一、获取经纬度坐标函数
1、get_city_coord()：获得城市的位置信息
2、get_geo_position()：获得城市向量的位置信息

二、地图函数
1、热力图：remapH()

remapH(data, maptype = 'china',theme = get_theme("Dark"),blurSize = 30,color = c('blue', 'cyan', 'lime', 'yellow', 'red'),minAlpha = 0.05,opacity = 1,...)

参数解释

data:数据框，包括经度、纬度、密度
maptype:地图的类型，如'china'、'world'以及中国的省份
theme:主题，控制地图的颜色
blurSize:热力效果范围，默认30
color：热力图的渐变颜色
minAlpha：如果密度值小雨最小alpha，热力图会把这个密度设为最小alpha，从而确保密度小的点在地图上也能够看出来
opacity：热力图的不透明度，默认值为1

2、方位图或迁徙图：remapB()

remapB(center = c(104.114129,37.550339),zoom = 5,color = "Bright",title = "",subtitle = "",markLineData = NA,markPointData = NA,markLineTheme = markLineControl(),markPointTheme = markPointControl(),geoData = NA)

参数解释

center：地图的中心位置
zoom：地图的大小，
color：地图的颜色
title：地图标题
subtitle：次标题
markLineData：绘制迁徙图时用此函数
markPointData：绘制方位图时用此函数

3、填充地图：remarkC()

remapC(data,maptype = 'china',markLineData = NULL,markPointData = NULL,color = c('#1e90ff','#f0ffff'),theme = get_theme("Bright"),title = "",subtitle = "",markLineTheme = markLineControl(),markPointTheme = markPointControl(),geoData = NA,mindata = NA,maxdata = NA)

参数解释

data：数据框，包括位置名和对应的值
maptype：'china'、'world'、或中国的省份
markLineData：data for mark line
markPointData：data for mark point
color：vector of the color, if the length of color is 1, white will be added to the color.

三、可视化案例
案例A、remapH()函数绘制热力图

1、生成城市名单

library(REmap)
cities <- mapNames('zhejiang')
cities
[1] "丽水市" "杭州市" "温州市" "宁波市" "舟山市"
[6] "台州市" "金华市" "衢州市" "绍兴市" "嘉兴市"
[11] "湖州市"

2、获取城市经纬度

city_Geo <- get_geo_position(cities)
city_Geolon      lat   city
1  119.9296 28.47328 丽水市
2  120.2155 30.25308 杭州市
3  120.7065 28.00109 温州市
4  121.6286 29.86603 宁波市
5  122.2136 29.99091 舟山市
6  121.4274 28.66219 台州市
7  119.6534 29.08464 金华市
8  118.8666 28.97555 衢州市
9  120.5855 30.03637 绍兴市
10 120.7635 30.75097 嘉兴市
11 120.0945 30.89896 湖州市

生成一系列密度

percent <- runif(11, min = 0.25, max = 0.9)
percent
[1] 0.5792101 0.5989498 0.4184216 0.7719849
[5] 0.7556479 0.6388627 0.6520455 0.5641716
[9] 0.4279690 0.8441732 0.6033032

合并成绘图数据

data_all <- data.frame(city_Geo[, 1:2], percent)
data_alllon      lat   percent
1  119.9296 28.47328 0.5792101
2  120.2155 30.25308 0.5989498
3  120.7065 28.00109 0.4184216
4  121.6286 29.86603 0.7719849
5  122.2136 29.99091 0.7556479
6  121.4274 28.66219 0.6388627
7  119.6534 29.08464 0.6520455
8  118.8666 28.97555 0.5641716
9  120.5855 30.03637 0.4279690
10 120.7635 30.75097 0.8441732
11 120.0945 30.89896 0.6033032

3、绘制热力图

result <- remapH(data_all,maptype = '浙江',theme = get_theme('Dark'),blurSize = 35,color = 'red',minAlpha = 10,opacity = 1)

4、绘制出来的地图如下（经纬度坐标好像不太精确）：

案例B、remapB()函数绘制方位图

1、获取目标大学名单

university <- c('浙江财经大学', '浙江工商大学', '浙江理工大学', '杭州电子科技大学')

2、获取目标大学经纬度

uni_geo <- get_geo_position(university)
uni_geolon      lat             city
1 120.1620 30.32866 浙江大学城市学院
2 120.3962 30.31544     浙江工商大学
3 120.0933 30.30869         浙江大学
4 120.3495 30.32055 杭州电子科技大学

3、绘制方位图

uni_result <- remapB(markPointData = data.frame(uni_geo$city),markPointTheme = markPointControl(symbol = 'circle',effect = T,symbolSize = 12,color = 'red'),geoData = uni_geo
)

4、绘制出来的地图效果如下(动态)：

案例C、remapB()函数绘制连线图

1、假设目标城市、获取经纬度信息

location <- c('杭州市','温州市','丽水市')
loc_geo <- get_geo_position(location)
loc_geolon      lat   city
1 120.2155 30.25308 杭州市
2 120.7065 28.00109 温州市
3 119.9296 28.47328 丽水市

2、构造起始点信息

start_point <- location[2:3]
terminal_point <- location[c(3,1)]
data_DF <- data.frame(start_point, terminal_point)
data_DFstart_point terminal_point
1      温州市         丽水市
2      丽水市         杭州市

3、绘制地图

loc_result <- remapB(center = get_city_coord('杭州市'),color = 'midnight',markLineData = data_DF,markLineTheme = markLineControl(effect = T, smoothness = 0,symbolSize = c(3,3)),geoData = loc_geo)

4、绘制的连线图效果如下：

案例D、remapB()函数绘制迁徙图
1、虚构一份数据

start_point <- rep('温州市',2)
destination <- c('丽水市', '杭州市')
data_DF <- data.frame(start_point, destination)
data_DFstart_point terminal_point
1      温州市         丽水市
2      丽水市         杭州市

2、绘制迁徙图

result <- remap(data_DF, theme = get_theme('bright'))

3、迁徙图效果如下：

案例E、remapC()函数绘制填充图
1、虚构城市名单及对应值

city <- mapNames('zhejiang')
value <- runif(11, min = 1, max = 100)
data_DF <- data.frame(city, value)
data_DFcity     value
1  丽水市  3.509584
2  杭州市 61.542740
3  温州市 12.679259
4  宁波市 67.178476
5  舟山市 24.896772
6  台州市 18.937361
7  金华市 73.125014
8  衢州市 30.247672
9  绍兴市 48.873504
10 嘉兴市 44.157908
11 湖州市 92.731507

2、绘制填充图：

result <- remapC(data_DF,title = '浙江省热力图',maptype = 'zhejiang',color = 'red',theme = get_theme('Dark'),maxdata = 100, mindata = 1)

3、效果如下：

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23247602