Question

我正在制作地图，我想在每个州内放置一个小文字标签。我目前的问题是文本超出了州限制，所以看起来不太好看：

我尝试使用均值，中位数，质心等。

我想要的是每个文字完全在多边形内部或外部，例如：（来自http://www.businessinsider.com/map-what-100-is-actually-worth-in-your-state-2015-7?IR=T的图片）

我使用以下代码生成我的图片：

library(maps)
library(dplyr)
library(ggplot2)

#data 
mapbase <- map_data("state.vbm")    
data(state.vbm.center)
df <- state.vbm.center %>% as.data.frame() %>% 
  mutate(region = unique(mapbase$region) ) %>%   full_join(mapbase) 


#actual plotting
cnames <- aggregate(cbind(long, lat) ~ region, data=df, FUN=median)
gmap<- 
  ggplot()+
  geom_polygon( data=df2,
                aes(long, lat, group = region, fill = somevalue,alpha=0.3)) + 
   coord_fixed() + 
  theme_void() + 
  geom_text(data=cnames, aes( fontface=2 ,cnames$long, cnames$lat , label = "text"
  ), color= "black" ,size=3,check_overlap = T, position=position_jitter(width=3, height=3)  )  +

  scale_fill_gradient(low="red",high="blue")

非常感谢你的提示！

Answer 1

需要考虑几点。

1 - 多边形内注释的最佳位置

在理想世界中，每个多边形都类似于圆形，其中心是定位文本标签（例如德克萨斯州）的最佳位置。实际上，地图区域有各种各样的形状，＆amp;可能甚至不是一个整体（例如密歇根州）。数学平均值/中值点可以在多边形的边缘或外部（例如佛罗里达）。

在尝试找出这些并发症时，R不会那么出色。我改用GIS软件。

但是，如果您的用例是美国，则state.vbm.center数据集已经附带了一组非常好的默认坐标。其帮助文件指出：

state.vbm.center是状态中心的坐标用于注释 的目的

让我们来看看这些观点的位置：

#data mapbase <- map_data("state.vbm") data(state.vbm.center) cnames <- state.vbm.center %>% as.data.frame() %>% mutate(region = unique(mapbase$region)) #actual plotting ggplot()+ geom_polygon( data=mapbase, aes(long, lat, group = region, fill = region), alpha = 0.3) + coord_fixed() + theme_void() + geom_point(data = cnames, aes(x, y)) + scale_fill_discrete(guide = F)

那不是太破旧。如果你需要标记的只是州名，那就足够了：

cnames$abb <- state.abb ggplot()+ geom_polygon( data=mapbase, aes(long, lat, group = region, fill = region), alpha = 0.3) + coord_fixed() + theme_void() + geom_text(data=cnames, aes(x, y , label = abb), color= "black", size=3, fontface = 2, hjust = 0.5, vjust = 0.5) + #central alignment scale_fill_discrete(guide = F)

2 - 将长标签装入狭小空间

它非常适合地图多边形中的短标签，但如果您想要包含更多信息（每个州的全名，出生率，犯罪率，失业率，教育水平，收入范围，人口密度，在上次选举中投票的人的比例，...），最终你会在较小/更奇怪形状的多边形中开始用尽空间。

此时可采用双重方法，将信息保持在较大的多边形内，并且将较小的多边形分开放置在一侧，就像部分图例一样。对于美国州，州地区是标准datasets包的一部分，这使我们省去了计算它的麻烦：

# incorporate area information & identify small area states cnames$area <- state.area ggplot(cnames %>% mutate(region = factor(region, levels = region[order(area)])), aes(x = region, y = area)) + geom_col() + theme_classic() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1)) # the first 7 states (up to Maryland) are noticeably smaller than the rest

在地图上为小州选择一些漂亮的空白区域。我决定将它们垂直对齐在1列，经度= 140，＆amp;纬度范围从0到60：

library(tidyr) legend.states <- cnames$region[which(cnames$area <= 10577)] legend.states <- as.data.frame(legend.states) legend.states$long1 <- 140 legend.states$lat1 <- seq(0, 60, length.out = nrow(legend.states)) legend.states <- legend.states %>% mutate(long2 = long1 + 5, lat2 = lat1) %>% mutate(long3 = long2, lat3 = lat2 - 5) %>% mutate(long4 = long1, lat4 = lat3) %>% mutate(long5 = long1, lat5 = lat1) %>% gather(k, v, -legend.states) %>% mutate(order = as.integer(substring(k, nchar(k))), k = gsub("[0-9]", "", k)) %>% spread(k, v) %>% rename(region = legend.states) %>% mutate(group = mapbase$group[match(region, mapbase$region)]) %>% select(long, lat, group, order, region) %>% mutate(subregion = NA) # add legend polygons to the original polygon dataset mapbase2 <- rbind(mapbase, legend.states)

更改这些小状态的注释坐标，使它们与图例框位置对齐：

cnames2 <- left_join(cnames, legend.states %>% filter(order %in% c(1, 4)) %>% group_by(region) %>% summarise(long = mean(long) + 7, lat = mean(lat))) %>% mutate(x = coalesce(long, x), y = coalesce(lat, y), hjust = ifelse(is.na(lat), 0.5, 0)) # left alignment (hjust=0) for small state text, central alignment (hjust=0.5) otherwise.

把所有东西放在一起：

ggplot()+ geom_polygon( data=mapbase2, aes(long, lat, group = region, fill = region), alpha = 0.3) + coord_fixed() + theme_void() + geom_text(data=cnames2, aes(x, y , label = abb, hjust = hjust), size=3, fontface = 2, vjust = 0.5) + scale_fill_discrete(guide = F)

（注意：对于较长的文本，您可能还需要增加x轴限制，和/或插入换行符。）

如何确保文本标题位于多边形对象内？

1 个答案: