leaflet怎么動(dòng)態(tài)地圖

今天小編給大家分享一下leaflet怎么動(dòng)態(tài)地圖的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，內(nèi)容詳細(xì)，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識(shí)，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。

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加載包：

library(plyr)

library(maps)

library(mapdata)

library(leaflet)

library(stringi)

library(maptools)

library(htmltools)

library(RColorBrewer)

library(ggplot2)

library(rgdal)

地圖素材加載：（leaflet支持多種地圖素材，比如常見的shapefile格式、json格式以及其他在線地圖，但是因?yàn)閖son格式本來還沒有很熟練，這里用shp格式地圖素材為例進(jìn)行加講解）。

肯定會(huì)有小伙伴兒會(huì)問，既然leaflet本身就是在線地圖，為啥還要費(fèi)事兒加載shp地圖素材就進(jìn)行映射，因?yàn)閘eaflet在線地圖提供的地圖底圖本身具有多級(jí)縮放特性，每一縮放級(jí)別都有對(duì)應(yīng)的行政區(qū)劃界線，但是這些參數(shù)和行政區(qū)劃是封裝在底層的js語言中的，我們無法使用R語言直接進(jìn)行調(diào)用，只能作為一個(gè)圖層素材進(jìn)行背景修飾，說白了，其實(shí)我們想要的僅僅是多級(jí)縮放的動(dòng)態(tài)切換效果，這樣再結(jié)合我們自定義的地圖素材，可以呈現(xiàn)出更加完美的效果。（只有熱力填充地圖需要定義區(qū)域界線，而點(diǎn)圖和線圖都可以直接利用leaflet本身的地圖素材，因?yàn)橹恍枰鴺?biāo)點(diǎn)位置即可）。

我們常用的地圖素材資源無非以下三種，R包內(nèi)置的地圖數(shù)據(jù)、shapefile格式和json格式。以下是三種格式素材導(dǎo)入并在leaflet中制作的地圖的基本代碼：

maps包:

mapStates<-map("state",fill=TRUE,plot=FALSE)

leaflet(mapStates) %>% addTiles() %>%addPolygons(fillColor=topo.colors(10,alpha =NULL), stroke = FALSE)

mapWorld<-map("world",fill=TRUE,col=rainbow(200),ylim=c(-60,90),mar=c(0,0,0,0))

leaflet(mapWorld) %>% addTiles() %>%addPolygons(fillColor = topo.colors(10, alpha = NULL), stroke = FALSE)

shapefile:

American_map <-readShapePoly("C:/rstudy/USA_map/STATES.SHP")

American_map$STATE_NAME = iconv(American_map$STATE_NAME,"UTF8","CP936") 

leaflet(American_map)%>%addTiles()%>%addPolygons(popup=~STATE_NAME,fillColor=topo.colors(10,alpha=NULL),stroke=FALSE)

json文件：

library(jsonlite)

geoData<-readLines("D:/R/mapdata/State/USA.json",warn=FALSE)%>%paste(collapse="\n")%>%fromJSON(simplifyVector=FALSE)

geoData$style=list(weight=1,color="red",fillColor="green",opacity=1,fill=TRUE,fillOpacity=0.6)

leaflet()%>%setView(lng=-98.961387,lat=39.708533,zoom=3)%>%addTiles()%>%addGeoJSON(geoData)

前兩種素材作圖過程大同小異，特別是一些標(biāo)度的屬性聲明很類似ggplot中的函數(shù)過程，但是json格式的素材操作起來就不是很友好，他的標(biāo)度屬性是要在數(shù)據(jù)文件中新建style的list對(duì)象進(jìn)行生命，而且json格式中的list非常多，結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜，至今我也沒完全搞明白如果自由操作。

下面是承接上面shapefile格式素材做展現(xiàn)的四中顏色標(biāo)度（三種連續(xù)性標(biāo)度和一種分類標(biāo)度的映射過程）。

#colorQuantile（連續(xù)性數(shù)值變量的百分比顏色過度）:

pal <- colorQuantile("Greens",American_map@data$POP1990)

leaflet(American_map)%>%addTiles()%>%

addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity  = 0.8,weight=1)%>%

addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title = "1990年人口數(shù)量（萬人）")

以下兩種同屬連續(xù)性數(shù)值變量（使用顏色數(shù)量不同）

colorNumeric(多色過度):

pal<-colorNumeric(c("darkgreen","yellow","orangered"),American_map@data$POP1990)

leaflet(American_map)%>%addTiles() %>%

addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity  = 0.8,weight=1)%>%

addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title = "1990年人口數(shù)量（萬人")

colorNumeric（單色過度):

pal<-colorNumeric("Greens",American_map@data$POP1990)

leaflet(American_map)%>%addTiles()%>%

addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity  = 0.8,weight=1)%>%

addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title="1990年人口數(shù)量（萬人）")

以下兩種也同屬連續(xù)性數(shù)值標(biāo)量的顏色標(biāo)度映射（但是可以自定義分組數(shù)量，其實(shí)實(shí)質(zhì)上是對(duì)變量分割，后以分組形式填充，更準(zhǔn)確的說，確實(shí)是應(yīng)用了變量轉(zhuǎn)換的方式（數(shù)值轉(zhuǎn)有序因子），但是過程是自動(dòng)進(jìn)行的，而不是像在ggplot中一樣不需手動(dòng)轉(zhuǎn)換）

colorBin（單色漸變分組過度):

pal<-colorBin("Greens",American_map@data$POP1990,10)

leaflet(American_map)%>%addTiles()%>%

addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity=0.8,weight=1)%>%

addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title="1990年人口數(shù)量（萬人）")

colorBin（多色色漸變分組過度):

pal<-colorBin(c("darkgreen","yellow","orangered"),American_map@data$POP1990,8)

leaflet(American_map) %>% addTiles() %>%

addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity=0.8,weight=1)%>%

addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title="1990年人口數(shù)量（萬人）")

離散標(biāo)度：（這個(gè)例子是用在變量本身就是因子變量的情況下，算是分類變量情況下的顏色標(biāo)度映射）

china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp")

mydata<-read.csv("c:/rstudy/geshengzhibiao.csv")

mydata$type<-factor(sample(LETTERS[1:5],33,replace=TRUE))

shape <- merge(china_map,mydata,by="NAME")

pal <- colorFactor(c("green","red","blue","yellow","brown"), domain = c("A", "B","C","D","E"))#設(shè)置色盤：

i_popup<-paste0("<strong>Province:</strong>",shape$NAME,"<br>",

"<strong>Level:</strong>",shape$type)

＃設(shè)置彈出窗口

leaflet(shape)%>%addTiles()%>%

 setView(116.387021,39.969369,zoom=3)%>%

addPolygons(fillColor=~pal(shape$type),fillOpacity=0.8,color="#000000",weight=1,popup=i_popup)%>%

addLegend(pal=pal,values=shape@data$type,position="bottomright",title=paste0("小魔方基團(tuán)2016年","<br>","營業(yè)分布等級(jí)"))

以上地圖效果都支持多節(jié)自動(dòng)縮放和彈窗動(dòng)態(tài)信息顯示（需設(shè)置popup屬性及少量html交互代碼）

leaflet在線地圖底層由js源碼編寫，天然支持html語言，如能結(jié)合html搭配使用，可以在動(dòng)態(tài)地圖元素中，特別是彈窗中無縫嵌入圖片、超鏈接甚至視頻等多類元素，感興趣的小伙伴兒可以自行探索。

以上就是“l(fā)eaflet怎么動(dòng)態(tài)地圖”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會(huì)為大家更新不同的知識(shí)，如果還想學(xué)習(xí)更多的知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

文章題目：leaflet怎么動(dòng)態(tài)地圖
路徑分享：http://muchs.cn/article46/pdpjhg.html

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