Question

我想知道传单中的clusterMarkers是否有可能围绕预定义的多边形而不是算法定义的多边形聚类。

我很想弄清楚该如何做，并将群集的多边形定义为州/县。似乎有人确实解决了这个问题，但是将他们的github删除了，所以我很不走运。但是至少我知道可以做到。

我有以下代码

getColor <- function(my.df) {
  sapply(my.df$value, function(value) {
  if(value <= 5) {
    "green"
  } else if(value <= 25) {
    "orange"
  } else {
    "red"
  } })
}
icons <- awesomeIcons(
  icon = 'ios-close',
  iconColor = 'black',
  library = 'ion',
  markerColor = getColor(my.df)
)


map <- my.df %>% 
    leaflet () %>%
    addTiles() %>%
    addAwesomeMarkers(icon=icons, label=~as.character(freq), clusterOptions = markerClusterOptions())
map

my.df的格式如下

longitude latitude freq
XX.xxx    XX.xxx    3
XX.xxx    XX.xxx    7
XX.xxx    XX.xxx    4
.
.
.
XX.xxx    XX.xxx    6

此外，如果群集信息还可以显示my.df $ freq的合计值，而不是群集中的引脚数，那也将是惊人的！

我不确定如何执行此操作，或者不确定是否有一个clusterOption。

Answer 1

我想知道传单中的clusterMarkers是否有可能围绕预定义的多边形而不是算法定义的多边形聚类。

否。

您可以进行的工作是根据其所在的区域对您的点进行分类（例如，每个县/州一个类别），然后为每个点创建一个群集组 < / em>类别。

如果用例很简单，您可能只想对每个区域中的数据点数进行计数，并在每个区域的质心（或无法接近的极点）上绘制计数即可。

多边形群集的分层多边形（例如州/县）

1 个答案: