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R+大地图时代︱ leaflet/leafletCN 动态交互式绘制地图（遍地代码图）

时间：2021-05-22 20:33:26

好久没有学习R的新包了，甚是想念啊！
昨天、今天看到两个极好、不得不学的packages+早上被AWS的服务器整得郁闷ing…于是就来点颜色看看~

本篇受Lchiffon老师的github启发，对两个packages进行简单的试玩。leaflet是一个国外动态交互图做得很棒的网站，Lchiffon老师对其进行一些封装，适应了“中国国情”，那就让我们先来看看Lchiffon的leafletCN。

**公众号“素质云笔记”定期更新博客内容：**![这里写图片描述](https://img-/img_convert/fa3c5d2d05fbb86d9a0f62ca77dfee1d.png)

一、leafletCN

本节主要“抄袭”Lchiffon的blog、github，对简单封装的函数进行简述。leafletCN封装了之后，函数并不多，但是实打实的好用。

github：/lchiffon/leafletCN

超详细版PPT：/leafletIntro/Untitled.html#1

0827有网友留言有更新，就贴一下：

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1、安装与函数简述

## 稳定版install.packages("leafletCN")## 开发版devtools::install_github("lchiffon/leafletCN")

主函数介绍：

regionNames：找地名函数，极其方便

demomap：有地名就给你输出一个交互、动态的区域图，真方便

geojsonMap：作用是分区块标色

辅助函数介绍：

amap ()：中国国情，高德地图的象征

read.geoShape：可以将geojson的对象,保存成spdataframe,以方便leaflet调用

leafletGeo：地图+小显示框，用地图名以及一个数据框创建一个sp的对象

2、主函数介绍

（1）regionNames函数

#主函数——regionNames：找地名函数regionNames("浙江")regionNames("浙江省")regionNames("杭州")regionNames("杭州市")regionNames()

regionNames的粒度是省级、县级，在细分就没有了。执行regionNames()之后，可以知道包里面存着哪些地方，是否有你要的内容。

（2）主函数——demomap：区域式地图

install.packages("rgeos")demomap("杭州")

交互式界面，可以拖拽。

（3）主函数——geojsonmap：地图标色函数

#主函数——geojsonmap：地图标色函数 dat = data.frame(name = regionNames("china"),value = runif(34))geojsonMap(dat,"china")

输入数据的长这样，好简单！！

regionNames..china.. runif.34.1新疆维吾尔自治区 0.0300157152 西藏自治区 0.7462070773内蒙古自治区 0.8973447844青海省 0.1360393125四川省 0.4420474386 黑龙江省 0.4100921587甘肃省 0.292507600

3、辅助函数

（1）辅助函数——amap：高德地图底图

leaflet() %>% amap()

当然了，这么执行只有一个白板地图，并不是实体的。

（2）辅助函数——read.geoShape：genjson格式转化

if(require(sp)){filePath = system.file("geojson/china.json",package = "leafletCN")map = read.geoShape(filePath)plot(map)}

读入了china.json格式的内容。

（3）辅助函数——leafletGeo：地图+小显示框

把一个数据框和一个地图组合在一起, 方便用leaflet调用, 其中名字的变量为name, 数值的变量为value

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4、leafletCN 两个案例

案例在Lchiffon的博客基础上进行简单改编，以便对其中的函数进行简单说明。

（1）单点标注：地图+标点

leaflet() %>%amap() %>% addMarkers(lng=121.48, lat=31.22, popup="企业天地")# 经度：lng# 维度：lat#popup：点的名称

