Not Found (#404)
Not Found (#404)Ууупс…что-то пошло не так!
К сожалению, мы не нашли нужную Вам страницу
Туры
Отели
ЖД Билеты
Маршрут
Страны и города
Египет
Турция
ОАЭ
ОткудаДата туда
Дата обратно ОткудаСтраны
АбхазияАвстралияАвстрияАзербайджанАзияАлбанияАлжирАмерика СевернаяАмерика ЮжнаяАнголаАндорраАнтарктидаАнтигуа и БарбудаАргентинаАрменияАрубаАфганистанАфрикаБагамские о-ваБангладешБарбадосБахрейнБеларусьБелизБельгияБенинБермудские о-ваБолгарияБоливияБосния и ГерцеговинаБотсванаБразилияБрунейБуркина-ФасоБурундиБутанВануатуВатиканВеликобританияВенгрияВенесуэлаВьетнамГабонГавайские о-ваГаитиГайанаГамбияГанаГваделупаГватемалаГвинеяГвинея-БисауГерманияГондурасГонконгГренадаГрецияГрузияДанияДжибутиДоминикаДоминиканаЕвропаЕвропа — БенилюксЕвропа — СкандинавияЕгипетЗамбияЗимбабвеИзраильИндияИндонезияИорданияИракИранИрландияИсландияИспанияИспания — КанарыИталияЙеменКабо-ВердеКазахстанКаймановы островаКамбоджаКамерунКанадаКарибские островаКатарКенияКипрКиргизияКирибатиКитайКолумбияКоморыКонгоКонго-КиншасаКоста-РикаКот-д’ИвуарКругосветное путешествиеКрымКубаКувейтЛаосЛатвияЛесотоЛиберияЛиванЛивияЛитваЛихтенштейнЛюксембургМаврикийМавританияМадагаскарМакедонияМалавиМалайзияМалиМальдивыМальтаМароккоМартиникаМаршалловы островаМексикаМозамбикМолдоваМонакоМонголияМьянмаНамибияНауруНепалНигерНигерияНидерландыНикарагуаНиуэНовая ЗеландияНовая КаледонияНорвегияОАЭОманОстров Святой ЕленыПакистанПалауПанамаПапуа-Новая ГвинеяПарагвайПеруПольшаПортугалияПуэрто-РикоРеюньонРоссияРоссия — АрктикаРоссия — Дальний ВостокРоссия — Золотое КольцоРоссия — КавказРоссия — КарелияРоссия — Ленинградская обл.
Города
Яхтинг Экспедиции Туры на собачьих упряжках Туры на снегоходах Туры на квадроциклах Пешие туры Сплавы Велотуры Восхождения Горнолыжные туры Дайвинг и снорклингВозможно, вы ищeте один из разделов ниже?
Туры
Отели
ЖД Билеты
Маршруты
Достопримечательности
Мы сделали подборку интересных статей для Вас!
Оставить отзыв
12345
Премного благодарны 🙂
Ваш отзыв очень важен для нас и будет размещен на сервисе в самое ближайшее время!
Точка на карте — Река Чусовая
Точка на карте — Река Чусовая Карта поэтических мест1113
Проголосуйте за любимоеместо
Эта река на Среднем Урале является левым притоком реки Камы и протекает по территории Челябинской, Свердловской областей и Пермского края России.
Люди издавна селились на Чусовой — на ее берегах археологами обнаружены многочисленные стоянки времен неолита и бронзового века. В средние века бассейн реки был населен представителями таких народов как манси, коми-пермяки и башкиры. Первые упоминания о Чусовой в новгородских летописях датируются 1396 годом, а первые русские поселения появились здесь только в 1568 году и были связаны с купцами Строгановыми, которым весь бассейн реки Чусовой был отдан во владение. Именно у Строгановых Ермак получил последние припасы на своем пути вверх по Чусовой за Урал, когда дружина русского первопроходца в 1581 году поднялась на стругах по Чусовой.
Впоследствии обширные земли за Уралом, в том числе и верховья Чусовой, были отданы Демидовым, граница между владениями Строгановых и Демидовых проходила по другой реке, а в верховьях Чусовой на базе богатых местных месторождений стали активно строиться железоделательные заводы: Полевской (1722 год), Васильево-Шайтанский (1732 год), Ревдинский (1734 год), Северский (1735 год) и другие. Сама река и ее окрестности стала стратегически важным местом российского государства.
Эта река на Среднем Урале является левым притоком реки Камы и протекает по территории Челябинской, Свердловской областей и Пермского края России. Река берет свое начало на восточных склонах Уральского хребта, пересекает его и затем протекает по его западным склонам. Живописность берегов Чусовой, наличие достопримечательностей и упоминания о ней в художественной литературе сделали ее популярным туристическим объектом Урала. Украшением реки являются многочисленные скалы, так называемые камни, стоящие в местах, где река пересекает горные цепи.
