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Spplot étiquettes dans R comment changer

Spplot étiquettes dans R comment changer


Quelqu'un peut-il me dire comment changer les étiquettes dans une légende créée par spplot dans R? Il s'agit d'une légende de ruban vertical typique générée automatiquement par spplot. Basé sur la couleur, il est étiqueté 1-7 mais je voudrais l'étiqueter 1%-7% et agrandir les étiquettes.

Je comprends que les graphismes sont basés sur le treillis, mais il est toujours difficile de trouver quelque part comment faire ce qui, je pense, serait assez simple.

Le code que j'ai est

plot2 <- spplot(mymap, "percentage", col.regions = plotclr, at = round(class$brks, digits=1) )

où : mymap est un fichier de forme typique avec une colonne d'attributs appelée pourcentage qui se rapporte à certaines régions de la carte ; plotclr est mon vecteur de couleurs, class$brks sont les divisions des pourcentages auxquels correspondent les couleurs. Le code fonctionne bien. Je ne peux pas changer l'étiquetage de la légende.


J'ai trouvé une réponse. Je prends essentiellement tout ce dont j'ai besoin dans leClé de couleurfonctionner comme suit.

plot3 <- spplot(mymap, "percentage", col.regions = plotclr, at = round(class$brks, digits=1), colorkey = list(labels = list( labels = c("0%", "1% ","2%","3%","4%","5%","6%","7%"), largeur = 2, cex = 2)))

Largeur modifie la largeur de la légende du ruban. Il est également possible de changer sa hauteur avechauteur =une fraction de 1 = pleine hauteur.

On dirait que c'était simple après tout.

Je l'ai trouvé, après de nombreuses recherches, sousaide (levelplot)dans R.


Cartographie des taux dans R

Dans cet exercice, nous utiliserons la méthode plot de sp au lieu de tmap pour tirer parti des sp . escaladé clés qui s'avéreront utiles lors de l'exploration de techniques de cartographie des taux qui n'adoptent pas de schémas de classification uniformes.

Les bibliothèques suivantes sont utilisées dans les exemples qui suivent.

Ensuite, nous allons initialiser quelques palettes de couleurs.

L'ensemble de données d'Auckland du package spdep sera utilisé tout au long de cet exercice. Certains des graphiques qui suivent sont des reproductions R du livre de Bailey et Gatrell, Analyse interactive des données spatiales (Bailey et Gatrell 1995) .

Les données d'Auckland représentent le nombre total de décès de nourrissons (moins de cinq ans) pour Auckland, Nouvelle-Zélande, couvrant les années 1977 à 1985 pour différentes unités de zone de recensement. Le bloc de code suivant mappe ces comptes par zone. Les schémas de classification à intervalles égaux et quantiles des mêmes données sont cartographiés.

Ce sont des exemples de choroplèthe Plans (choro = superficie et pléth = valeur) où un attribut (une énumération des décès d'enfants dans cet exemple de travail) est agrégé sur une zone définie (par exemple, des unités de zone de recensement) et affiché à l'aide de deux schémas de classification différents.

Étant donné que les unités de zone utilisées pour cartographier le nombre de décès ne sont pas uniformes dans façonner et surface à travers Auckland, il y a une tendance à attribuer plus de « poids visuel » aux polygones ayant des superficies plus grandes que ceux ayant des superficies plus petites. Dans notre exemple, les unités de recensement de l'extrémité sud d'Auckland semblent avoir un nombre de décès de nourrissons « anormalement » élevé. Un autre perceptuel l'interprétation de la carte est celle qui signale ces unités du sud comme étant « problématiques » ou « très préoccupantes ». Cependant, comme nous le verrons dans les sections suivantes, cette perception peut ne pas refléter la réalité. Nous cherchons donc à produire perceptiblement tenable Plans. Dykes et Unwin (Dykes et Unwin 2001) définissent un concept similaire appelé stabilité de la carte qui cherche à produire des cartes qui traduisent effets réels.


