R根据矢量的值着色法国地图的部门

Question

你好我怎么能用R做那样的地图？

提供此地图但我没有数据的代码：

 library(RColorBrewer)
 library(classInt)
 library(maptools)
 plotvar <- fecondite$fecond1524
 nclr <- 4
 plotclr <- brewer.pal(nclr,"PuOr")
 plotclr <- plotclr[nclr:1] # r´eordonne les couleurs
 class <- classIntervals(plotvar, nclr, style="equal")
 colcode <- findColours(class, plotclr)
 plot(departements,col=colcode)
 locator(n=1) #sert `a trouver les coordonn´ees
 du point o`u vous souhaitez placer la l´egende
 legend(166963,6561753,legend=names(attr(colcode,"table")),
 fill=attr(colcode, "palette"), cex=0.6, bty="n")

实际上我想知道：例如，一个包含1到1000之间数字的向量与部门有关如何为每个间隔分配不同的颜色[1,100]，[100,500]，[500 ，1000]？

Answer 1

这就是你要找的东西吗？

library(raster)

fr <- getData(country='France',level=2)
#plot(fr)

# random terrain colors
fr$col <- terrain.colors(256)[floor(runif(length(fr),0,255))]

# less random
#fr$col <- terrain.colors(length(fr))

plot(fr,col=fr$col)

编辑：

您可以访问fr$NAME_2下的部门名称，然后相应地指定颜色：

color_df <- data.frame(Dep=fr$NAME_2,color=sample(colors(distinct=T),length(fr),replace = F))

fr$col <- color_df$color

plot(fr,col=fr$col)

print(color_df)

这个例子有点傻，因为它又是随机颜色。但您可以为每个部门指定一个渐变或任何其他颜色值。

编辑2：突出显示单个部门

library(raster)

fr <- getData(country='France',level=2)

fr$col[fr$NAME_2 == 'Hautes-Alpes'] <- 'red'

plot(fr,col=fr$col)

编辑3：假生育小组的情节

library(raster)

fr <- getData(country='France',level=2)

# fertility classes
classes <- c('0-1.4','1.4-2.4','2.5-3')

#fake data
fr$fertility <- sample(seq(1,3,0.1),length(fr),replace = T)

# assign groups
fr$fertgroups <- round(fr$fertility) 

# assign corresponding colors (red = low, yellow = mid, green = high)
fr$cols <- c('red','yellow','green')[fr$fertgroups]

#plot
plot(fr,col=fr$cols)

或者有4个班级：

library(raster)

fr <- getData(country='France',level=2)

classes <- c('0-1','1-1.5','1.5-2','2-3')

fr$fertility <- sample(seq(1,3,0.1),length(fr),replace = T)

fr$fertgroups[fr$fertility <=1] <-1 
fr$fertgroups[fr$fertility > 1 & fr$fertility <=1.5] <-2 
fr$fertgroups[fr$fertility > 1.5 & fr$fertility <=2] <-3 
fr$fertgroups[fr$fertility > 2 & fr$fertility <=3] <- 4 

fr$cols <- c('red','orange','yellow','green')[fr$fertgroups]

plot(fr,col=fr$cols)