R语言记录数据可视化实例分析

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world_map[world_map$group==1425&world_map$group==1425,”region”]
setwd(“D:/”)Country
mapdata%na.omit()mapdata$fan
labels=c(“=40000″),include.lowest=TRUE,order=TRUE)mapnew_data
使用colorbrewer提供的色盘：color1
color2
color
定制一款主题：mytheme
panel.grid = element_blank(), panel.background = element_blank(), axis.text = element_blank(), axis.ticks = element_blank(), axis.title = element_blank(), legend.position =”none”, plot.background=element_rect(I(0),linetype=0) )分段填色热力图：（gganimate版）p1
geom_polygon(colour=”grey”,size=.2)+ guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE))+ scale_fill_manual(values=color,na.value=”grey95″)+ mythemegganimate(p1,interval = .5,”output.gif”)分段填色（animation版）
year
saveGIF({ for (i in year) { title
g1
geom_polygon(data=world_map,aes(x=long,y=lat,group=group),fill=”white”,colour=”grey”,size=.2)+geom_polygon(data=filter(mapnew_data,year==i),aes(x=long,y=lat,group=group,fill=fan),colour=”grey”,size=.2)+ guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE))+ scale_fill_manual(values=color,na.value=”grey95″)+ mytheme print(g1) }},movie.name=’world_population_Area.gif’,interval=0.2,ani.width=1200,ani.height=750)制作散点坐标数据：midpos
centres
pointdata
带填色散点图（gganimate版）p2
geom_polygon(data=mapnew_data,aes(x=long,y=lat,group=group),colour=”grey”,size=.2,fill=”white”)+ geom_point(aes(size=pop,fill=pop),shape=21,colour=”black”)+ scale_fill_gradient(low=”white”,high=”#D73434″)+ scale_size_area(max_size=18)+ mythemegganimate(p2,interval = .5,”output2.gif”)带填色散点图（animation版）year
saveGIF({for (i in year) {title
geom_polygon(data=world_map,aes(x=long,y=lat,group=group),colour=”grey”,size=.2,fill=”white”)+geom_point(data=filter(pointdata,year==i),aes(x=long,y=lat,size=pop,fill=pop),shape=21,colour=”black”)+ scale_fill_gradient(low=”white”,high=”#D73434″ 香港云主机)+ labs(title=paste0(“Population structure of World:”,title),caption=”Data Source:GapMinder”) + scale_size_area(max_size=18)+ guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE))+ mytheme print(g1) }},movie.name=’world_population.gif’,interval=0.2,ani.width=1200,ani.height=750)虽然说gganimate包制作的动态图效果不是很好调整，但是它整合了一些非常棒的功能，大大简化了动态图制作，他也可以制作累计动态图（随着年份增加，在保留过去效果的基础上，增加最新事件内的效果），他不仅可以将时间变量作为切换维度，甚至不限制维度变量性质，即分类资料也是可以支持切换。案例在ggplot2的扩展包社区里，你也可以在它的GitHub主页上找到相关介绍：读到这里，这篇“R语言记录数据可视化实例分析”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注开发云行业资讯频道。

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