概就是安装maps和mapdata这两个包，然后输入下面的命令：

1. library(maps)
   
2. library(mapdata)
   
3. map("china")

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       其中map()函数还可以加上很多参数，在这里就不一一详述，具体的用法只需问号之。然而仔细看一看这张地图你会发现重庆市和四川省仍然是浑然一体，可见该地图的数据应该是有些年头了。        幸运的是，通过谢益辉的这篇博文我们已经可以大体知道该如何操作了，下面就为大家介绍一下具体的步骤。        首先，从这里下载中国地图的GIS数据，这是一个压缩包，完全解压后包含三个文件（bou2_4p.dbf、bou2_4p.shp和bou2_4p.shx），将这三个文件解压到同一个目录下，并在R中设好相应的工作空间，然后安装maptools包，运行如下程序：

1. library(maptools);
   
2.         x=read.shape('bou2_4p.shp');#下文中会继续用到x这个变量，
   
3.                                                #如果你用的是其它的名称，
   
4.                                                #请在下文的程序中也进行相应的改动。
   
5.         plot(x);

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【修改】新版本的maptools包不再提供read.shape()函数，请用readShapePoly()代替。        这时一张完整的中国地图就已经画好了。但是在实际使用的过程中，我们往往会根据自己的需要对地图中的某些省份着以特定的颜色，这时就可以通过调节plot命令中的fg参数来予以实现。然而为了清楚地说明这部分的内容，我需要插播一段R绘制地图的原理。        在绘制地图时，每一个省市自治区或者岛屿都是用一个多边形来表示的。之前的GIS数据，其实就是提供了每一个行政区其多边形逐点的坐标，然后R软件通过顺次连接这些坐标，就绘制出了一个多边形区域。在上面的数据中，一共包含了925个多边形的信息，之所以有这么多是因为一些省份有很多小的附属岛屿。在这925个多边形中，每一个都对应一个唯一的ID，编号分别从1到925。        回到刚才的话题，plot命令中的fg参数在本例中应该是一个长度为925的向量，其第i个分量的取值就代表了地图中第i个多边形的颜色。一个简单的尝试是运行下面这个命令看看效果：

1. plot(x,fg=gray(924:0/924));

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【修改】新版本的maptools包的绘图参数也有所改变，请将fg换成col。        于是自然就产生了一个问题：如何获取某一个特定地区的ID，进而设置我们想要的颜色？事实上，在变量x中，就已经存储了我们想要的信息。在R中输入“x[[2]]”或“x$att.data”，会得到一个925行7列的数据框，这其实是bou2_4p.dbf这个文件中存储的信息，之前的read.shape()函数虽然读取的是bou2_4p.shp文件，但在默认情况下会把dbf文件的信息也放到变量之中。对于这个数据框，其行名就是每一个区域的ID编号，第一列和第二列分别是面积和周长，最后一列是该区域所属的行政区名，其它的列应该也是一些编号性质的变量。于是，通过查找相应的行政区对应的行名，就可以对fg参数进行赋值了。下面是我编的一个函数，用来生成所需的fg向量：

1. getColor=function(mapdata,provname,provcol,othercol)
   
2.         {
   
3.                 f=function(x,y) ifelse(x %in% y,which(y==x),0);
   
4.                 colIndex=sapply(mapdata$att.data$NAME,f,provname);
   
5.                 fg=c(othercol,provcol)[colIndex+1];
   
6.                 return(fg);
   
7.         }

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