Les références

Maguire D (2001) Services géographiques mobiles. Développement SIG, 5:28-32

Tang W S M, Selwood J R (2003) Services mobiles d'information géographique (M-GIS) : une technologie qui change la façon dont nous naviguons dans notre monde.Journal d'ingénierie géospatiale, 5(2):43–50.

de Groot B, van Welie M (2002) Tirer parti du contexte d'utilisation dans la conception de services mobiles. Mobile HCI 2002, Pise, Italie.

Egenhofer M, Shariff R (1998) Détails métriques pour les relations spatiales en langage naturel.Transactions ACM sur les systèmes d'information.

Frank A U, Mark D M (1991) Problème de langue pour les systèmes d'information géographique. Dans : Maguireet D, éd. Système d'Information Géographique : Principes et Applications. New York : Longman scientifique et technique.

Taketa R A (1979) Structure et signification de la généralisation cartographique : [Ph. D thèse]. États-Unis : Université de Washington.

Youngmann C E (1978) Une approche linguistique de la description cartographique. Premier symposium international d'études avancées sur la structure de données topologiques pour les SIG, Université de Harvard.


Mdhntd

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Quelqu'un peut-il me dire comment changer les étiquettes dans une légende créée par spplot dans R? Il s'agit d'une légende de ruban vertical typique générée automatiquement par spplot. Basé sur la couleur, il est étiqueté 1-7 mais je voudrais l'étiqueter 1%-7% et agrandir les étiquettes.

Je comprends que les graphismes sont basés sur le treillis, mais il est toujours difficile de trouver quelque part comment faire ce qui, je pense, serait assez simple.

où : mymap est un fichier de forme typique avec une colonne d'attributs appelée pourcentage qui se rapporte à certaines régions de la carte plotclr est mon vecteur de couleurs, class$brks sont les divisions des pourcentages auxquels les couleurs correspondent. Le code fonctionne bien. Je ne peux pas changer l'étiquetage de la légende.

Quelqu'un peut-il me dire comment changer les étiquettes dans une légende créée par spplot dans R? Il s'agit d'une légende de ruban vertical typique générée automatiquement par spplot. Basé sur la couleur, il est étiqueté 1-7 mais je voudrais l'étiqueter 1%-7% et agrandir les étiquettes.

Je comprends que les graphismes sont basés sur le treillis, mais il est toujours difficile de trouver quelque part comment faire ce qui, je pense, serait assez simple.

où : mymap est un fichier de forme typique avec une colonne d'attributs appelée pourcentage qui se rapporte à certaines régions de la carte plotclr est mon vecteur de couleurs, class$brks sont les divisions des pourcentages auxquels les couleurs correspondent. Le code fonctionne bien. Je ne peux pas changer l'étiquetage de la légende.

Quelqu'un peut-il me dire comment changer les étiquettes dans une légende créée par spplot dans R? Il s'agit d'une légende de ruban vertical typique générée automatiquement par spplot. Basé sur la couleur, il est étiqueté 1-7 mais je voudrais l'étiqueter 1%-7% et agrandir les étiquettes.

Je comprends que les graphismes sont basés sur le treillis, mais il est toujours difficile de trouver quelque part comment faire ce qui, je pense, serait assez simple.

où : mymap est un fichier de forme typique avec une colonne d'attributs appelée pourcentage qui se rapporte à certaines régions de la carte plotclr est mon vecteur de couleurs, class$brks sont les divisions des pourcentages auxquels les couleurs correspondent. Le code fonctionne bien. Je ne peux pas changer l'étiquetage de la légende.

Quelqu'un peut-il me dire comment changer les étiquettes dans une légende créée par spplot dans R? Il s'agit d'une légende de ruban vertical typique générée automatiquement par spplot. Basé sur la couleur, il est étiqueté 1-7 mais je voudrais l'étiqueter 1%-7% et agrandir les étiquettes.

