Question

例如，这是来自使用GPS数据的网站的热图：

我在向每个顶点添加weight参数并计算顶点附近的事件数量方面取得了一定程度的成功，但这需要很长时间，特别是对于大量数据。当顶点之间的距离有点不稳定时，它也会显得有些斑点，这会在整个热图中产生不同颜色的随机斑点。它看起来很酷，但它使数据更难阅读。

当你缩小时，由于路径重叠更多，它看起来更连续。

在R中，我能做的最接近的就是使用alpha通道，但这只能让我得到单色热图，这并不总是令人满意，特别是当你想要看到较少行进的路径时。从理论上讲，我可以做两行来解决可见性部分（第一个不透明，第二个是半透明），但我希望能够有不同的色调值。

理想情况下，我希望这可以与ggplot一起使用，但如果不能，我会接受其他方法，只要它们计算速度相当快。

编辑：数据格式是具有顺序（纬度，经度）坐标对的数据帧，以及可用于滤波器和放大器的一些相关数据。分组（例如活动类型和事件ID）。

以下是上图中显示的区域数据样本（~1.5 MB）：

Answer 1

我会尝试像

这样的东西

ggplot() + geom_count(data, aes(longitude, latitude, alpha=..prop..))

但您需要显示一些数据以检查其工作原理。