第一、第二行调用高德地图底图，addMarkers为leaflet的标点函数，其中经纬度你可以自己上网查一下，这里简单百度了一下我的公司位置。

（2）多点标注：地图+标点+带icoon

#iconList 生成小框框iconList = awesomeIconList("home" = makeAwesomeIcon(icon = "home",markerColor = "skyblue"),"weixin" = makeAwesomeIcon(icon = "cutlery",markerColor = "red"),"bank" = makeAwesomeIcon(icon = "plus-sign",markerColor = "orange"),"automobile" = makeAwesomeIcon(icon = "trash",markerColor = "purple"),"coffee" = makeAwesomeIcon(icon = "book"))#每个小框框的坐标，经纬度geo = data.frame(lon = rep(121.44, 5),lat = rep(31.22, 5),city = rep("Shanghai", 5))#坐标进行微调，使得有差异geo$lon = geo$lon+rnorm(5,0,0.003)geo$lat = geo$lat+rnorm(5,0,0.003)#小框框的属性geo$type = c("home","weixin","bank" ,"automobile", "coffee" )#在高德地图上进行绘制leaflet(geo) %>% amap() %>%addMiniMap() %>% addAwesomeMarkers(icon = ~iconList[type])

awesomeIconList是小框框定义的一个函数；

geo 是坐标点的经纬度，geo$type是坐标点的属性；

leaflet(geo) ，放入数据； amap()，调出高德地图； addMiniMap() ，看到右下角的小显示框了没？； addAwesomeMarkers(icon = ~iconList[type])加入坐标点+坐标的icon

（3）地图+分区域显示+色彩

if(require(leaflet)){region=regionNames("浙江")dat = data.frame(region,runif(length(region)))map = leafletGeo("浙江", dat)#涂色环节pal <- colorNumeric(palette = "Blues",domain = map$value)#载入高德地图amapleaflet(map) %>% amap() %>%#加入框边界及颜色addPolygons(stroke = TRUE,smoothFactor = 1,fillOpacity = 0.7,weight = 1,color = ~pal(value),popup = ~htmltools::htmlEscape(popup)) %>%#加入右下角边框addLegend("bottomright", pal = pal, values = ~value,title = "legendTitle",labFormat = leaflet::labelFormat(prefix = ""),opacity = 1)}

map 阶段，是导入数据，当然这里你也可以导入省级、县级，这里我导入的是浙江省。

addPolygons为加入边界；addLegend加入右下角的程度显示框。

二、leaflet

来到了更牛X的leaflet包了，那么leafletCN的函数都继承，因为有太多函数+应用，我这边只是简单列举+试玩一些。直接上案例，不介绍简单函数啦~
leaflet官网：/index.html
详细R文档：http://rstudio.github.io/leaflet/markers.html
github地址：/Leaflet/Leaflet.markercluster
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1、说说底图

leaflet 的地图太多了，不过大多以全世界、美国的视角，简单列举几个：

leaflet() %>% addTiles() #openStreetMap 正常的世界地图leaflet() %>% amap() # 高德(leafletCN)leaflet() %>% addProviderTiles("Thunderforest.SpinalMap")# 暗黑火焰风格leaflet() %>% addProviderTiles("Esri.WorldImagery")# 卫星地图leaflet() %>% addProviderTiles("OpenTopoMap") #带海拔的地图leaflet() %>% addProviderTiles("NASAGIBS.ViirsEarthAtNight") #NASA夜景leaflet() %>% addProviderTiles("Stamen.Toner") #黑白底图

有很多，可以到这个网址（链接）去找，网址最右边有底图的名称，挑一个你喜欢的就行。

2、案例一——世界地图+多标记+标记显示数字

data(quakes)# Show first 20 rows from the `quakes` datasetleaflet(data = quakes[1:20,]) %>% addTiles() %>%addMarkers(~long, ~lat, popup = ~as.character(mag), label = ~as.character(mag))

quakes是packages自带的数据，数据长这样：

lat long depth mag stations1 -20.42 181.62 562 4.8 412 -20.62 181.03 650 4.2 153 -26.00 184.10 42 5.4 434 -17.97 181.66 626 4.1 19

leaflet(data = quakes[1:20,]) ，显示quakes数据集的前20个；

addTiles() ，世界地图底纹；

addMarkers(~long, ~lat, popup = ~as.character(mag), label = ~as.character(mag))中，