Je comprends que les graphismes sont basés sur le treillis, mais il est toujours difficile de trouver quelque part comment faire ce qui, je pense, serait assez simple.

où : mymap est un fichier de forme typique avec une colonne d'attributs appelée pourcentage qui se rapporte à certaines régions de la carte plotclr est mon vecteur de couleurs, class$brks sont les divisions des pourcentages auxquels les couleurs correspondent. Le code fonctionne bien. Je ne peux pas changer l'étiquetage de la légende.


Notions de base sur les points spatiaux :

Passons directement au code et commentons-le ensuite

Un objet Points spatiaux est défini par trois éléments, une liste de coordonnées X et Y, dans le package sp le X correspond toujours à la longitude et le Y à la latitude un cadre de délimitation (bbox) qui définit la plage des coordonnées et un projection. Seul le premier élément est requis pour construire un objet Points spatiaux. Les composants de projection sont essentiels car de nombreux systèmes de coordonnées existent (LongLat/Mercatour/AlbertEquals/Moolweide) et lors du chargement/comparaison/écriture de données spatiales dans R, nous devons toujours nous assurer d'utiliser la bonne projection. Voir ici pour une liste complète de la projection prise en charge dans R : ici


Des exercices

1. CARTOGRAPHIE DES PRÉOCCUPATIONS RELATIVES AU CHANGEMENT CLIMATIQUE
Créez un sondage en ligne (avec Google Drive, etc.) sur les préoccupations concernant le changement climatique. Les élèves écrivent leurs réponses de manière anonyme. Compilez les réponses et discutez-en en classe.

2. CRÉER DES CARTES LIÉES AU CLIMAT
Le site Web Global Carbon Atlas fournit des outils pour créer des cartes mondiales et régionales personnalisées, par exemple, des émissions de carbone de différents pays : http://www.globalcarbonatlas.org/?q=en/content/welcome-carbon-atlas
Toinen vaihtoehto sur käyttää http://globalis.fi/ -sivustoa.

3. EXPLORER LES DONNÉES SUR LE CHANGEMENT CLIMATIQUE À L'AIDE DU SIG
Cet exercice de modélisation climatique s'adresse aux élèves de la 10e à la 12e année ou dans les cours de niveau secondaire supérieur ou de premier cycle : http://serc.carleton.edu/eet/ncardatagis/index.html

4. LE CHANGEMENT CLIMATIQUE CHANGE LES RÉGIONS DE VÉGÉTATION
Comparez les changements futurs prévus du climat et de la végétation dans différentes régions. Quels sont les changements attendus d'ici 2025, 2050, 2075 et 2100 ?
Cartes pour l'exercice : http://koeppen-geiger.vu-wien.ac.at/shifts.htm

5. ENVIRONNEMENT RÉFUGIÉS
Tapez « réfugié climatique » ou « réfugié environnemental » dans un moteur de recherche, lisez des articles sur le sujet et notez les régions/pays où existent déjà des réfugiés climatiques. Affichez les lieux à l'aide de Google Earth Street View et observez-les. Ont-ils quelque chose en commun ? Y a-t-il des différences claires ?


Visualisation des données spatiales

Les puissances spatiales évoquées précédemment présentent de nombreux avantages. L'un des plus attrayants est que les données géographiques dans une classe appropriée peuvent être visualisées sur une carte, le sujet du chapitre 9 du livre. L'atelier a été l'occasion de développer le contenu de ce chapitre et de se demander : à quoi servent les cartes en premier lieu ? Pour répondre à cette question, nous avons utilisé une première visualisation de données / infographie créée par Alexander von Humboldt, illustrée ci-dessous. Le fait est que ce n'est pas toujours la précision d'une carte qui est la plus importante (bien que cela soit important) : le sens que vous souhaitez transmettre et le public cible doivent être au cœur de la conception de la carte (en Humboldt’s cas l'unité de la nature à un public de lecteurs de livres des Lumières !) :