Люди издавна селились на Чусовой — на ее берегах археологами обнаружены многочисленные стоянки времен неолита и бронзового века. В средние века бассейн реки был населен представителями таких народов как манси, коми-пермяки и башкиры. Первые упоминания о Чусовой в новгородских летописях датируются 1396 годом, а первые русские поселения появились здесь только в 1568 году и были связаны с купцами Строгановыми, которым весь бассейн реки Чусовой был отдан во владение. Именно у Строгановых Ермак получил последние припасы на своем пути вверх по Чусовой за Урал, когда дружина русского первопроходца в 1581 году поднялась на стругах по Чусовой.
Впоследствии обширные земли за Уралом, в том числе и верховья Чусовой, были отданы Демидовым, граница между владениями Строгановых и Демидовых проходила по другой реке, а в верховьях Чусовой на базе богатых местных месторождений стали активно строиться железоделательные заводы: Полевской (1722 год), Васильево-Шайтанский (1732 год), Ревдинский (1734 год), Северский (1735 год) и другие.
Сама река и ее окрестности стала стратегически важным местом российского государства.
- Игорь Тюленев
Создание карт в R за 10 (достаточно) простых шагов
Практическое руководство
Используйте язык программирования R для преобразования данных о местоположении в интерактивные карты
Шэрон Махлис
исполнительный редактор отдела данных и аналитики, Компьютерный мир |
Шэрон Махлис У вас есть данные с информацией о геолокации, которые вы хотите отобразить? Вы можете не думать о R, когда ищете платформу ГИС, но новые пакеты и стандарты помогли сделать язык программирования R удивительно надежной платформой для некоторого геопространственного анализа.
Эти примеры продемонстрируют, как отображать результаты выборов, но эти концепции можно легко использовать для любого другого вида картограммы с цветовой кодировкой. Я покажу, как справиться с простой гонкой для двух человек и более сложной гонкой с тремя или более кандидатами.
В этом руководстве мы будем использовать два пакета карт: tmap и tmaptools для быстрых статических карт и листовку для интерактивных карт. Вы можете установить и загрузить их сейчас с помощью
install.packages("tmap")
install.packages("tmaptools")
install.packages("sf")
install.packages("leaflet")
library(" tmap")
library("tmaptools")
library("sf")
library("leaflet")
(Пропустите строки install.packages для любых пакетов R, которые уже есть в вашей системе.)
Шаг 1: Получите данные о результатах выборов
Я начну с первичных результатов Демократической партии Нью-Гэмпшира за 2016 год, которые можно получить в канцелярии государственного секретаря штата Нью-Гэмпшир в виде электронной таблицы Excel, которую можно загрузить.
Преобразование данных о выборах в надлежащий формат для картирования — одна из самых сложных задач этого проекта — даже больше, чем собственно создание карты. Для простоты давайте придерживаться результатов по округам, а не детализировать данные по отдельным городам и округам.
Одна общая проблема: Данные результатов должны иметь один столбец со всеми названиями избирательных округов — будь то округа, округа или штаты — и именами кандидатов в качестве заголовков столбцов. Однако результаты многих выборов сообщаются с каждым избирательным округом в отдельной колонке и результатами кандидатов по строкам.
Так обстоит дело с официальными результатами в Нью-Гемпшире. Я переместил данные, чтобы исправить это, и немного очистил электронную таблицу, прежде чем импортировать ее в R (например, удалив «, d» после имени каждого кандидата). В первом столбце теперь есть названия округов, а в каждом дополнительном столбце — название кандидата; каждый ряд является результатом округа.
Я также избавился от строки «итого» внизу, которая может мешать сортировке данных.
Вы можете сделать то же самое — или, если вы хотите загрузить файл данных и все другие файлы, которые я использую, включая код R, перейдите на страницу загрузки файла «Mapping with R». (Необходима бесплатная регистрация в Insider. Бонус: вы поможете мне убедить моего босса, что я должен писать больше подобных руководств). Если вы загружаете и распаковываете сопоставление с файлом R, найдите NHD2016.xlsx в zip-файле.
Чтобы сделать сценарий преобразования R как можно более пригодным для повторного использования, я предлагаю помещать имена файлов данных в начало сценария — это упрощает обмен различными файлами данных без необходимости искать в коде, где появляется имя файла. Вы можете поместить это в начало вашего R-скрипта:
nhdatafile <- "data/NHD2016.xlsx"
Примечание. Мой файл данных находится не в том же рабочем каталоге, что и мой R-скрипт; У меня это в подкаталоге данных.
Обязательно укажите правильный путь к файлу для вашей системы, используя косую черту даже в Windows.
