本帖最后由 R语言微信号 于 2015-3-26 15:55 编辑
空间数据专题|第五周：空间数据处理及可视化—空间数据交互
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上期内容回顾[size=1em]
上一期我们介绍了R下的四种专题地图的可视化方法，通过R进行静态地图的绘制已经相对成熟和方便，但有时我们需要识别地图中的某个点或者区域的信息，亦或动态的选择数据，调节可视化参数来达到与地图进行交互的目的。通过交互，能够更便捷的查看特定信息以及达到最优的可视化效果。
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本期内容导读本期将为大家介绍两种R语言绘图交互的方法。
1.基本图形的交互
R语言的传统绘图方法和lattice绘图系统与图形的交互性，相对于专门用于数据交互的软件或专业的GIS工具而言显得十分有限。其主要的功能集中在用鼠标单击的形式显示对应位置信息。
底图显示有两个用于与图形设备（如显示器）交互的函数：
Locator返回在坐标系中单击的x和y的坐标位置；
Identify在一个指定的最大距离内绘制并返回离被单击位置最近的标签项（默认为行号）。
两个函数都等待用户输入：单击鼠标左键为开始输入，单击鼠标右键为结束输入，一个identify函数的示例如下：
library(sp)
par(mfrow=c(1,2))
#使用spplot包的plot函数绘制meuse河流污染监测数据
plot(meuse)
#使用identify函数来与图形交互，选择目标点
meuse.id <-identify(coordinates(meuse), col="red")
代码运行结果如下图左所示，若想人工绘制区域选择部分数据高亮显示，使用locator函数确定区域边界点，配合构造多边形来进行数据的筛选，显示结果如下图右所示：
#使用spplot包的plot函数绘制meuse河流污染监测数据
plot(meuse)
#使用locator函数绘制多边形边界点
region<-locator(type ="o", col="red")
#由边界点构造多边形
n <-length(region$x)
p <-Polygon(cbind(region$x, region$y)[c(1:n, 1), ],
hole=FALSE)
ps<- Polygons(list(p), ID ="region")
sps<- SpatialPolygons(list(ps))
#筛选出多边形内的数据进行高亮显示
plot(meuse[sps, ], pch =16, cex =0.5, add =TRUE, col="red")
在面状数据绘制的地图中，为了识别特定的面，可以使用locator选择需要选中的面，并用overlay函数叠加点和面要素，最终筛选出求交后的面要素内容。
library(maptools)
prj<- CRS("+proj=longlat+datum=NAD27")
#加载maptools包自带的sids面数据
nc_shp <-system.file("shapes/sids.shp", package ="maptools")[1]
nc<- readShapePoly(nc_shp, proj4string = prj)
#绘制地图
plot(nc)
#使用locator函数选中需要的多边形区域
pt<-locator(type ="p")
print(pt)
#将选择的点构成SpatialPoints对象
pt.sp =SpatialPoints(cbind(pt$x, pt$y), proj4string = prj)
#将面状地图与选择点求交，
#得到点所在的区域显示具体属性信息
over(pt.sp, nc)
在R中Trellis（lattice）绘图与基础绘图有着同样的交互功能，使用spplot选择点的方式如下：
#通过设置identify=T来激活spplot的交互模式
ids<- spplot(meuse,"zinc", identify=TRUE)
2. 使用外部可视化库的图形交互
R除了相对寒酸的基本图形交互方式外，还有较为文艺的基于外部库的图形交互包如iplots，rggobi，playwith，rgl等，或者使用混合编程的方式将R作为数据处理和分析的引擎，可视化工作则交给专门的工具完成。而关于地图的交互可视化，这里介绍使用一个号称“通向高富帅图表”的R包recharts来展示。
recharts包是直接调用百度的ECharts库实现动态交互的。而ECharts是百度开发的一款开源、功能强大的数据可视化产品，如果不熟悉可以参考其主页http://echarts.baidu.com/。ECharts对地图可视化的支持也非常强大，包括2D，3D下的各种形式地图，示例参见：
http://echarts.baidu.com/doc/example.html#map。下面以recharts的emap函数可视化中国各年GDP数据为例进行介绍（目前emap函数还仅支持中国地图，限制较大，希望在以后的版本中得到更多的支持）：
#recharts包不在cran发布，需要devtools工具来辅助安装
install.packages("devtools")
require(devtools)
#从github安装rechartsbao
install_github('recharts', 'taiyun')
library(recharts)
#运行recharts的demos
demo(recharts::recharts)
#加载中国GDP数据，数据框格式
load("D://ChinaGDP.RData")
#绘制面量图
plot(eMap(ChinaGDP))
结果以html网页的形式显示，在网页中可以调节色带范围显示对应区域内的数据，鼠标移动到省份会显示其GDP值。
总结
基于传统R绘图系统的地图交互可视化功能还远不能和专业的GIS软件相比，但R可以通过混合编程制作webapp或者调用外部图形库的方式来实现图形的交互。在绘图过程中可以把R作为数据处理和分析引擎，也许这才是R应有的角色。
下期预告
下一期，将为大家介绍常用的时空数据可视化方法。
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发表于 2015-3-26 15:53:01