Dans le contexte des données géographiques dans R, il est plus facile que jamais de créer des cartes attrayantes pour raconter une histoire. Le point précédemment créé représentant Budapest, par exemple, peut être visualisé à l'aide de la tmap paquet comme suit :

Une gamme de techniques de cartographie a été couverte dans l'atelier, y compris la méthode plot() du package sf qui génère par défaut plusieurs cartes à partir d'un seul objet, comme celle-ci représentant l'objet nz (abréviation de New Zealand) du spData paquet:

Des cartes plus avancées ont été présentées, y compris cette carte animée des États-Unis (pour plus d'informations sur la façon de créer des cartes animées avec R, voir la section 9.3) de Géocalcul avec R.

Les diapositives constituant la base de la partie visualisation du didacticiel sont disponibles ici.


RÉSEAUX DE NEURAUX ARTIFICIELS : UNE NOUVELLE APPROCHE DE MODÉLISATION DES FLUX DE TÉLÉCOMMUNICATIONS INTERRÉGIONAUX *

La qualité de cet article a été considérablement améliorée par les commentaires fournis par trois relecteurs anonymes lors de la première soumission de l'article. Nous apprécions leurs commentaires avec gratitude. Le deuxième auteur souhaite remercier l'assistance et l'environnement informatique fournis lorsqu'elle était professeur invité à l'Université d'économie et d'administration des affaires de Vienne, Département de géographie économique et sociale. Les auteurs sont reconnaissants pour le financement fourni par le Fonds autrichien zur Foerderung der Wissenschaftlichen Forschung (P09972-TEC) et la National Science Foundation des États-Unis (SBR-9300633). De plus, les deux auteurs tiennent à remercier Petra Staufer pour son aide précieuse dans la préparation du manuscrit et des illustrations.

Abstrait

ABSTRAIT. Au cours des trente dernières années, de nombreux efforts de recherche en science régionale ont été consacrés à la modélisation des interactions dans l'espace géographique. Les approches théoriques pour l'étude de ces phénomènes ont été considérablement modifiées. Cet article propose une nouvelle approche de modélisation, basée sur un modèle général de réseau de neurones sigmoïdes imbriqués. Sa faisabilité est illustrée dans le cadre de la modélisation du trafic de télécommunication interrégional en Autriche, et ses performances sont évaluées en comparaison avec l'approche classique de régression de type gravitationnelle. L'application de cette approche de réseau neuronal peut être considérée comme un processus en trois étapes. La première étape fait référence à l'identification d'un réseau approprié de la famille des réseaux feedforward à deux couches avec 3 nœuds d'entrée, une couche de nœuds intermédiaires (sigmoïde) et un nœud de sortie (sigmoïde) (fonction d'activation logistique). Il n'y a pas de procédure générale pour résoudre ce problème. Nous avons résolu ce problème expérimentalement. Les dimensions entrées-sorties ont été choisies afin de rendre la comparaison avec le modèle gravitaire la plus proche possible. La deuxième étape implique l'estimation des paramètres de réseau du modèle de réseau de neurones sélectionné. Ceci est effectué via le réglage adaptatif des paramètres du réseau (apprentissage, estimation) au moyen de l'application d'un objectif d'erreur des moindres carrés et de la technique de rétropropagation d'erreur, une procédure d'apprentissage récursive utilisant une recherche de gradient pour minimiser l'objectif d'erreur. Un accent particulier est mis sur la sensibilité des performances du réseau au choix des paramètres de réseau initiaux, ainsi que sur le problème de surapprentissage. La dernière étape de l'application de l'approche des réseaux de neurones consiste à tester les flux de télétrafic interrégionaux prédits. La qualité de la prédiction est analysée au moyen de deux mesures de performance, la variance relative moyenne et le coefficient de détermination, ainsi que par l'utilisation de l'analyse résiduelle. L'analyse montre que l'approche du modèle de réseau neuronal surpasse l'approche de régression classique pour modéliser le trafic des télécommunications en Autriche.