Существует несколько пакетов для импорта файлов Excel в R; но по простоте использования, вы не можете победить рио. Установите его с помощью:
install.packages("rio")
, если его еще нет в вашей системе, а затем запустите:
nhdata <- rio::import(datafile)
для сохранения данных из таблицу результатов выборов в переменную с именем nhdata.
Фактически в результатах было 28 кандидатов; но чтобы сосредоточиться на составлении карт, а не на спорах с данными, давайте не будем беспокоиться о множестве второстепенных кандидатов и притворимся, что их всего двое: Хиллари Клинтон и Берни Сандерс. Выберите только столбцы County, Clinton и Sanders с:
nhdata <- nhdata[c("County", "Clinton", "Sanders")]
Шаг 2: Решите, какие данные отображать
Теперь нам нужно подумать о , что именно мы хотели бы для цветового кода на карте .
Нам нужно выбрать один столбец данных для цветов округов на карте, но все, что у нас есть, — это необработанные итоги голосования. Мы, вероятно, хотим рассчитать либо общий процент голосов победителя, процентную долю победы победителя или, что менее распространено, разницу победителя, выраженную в количестве голосов (в конце концов, победа с разницей в 5 очков в густонаселенном округе может быть полезнее, чем выиграть 10 очков в месте с гораздо меньшим количеством людей, если цель состоит в том, чтобы выиграть весь штат).
Оказывается, Сандерс выиграл все графства; но если бы он этого не сделал, мы все равно могли бы нанести на карту «маржу победы» Сандерса и использовать отрицательные значения для округов, которые он потерял.
Давайте добавим столбцы с перевесом побед (или поражений) кандидатов и процентом голосов, опять же пока притворяясь, что голоса были отданы только за двух основных кандидатов. (Здесь и далее в этой истории нажмите на серое поле и прокрутите вправо, чтобы увидеть весь код.
)
# Добавить столбцы для процентов и полей nhdata$SandersMarginVotes <- nhdata$Sanders - nhdata$Clinton nhdata$SandersPct <- (nhdata$Sanders - nhdata$Clinton) / (nhdata$Sanders + nhdata$Clinton) # Будет использовано форматирование позже для умножения на сто nhdata$ClintonPct <- (nhdata$Clinton - nhdata$Сандерс) / (nhdata$Сандерс + nhdata$Клинтон) nhdata$SandersMarginPctgPoints <- nhdata$SandersPct - nhdata$ClintonPct
Шаг 3: Получите ваши географические данные
Независимо от того, составляете ли вы результаты для своего города, штата или страны, помимо результатов выборов вам потребуются географические данные для области, которую вы будете отображать. Существует несколько распространенных форматов таких геопространственных данных; но в этом уроке мы сосредоточимся только на одном: шейп-файлах, широко используемом формате, разработанном Esri.
Если вы хотите сопоставить результаты с уровнем вашего города или района города, вам, вероятно, потребуется получить файлы из местного или государственного офиса ГИС.
Для картографирования больших областей, таких как города, округа или штаты, Бюро переписи населения США является хорошим местом для поиска шейп-файлов.
Для этого картографического проекта Нью-Гэмпшира по округам я загрузил файлы со страницы шейп-файлов картографических границ Бюро переписи — это небольшие упрощенные файлы, предназначенные для картографических проектов, где чрезвычайно точные границы не нужны. (Файлы для инженерных проектов или перераспределения, как правило, значительно больше).
Я выбрал файл национального округа по адресу http://www2.census.gov/geo/tiger/GENZ2014/shp/cb_2014_us_county_5m.zip и разархивировал его в своем подкаталоге данных. В R легко создать подмножество только для одного или нескольких состояний; и теперь у меня есть файл, который я могу повторно использовать для карт других штатов по округам.
В только что разархивированном подкаталоге много файлов; тот, который вы хотите, имеет расширение .shp. Я сохраню имя этого файла в переменной с именем usshapefile:
usshapefile <- "data/cb_2014_us_county_5m/cb_2014_us_county_5m.
shp"
Некоторые пакеты R имеют функции для импорта шейп-файлов в R. Я буду использовать tmaptools' с read_shape (), который я нахожу довольно интуитивным:
usgeo <- read_shape(file=usshapefile, as.sf = TRUE)
as.sf = TRUE означает, что я хочу, чтобы usgeo был объектом простых функций . Стандарты простых объектов недавно были реализованы в R с помощью пакета sf, и это значительно упростило работу ГИС в R. Теперь геопространственные объекты похожи на «обычные» фреймы данных R со специальным сложным столбцом для географии. Если для as.sf установлено значение FALSE, usgeo будет иметь более сложную структуру.
Если вы хотите проверить, похож ли объект usgeo на географию США, запустите команду быстрой тематической карты tmap: квтм(usgeo) . Это может занять некоторое время, чтобы загрузиться и показаться маленьким и довольно скучным, но если у вас есть карта США с делениями, вы, вероятно, на правильном пути.
