R可视化：图片为背景的气泡地图

640?wx_fmt=png

作者：噜啦啦啦啦 统计学出身 R语言中文社区专栏作者

知乎ID：

https://www.zhihu.com/people/shen-chang-43

前言

关于气泡地图bubble map 是一种很常见的地理位置信息相关的很常见的可视化图，可同时传递多维度信息，用气泡的位置传递物理位置信息，气泡的大小表示变量1值的大小，气泡的颜色可以标识变量2的大小/类别，可以用时间frame制作.gif来表示各变量随时间的变化。

bubble map一般是通过导入.shp的地图数据来完成的，但很多情况下，标准的地图数据是很难获得的，只有图片形式的的图片，这时候为了绘制bubble map 就需要导入外部图片为ggplot的背景。下面以澳大利亚图片地图为例，展示这种情况下bubble map的画法，因为是网络图受版权保护，在实际操作中可以选择更清晰高质量的背景图。

本文包含五部分内容：

图片背景加载到ggplot和plotly图中
使用ggplot2绘制图片为背景的气泡地图
使用gganimate生成气泡gif图
使用plotly制作图片为背景的可视化地图
制作plotly的交互api并放入汇报中

气泡图（来源于网络）

绘制气泡地图

1library("pacman")#加载包辅助包
2p_load(ggplot2, EBImage, jpeg, ggpubr, plotly)
3P_load(ggthemr)#配色主题包
4p_load(gganimate, animation)#制作动图
5devtools::install_github("thomasp85/gganimate")

首先通过模拟生成用于作图的数据:

1data_map<-as.data.frame(matrix(NA，nrow = 5,ncol = 23))
2colnames(data_map) <- c(seq(as.Date("2015-02-01"), length=19, by="month"),"name","lon","lat","class")
3data_map[,"class"]<-c(3,1,1,2,2)
4data_map[,"name"]<-c("西澳大利亚洲","南澳大利亚洲","北领地","昆士兰洲","新南威尔士")
5data_map[,"lon"]<-c(3,6,5,7.5,7.7)
6data_map[,"lat"]<-c(6.3,4,8.5,7.5,4.5)
7data_map[,1:19]<-matrix(ceiling(abs(rnorm(5*19,400000,40000))),nrow = 5,ncol =19)

数据整形（melt）之后完成绘图过程，在layout里使用经纬度（lon/lat）为x,y轴坐标。aes里的colour是用来区分类目的，size实现气泡效果,theme 函数用来隐藏坐标轴。

 1ggthemr('dust')
 2img<-readImage("//Users//dianshen//Downloads//3be045e7b19a803485464c9fea3b3f1c.png")#载入图片
 3data_map_<-melt(data_map,c("lon","lat","name","class"))
 4p_bm<-ggplot(data_map_[1:5,], aes(lon, lat, colour = as.factor(class),size = log(value)))+
 5  background_image(img)+xlim(0,10)+ylim(0,10)+
 6  geom_point()+
 7  theme(axis.line=element_blank(),axis.text.x=element_blank(),
 8          axis.text.y=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),
 9          axis.title.x=element_blank(),
10          axis.title.y=element_blank(),
11          panel.background=element_blank(),panel.border=element_blank(),panel.grid.major=element_blank(),
12          panel.grid.minor=element_blank(),plot.background=element_blank(),
13          text=element_text(family="STKaiti",size=9))+
14  #scale 标准化size的大小
15  scale_size(range = c(2,20))+
16  labs(colour='不同类',size = "人口数")+
17  ggtitle("澳大利亚人口数")
18

制造动态气泡图

ggplot2里有生成gif的辅助包gganimate，步骤如下，但要注意的是，这个过程会对图片进行压缩，导致清晰度受影响，更加适合简单的图表gif。业务要求高的情况下，可以使用ps来生成gif

 1#制作动图
 2pp<-ggplot(data_map_, aes(lon, lat, colour = as.factor(class),size = (value)))+
 3  background_image(img)+xlim(0,10)+ylim(0,10)+
 4  geom_point()+
 5  theme(axis.line=element_blank(),axis.text.x=element_blank(),
 6          axis.text.y=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),
 7          axis.title.x=element_blank(),
 8          axis.title.y=element_blank(),
 9          panel.background=element_blank(),panel.border=element_blank(),panel.grid.major=element_blank(),
10          panel.grid.minor=element_blank(),plot.background=element_blank(),
11          text=element_text(family="STKaiti",size=9))+
12  scale_size(range = c(2,20))+
13  labs(title = 'time: {frame_time}', x = '', y = '',colour='不同类',size = "人口数")
14  transition_time(as.Date(variable)) +
15  ease_aes('linear');p
16animate(p, nframes = 24, renderer = gifski_renderer("gganim.gif"))
17

640?wx_fmt=gif

plotly交互效果图

plotly库实现图片背景的形式是在layout函数中赋值image参数，但需要注意的是,目前只接受html格式的图片,用本地图片做背景可以将图片上传到公共访问的网站上，这个案例中我使用的方法是将本地图片上传到github里面的repo，source 引用图片的网址。交互图可以在图片工作区直接存储成为本地html，也可以生成api

 1data_map_$class<-as.factor(data_map_$class)
 2p <- plot_ly(data = data_map_[1:5,], x = ~lon, y= ~lat, color = ~value, symbol = ~class,
 3          type = "scatter",mode = 'markers',
 4          text = paste("类别: ", data_map_[1:5,"class"],
 5               "<br>人口数: ", data_map_[1:5,"value"],
 6               "<br>地区：",data_map_[1:5,"name"])) %>%
 7    layout(
 8        images = list(
 9            list(source =  "https://raw.githubusercontent.com/diana12333/daxing/master/3be045e7b19a803485464c9fea3b3f1c.png",
10                 xref = "x",
11                 yref = "y",
12                 x = 0.5,
13                 y = 10.1,
14                 sizex = 10,
15                 sizey = 10,
16                 sizing = "stretch",
17                 opacity = 0.8,
18                 layer = "below"
19            )),
20        xaxis = list(showgrid = F,range = c(0, 10)), yaxis = list(showgrid = F,range = c(0, 10)))
21p
22chart_link = api_create(p, filename="example_plotly",sharing = "public")

生成的api如下

https://plot.ly/~dianashen/9/#/

（详情请打开浏览器输入网址查看）

注：获得API前，需要申请plotly账号在api设置里获得api key，申请网址：Make charts and dashboards online，然后保存证书许可证。

1Sys.setenv("plotly_username"="your_plotly_username")
2Sys.setenv("plotly_api_key"="your_api_key")

参考文献：

Getting Started with Plotly for R

（https://plot.ly/r/getting-started/）

640?wx_fmt=gif

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640?wx_fmt=jpeg

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