~long, ~lat分别代表经度、维度；popup、label 从图中可以看到，那个数字6.1有两种显示方式，一个是标签式、一个是弹窗。

3、案例二——世界地图+多标记+图案标记

对图案标记没有抵抗力，觉得很萌，所以对这块倒是研究了一下。本节案例来源：《Markers With Custom
Icons》

图像icon下载网站：

http://fontawesome.io/icons/

geo = data.frame(long = rep(121.44, 1000),lat = rep(31.22, 1000),mag=rep(5,1000))geo$long = geo$long+rnorm(1000,0,0.1)geo$lat = geo$lat+rnorm(1000,0,0.1)geo$mag = geo$mag+rnorm(1000,0,1)quakes1 <- geo[1:10,]#数据生成阶段，数据长这样longlatmag1 121.2867 31.29484 4.6042692 121.3998 31.03906 4.9462113 121.5652 31.33814 3.6464384 121.3395 31.25626 5.845534#图标标记阶段leafIcons <- icons(iconUrl = ifelse(quakes1$mag < 4.6,"/examples/custom-icons/leaf-green.png",ifelse(quakes1$mag < 6,"/examples/custom-icons/leaf-red.png","/examples/custom-icons/leaf-orange.png")),iconWidth = 38, iconHeight = 95,iconAnchorX = 22, iconAnchorY = 94,shadowUrl = "/examples/custom-icons/leaf-shadow.png",shadowWidth = 50, shadowHeight = 64,shadowAnchorX = 4, shadowAnchorY = 62)#地图生成leaflet(data = quakes1) %>% amap() %>%addMarkers(~long, ~lat, icon = leafIcons)

分为数据生成、图标标记阶段、地图生成阶段。

小叶子，来自于网络，所以直接输入图片链接即可，iconUrl 是三种颜色的小树，其中shadowUrl 是小树苗的阴影，感觉很赞，iconWidth、shadowWidth 等其他是一些大小指标。

leaflet(数据) %>% amap(高德地图) %>% addMarkers(经纬度+图标)

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4、案例三——地图+点集区域+复选框+NASA星空图

#数据生成geo = data.frame(long = rep(121.44, 1000),lat = rep(31.22, 1000),mag=rep(5,1000))#mag函数是用来衡量后面，点集范围大小geo$long = geo$long+rnorm(1000,0,1)geo$lat = geo$lat+rnorm(1000,0,1)geo$mag = geo$mag+rnorm(1000,0,1)outline <- geo[chull(geo$long, geo$lat),]map <- leaflet(geo) %>%# 底层阶段# 第一层底图，高德amap(group = "高德") %>% # 第二层底图，黑底图NASAaddProviderTiles(providers$NASAGIBS.ViirsEarthAtNight, group = "黑底") %>% # 第三层底图，白底层addProviderTiles(providers$Stamen.TonerLite, group = "白底") %>% # 点集+区域轮廓阶段addCircles(~long, ~lat, ~7^mag/50, stroke = F, group = "圈点",color="#97FFFF") %>%# 描点画圈，stroke=T的话，边界包边，丑# 绘制轮廓，利用前面的凸集点addPolygons(data = outline, lng = ~long, lat = ~lat,fill = F, weight = 2, color = "#FFFFCC", group = "轮廓") %>% # 复选框 addLayersControl( baseGroups = c("高德", "黑底", "白底"), #显示层overlayGroups = c("圈点", "轮廓"),options = layersControlOptions(collapsed = FALSE))map

outline 是数据生成阶段，数据长这样：

longlatmag308 124.0785 30.32667 5.294831885 124.0496 30.20941 3.524118

数据

底层阶段

amap和addProviderTiles的两个，都是底图样式（其他底图可见：leaflet-extras网站），其中的group是自定义的名称，可以自己命名。

点集+区域轮廓阶段

addCircles是描绘点的，long,lat是经度、维度，stroke是点是否包边，为true很丑；group是自定义的名称，color是圈圈的颜色，颜色RGB列表

addPolygons是描绘外围的轮廓的，数据outline是通过求凸集函数chunk求得，lng和lat分别是经度维度。

复选框阶段

addLayersControl加入控件组，baseGroups 是右上角的一个框，overlayGroups 是下面的数字框

延伸：chull凸集函数

其中要说一下chull求凸集函数：