Если вы запустите str(usgeo) , чтобы увидеть структуру данных usgeo. Он будет выглядеть как обычный фрейм данных, за исключением последнего столбца геометрии с информацией sfc_MULTIPOLYGON.
Извлечение геоданных только для Нью-Гэмпшира похоже на подмножество любого другого типа данных в R, нам просто нужен код FIPS штата для Нью-Гэмпшира, который оказывается равным 33 — или в данном случае "33", поскольку коды хранятся как факторы, а не целые числа в usgeo.
Вот базовая команда R для извлечения данных Нью-Гэмпшира с использованием кода FIPS 33:
nhgeo <- usgeo[usgeo@data$STATEFP=="33",]
Или, если у вас dplyr версии 0.6 или новее установлен, вы можете использовать dplyr::filter() для объекта sf так же, как и для обычного фрейма данных:
nhgeo <- filter(usgeo, STATEFP=="33")
проверьте, правильно ли выглядит nhgeo, снова запустите функцию быстрой тематической карты:
qtm(nhgeo)
, и вы должны увидеть что-то вроде изображения, показанного слева.
Все еще немного скучно, но похоже на Гранитный штат с подразделениями размером с округ, так что, похоже, у нас есть правильное подмножество файлов.
Шаг 4: Объединение пространственных данных и данных результатов
Как и при любом соединении или объединении баз данных, здесь есть два требования: 1) столбец, общий для каждого набора данных, и 2) записи, которые ссылаются на один и тот же объект совершенно одинаковым образом. (Наличие округа, указанного как «Хиллсборо» в одном файле и кода FIPS «011» в другом, не даст R никакого представления о том, как их сопоставить без какой-либо таблицы перевода.)
Связанный:- Аналитика
- Визуализация данных
- Бизнес-аналитика
- R Язык
Страница 1 из 3
Чат-бот Bing с искусственным интеллектом пришел работать на меня. Я должен был уволить его.
CRAN - Карты пакетов
Отображение карт.
Код проекции и большие карты находятся в
отдельные пакеты («mapproj» и «mapdata»).
| Версия: | 3.4.1 |
| Зависит от: | Р (≥ 3.5.0) |
| Импорт: | графика, утилиты |
| Предлагает: | mapproj (≥ 1.2-0), mapdata (≥ 2.3.0), sp, rnaturalearth |
| Опубликовано: | 30.10.2022 |
| Автор: | Оригинальный S-код Ричарда А. Беккера и Аллана Р. Уилкса. Версия R Рэя Браунригга. Усовершенствования Томаса П. Минки и Алекса Декмина. |
| Сопровождающий: | Алекс Декмин |
| Лицензия: | GPL-2 |
| ПотребностиКомпиляция: | да |
| Материалы: | README НОВОСТИ |
| Просмотров: | Пространственный |
| CRAN чеки: | карт результаты |
Документация:
| Справочное руководство: | карты. pdf |
Загрузки:
| Источник пакета: | карты_3.4.1.tar.gz |
| Двоичные файлы Windows: | r-devel: maps_3.4.1.zip, r-release: maps_3.4.1.zip, r-oldrel: maps_3.4.1.zip |
| Двоичные файлы macOS: | r-релиз (arm64): maps_3.4.1.tgz, r-oldrel (arm64): maps_3.4.1.tgz, r-релиз (x86_64): maps_3.4.1.tgz, r-oldrel (x86_64): maps_3.4.1 .tgz |
| Старые источники: | архив карт |
Обратные зависимости:
| Обратные зависимости: | ausplotsR, справиться, ETAS, FeedbackTS, ископаемое, HBSTM, letsR, mapdata, mapproj, mrbsizeR, muRL, nhdR, NightDay, Oceanmap, PalaobioDB, phytools, PWFSLSmoke, рампы, RNCEP, s2dverification, satdad, wikilake |
| Обратный импорт: | autoimage, bdvis, biosurvey, cmsaf, cmsafvis, CruzPlot, etasFLP, excluder, fields, geneHapR, геногеограф, ggalt, зона высокого риска, ураганная экспозиция, hyfo, гиперобъем, иммунизация, intSDM, ip2location, ip2proxy, IRexamples, ITNr, jcext, LMMsolver, naij Р , NicheBarcoding, noaastormevents, oceanexplorer, oceanic, pals, plotdap, rbokeh, RchivalTag, rerddapXtracto, rinat, rmapzen, rvertnet, satin, SDLfilter, skynet, somspace, SpatialExtremes, SpatialVx, statgenSTA, swfscMisc, ternvis, track2KBA, Twitmo, vDiveR, векторвейвлет |
| Реверс предлагает: | adegenet, adklakedata, agridat, anim. |