這篇文章主要介紹了R語言怎么實(shí)現(xiàn)多維放射狀流向圖的相關(guān)知識，內(nèi)容詳細(xì)易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價(jià)值，相信大家閱讀完這篇R語言怎么實(shí)現(xiàn)多維放射狀流向圖文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。

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需求是這樣的，一個(gè)國家各省或者全球各國之間存在的貿(mào)易關(guān)系、或者其他經(jīng)濟(jì)往來。想要用線條來表達(dá)這些指標(biāo)的流向，同時(shí)使用線條粗細(xì)來表達(dá)指標(biāo)流向的量級，我給他們的建議是，雖然你很明確要表達(dá)的意思，但是實(shí)際上這種形式所呈現(xiàn)的最終結(jié)果，可能并非你想要的。

如果在一個(gè)地圖中這些線條都是從一個(gè)點(diǎn)發(fā)散出來的，這種表達(dá)形式雖說不妥，但是不算糟糕，但是倘若你的數(shù)據(jù)中是多個(gè)發(fā)散中心，即每個(gè)城市都會向其他各個(gè)城市發(fā)散出一組放射線條，同時(shí)線條還有粗細(xì)之分，那么最終的效果簡直慘不忍睹。

當(dāng)然我還是會用案例來把這種常規(guī)的想法用代碼演示一遍，同時(shí)給出自己覺得最優(yōu)的兩種解決思路：

#加載包：

library(ggplot2)

library(dplyr)

library(rgdal)

library(shiny)

library(shinythemes)

##轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)框并合并城市數(shù)據(jù)：

china_map <- fortify(china_map) 

province_city <- read.csv("D:/R/rstudy/Province/chinaprovincecity.csv",stringsAsFactors = FALSE,check.names = FALSE) 

###構(gòu)造線條起始點(diǎn)數(shù)據(jù)：

city<-c("北京","上海","重慶","天津","武漢","南京","廣州","沈陽","西安","鄭州")

city_data<-merge(city,city)%>%rename(Start=x,End=y)%>%arrange(Start)

city_data<-city_data%>%merge(province_city[,c("city","jd","wd")],by.x="Start",by.y="city",all.x=TRUE)%>%rename(Start_long=jd,Start_lat=wd)

city_data<-city_data%>%merge(province_city[,c("city","jd","wd")],by.x="End",by.y="city",all.x=TRUE)%>%rename(End_long=jd,End_lat=wd)

city_data<-transform(city_data,zhibiao1=runif(nrow(city_data),0,100),zhibiao2=runif(nrow(city_data),0,100),zhibiao3=runif(nrow(city_data),0,100))

###理所當(dāng)然的普通做法1：

ggplot()+

geom_polygon(data=china_data,aes(x=long,y=lat,group=group),fill="white",colour="grey60")+

geom_segment(data=city_data,aes(x=Start_long,y=Start_lat,xend=End_long,yend=End_lat,size=zhibiao1),colour="black")+

coord_map("polyconic") + 

scale_size_area(max_size=2)+

theme_void()

###最合適的做法1：圖形分面：

ggplot()+

geom_polygon(data=china_data,aes(x=long,y=lat,group=group),fill="white",colour="grey60")+

geom_segment(data=city_data,aes(x=Start_long,y=Start_lat,xend=End_long,yend=End_lat),colour="black")+

geom_point(data =city_data,aes(x=End_long,y=End_lat,size=zhibiao1),shape=21,fill="#8E0F2E",colour="black",alpha=0.4)+

scale_size_area(max_size=6)+

coord_map("polyconic") + 

facet_wrap(~Start,nrow = 2)+

theme_void()

###最合適的做法2：

Shiny動(dòng)態(tài)交互圖：

city_list<-list("北京"="北京","上海"="上海","重慶"="重慶","天津"="天津","武漢"="武漢","南京"="南京","廣州"="廣州","沈陽"="沈陽","西安"="西安","鄭州"="鄭州")

ui <-shinyUI(fluidPage(

    theme=shinytheme("cerulean"),

    titlePanel("Population Structure Data"),

    sidebarLayout(

        sidebarPanel(

            radioButtons("var1","City",city_list,inline=FALSE),

            selectInput("var2","Value",c("zhibiao1"="zhibiao1","zhibiao2"="zhibiao2","zhibiao3"="zhibiao3"),selected="zhibiao1")

        ),

        mainPanel(h3("Trade Stream"),plotOutput("distPlot"))

    )

))

server<-shinyServer(function(input,output){

output$distPlot <- renderPlot({

    mydata=filter(city_data%>%filter(Start==input$var1))

    argu<-switch(input$var2,zhibiao1=mydata$zhibiao1,zhibiao2=mydata$zhibiao2,zhibiao3=mydata$zhibiao3)

    ggplot(mydata)+

    geom_polygon(data=china_data,aes(x=long,y=lat,group=group),fill="white",colour="grey60")+

    geom_segment(aes(x=Start_long,y=Start_lat,xend=End_long,yend=End_lat),colour="black")+

    geom_point(aes(x=End_long,y=End_lat,size=argu),shape=21,fill="#8E0F2E",colour="black",alpha=0.4)+

    scale_size_area(max_size=6)+

    coord_map("polyconic") + 

    theme_void()

  })

})

shinyApp(ui=ui,server=server)

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