まず、データをロードしましょう。
data<-read.csv(file = "NY subsample.csv")
データポイント
次に、データの基本的な位置と値をプロットしてみましょう。
require('ggplot2')
# start with points
pred.points <- ggplot(data = data,
aes(x = GEO_CENTROID_LON,
y = GEO_CENTROID_LAT,
colour = prediction)) +
geom_point()
print(pred.points)
ggsave(filename = "NYSubsamplePredPoints.png",
plot = p2,
scale = 1,
width = 5, height = 3,
dpi = 300)
これにより、次のようになります。

ビン化されたデータ
次に、次を使用して 2 次元領域に平均をプロットすることができますstat_summary2d()
。
pred.stat <- ggplot(data = data,
aes(x = GEO_CENTROID_LON,
y = GEO_CENTROID_LAT,
z = prediction)) +
stat_summary2d(fun = mean)
print(pred.stat)
ggsave(filename = "NYSubsamplePredStat.png",
plot = pred.stat,
scale = 1,
width = 5, height = 3,
dpi = 300)
これにより、各ボックスの予測の平均値のこのプロットが得られます。

ビニングされ、カスタム カラーマップと正しい投影を使用
次に、ビン サイズ、カラー スケールを設定し、投影を修正できます。
# refine breaks and palette ----
require('RColorBrewer')
YlOrBr <- c("#FFFFD4", "#FED98E", "#FE9929", "#D95F0E", "#993404")
pred.stat.bin.width <- ggplot(data = data,
aes(x = GEO_CENTROID_LON,
y = GEO_CENTROID_LAT,
z = prediction)) +
stat_summary2d(fun = median, binwidth = c(.05, .05)) +
scale_fill_gradientn(name = "Median",
colours = YlOrBr,
space = "Lab") +
coord_map()
print(pred.stat.bin.width)
ggsave(filename = "NYSubsamplePredStatBinWidth.png",
plot = pred.stat.bin.width,
scale = 1,
width = 5, height = 3,
dpi = 300)
これにより、次のようになります。

ベースマップ上にプロット
そして最後に、これが地図上に重ねられたデータです。
require('ggmap')
map.in <- get_map(location = c(min(data$GEO_CENTROID_LON),
min(data$GEO_CENTROID_LAT),
max(data$GEO_CENTROID_LON),
max(data$GEO_CENTROID_LAT)),
source = "osm")
theme_set(theme_bw(base_size = 8))
pred.stat.map <- ggmap(map.in) %+% data +
aes(x = GEO_CENTROID_LON,
y = GEO_CENTROID_LAT,
z = prediction) +
stat_summary2d(fun = median,
binwidth = c(.05, .05),
alpha = 0.5) +
scale_fill_gradientn(name = "Median",
colours = YlOrBr,
space = "Lab") +
labs(x = "Longitude",
y = "Latitude") +
coord_map()
print(pred.stat.map)
ggsave(filename = "NYSubsamplePredStatMap.png",
plot = pred.stat.map,
scale = 1,
width = 5, height = 3,
dpi = 300)

カラーマップの設定
最後に、カラーマップをhttp://www.cadmaps.com/images/HeatMapImage.jpgのようなものに設定するには、カラーマップを推測します。
colormap <- c("Violet","Blue","Green","Yellow","Red","White")
プロットを再度実行します。
pred.stat.map.final <- ggmap(map.in) %+% data +
aes(x = GEO_CENTROID_LON,
y = GEO_CENTROID_LAT,
z = prediction) +
stat_summary2d(fun = median,
binwidth = c(.05, .05),
alpha = 1.0) +
scale_fill_gradientn(name = "Median",
colours = colormap,
space = "Lab") +
labs(x = "Longitude",
y = "Latitude") +
coord_map()
print(pred.stat.map.final)