PARTIE II : Construire et travailler avec des objets spatiaux en utilisant sf dans R

Il s'agit d'une révolution, fournissant un flux de travail moderne, plus fort et plus propre pour traiter les objets spatiaux dans R, au moins les données vectorielles. Le &ldquosf&rdquo est développé par certaines des mêmes personnes qui nous fournissent &ldquosp&rdquo, offrant un écosystème qui ouvre de nouvelles opportunités pour faire du SIG dans R. Le premier endroit pour rechercher des ressources est le site Web du package sf https://r-spatial.github .io/sf/index.html, c'est un premier arrêt pour apprendre son fonctionnement et développer de nouvelles compétences en R.


Arguments

Si x est un RasterStack ou RasterBrick : entier, caractère (nom(s) de couche) ou manquant pour sélectionner la ou les couches à tracer. En cas d'absence, tous les RasterLayers du RasterStack seront tracés (jusqu'à un maximum de 16). Ou un autre objet Raster* de même étendue et résolution, pour produire un nuage de points des valeurs des cellules.

entier > 0. Nombre maximum de cellules à utiliser pour le tracé. Si maxpixels < ncell(x) , sampleRegular est utilisé avant le tracé. Si gridded=TRUE, les maxpixels peuvent être ignorés pour obtenir un plus grand échantillon

Une palette de couleurs, c'est-à-dire un vecteur de n couleurs contiguës générées par des fonctions telles que rainbow, heat.colors, topo.colors, bpy.colors ou une ou votre propre création, peut-être en utilisant colorRampPalette . Si aucun n'est fourni, rev(terrain.colors(255)) est utilisé sauf si x a une 'table de couleurs'

Nombre entre 0 et 1 pour définir la transparence. 0 est entièrement transparent, 1 n'est pas transparent (NULL équivaut à 1)

La couleur à utiliser pour l'arrière-plan (la valeur par défaut est transparente)

Logique. Ajouter à l'intrigue actuelle ?

Un objet d'étendue pour zoomer dans une région (voir aussi zoom et crop(x, drawExtent())

Si TRUE , la fonction rasterImage est utilisée pour le traçage. Sinon, la fonction image est utilisée. Cela peut être utile si rasterImage ne fonctionne pas bien sur votre système (voir note)

Logique. L'image doit-elle être interpolée (lissée) ? Utilisé uniquement lorsque useRaster = TRUE

Fonction pour ajouter des éléments supplémentaires tels que des points ou des polygones au tracé (carte). Contenant généralement des instructions telles que "points(xy) plot(polygons, add=TRUE)". Ceci est particulièrement utile pour ajouter quelque chose à chaque carte lors du traçage d'un objet Raster* multicouche.

entier. Nombre de décimales pour de jolies étiquettes sur les axes

Paramètres graphiques. Tout argument pouvant être transmis à image.plot et à base plot , tel que axes=FALSE, main='title', ylab='latitude'

Optionnel. Le nombre de colonnes dans lesquelles diviser le périphérique de traçage (lors du traçage de plusieurs calques dans un objet RasterLayer ou RasterBrick)

Optionnel. Le nombre de lignes dans lesquelles diviser le périphérique de traçage (lors du traçage de plusieurs calques dans un objet RasterLayer ou RasterBrick)

entier. Nombre maximum de couches à tracer (pour un objet multicouche)

personnage. Titre de l'intrigue principale

Taille du symbole pour les nuages ​​de points

logique. Si VRAI, le nuage de points est quadrillé (compte par cellules)

entier. Nombre de colonnes pour le maillage

entier. Nombre de lignes pour le maillage