Question

我使用ggmap和stat_density2d在R中制作密度贴图。代码如下所示：

riverside <- get_map('Riverside, IL', zoom = 14 , color = 'bw' ) 
RiversideMap <- ggmap(riverside, extent = 'device', legend = 'topleft')

# make the map: 
RiversideMap +  
stat_density2d(aes(x = lon, y = lat,
fill = ..level.. , alpha = ..level..),size = .01, bins = 16,
data = myData, geom = 'polygon') + 
scale_fill_gradient(low = "yellow", high = "blue") +  
scale_alpha(range = c(.0, 0.3), guide = FALSE)

地图颜色图例中显示的密度在stat_density2d中通过要求密度超过面积的积分等于1来标准化。

在地图中，x和y轴的单位是十进制度。（例如，点由坐标lat = 41.81888和lon = -87.84147指定）。

为便于解释，请对地图图例中显示的密度值进行两处更改。

首先，我希望密度的积分为N（数据集中的数据点数 - 或地址数）而不是1.因此图例中显示的值需要乘以N = nrow（myData）。

其次，我希望距离单位为公里而不是十进制度。对于我正在绘制的纬度和经度，这需要将图例中显示的值除以9203.

使用stat_density2d中密度的默认标准化，我在图例中得到这些数字：c（2000,1500,1000,500）。

取N = 1600并执行上述重新缩放，这变为c（348,261,174,87）（= 1600/9203 * 2000等）。显然，这些不是很好的圆形数字，所以如果传说数字是c（400,300,200,100）并且它们在图例颜色条中的位置相应调整则会更好。

进行这些重新缩放的优势在于地图中的密度变得易于解释：它只是每平方公里的人数（而不是每平方度人的概率密度）。

有一种简单的方法吗？我是ggmap和ggplot2的新手。提前致谢。

Answer 1

简而言之，使用：

scale_fill_continuous(labels = scales::unit_format(unit = "k", scale = 1e-3))

此链接对管理比例尺，轴和标签非常有用：https://ggplot2-book.org/scales.html

更改stat_density2d的单位

1 个答案: