cartogramRのパッケージを使用して、生きている言語の世界地図を作成しています。国の地図はNatural Earthから、言語数はEthnologueからのものです。
w <- readOGR('.','ne_110m_admin_0_map_units')
L <- read.csv('languages.csv',sep='\t')
w$rank <- 1:nrow(w)
wl <- merge(w@data,L,by.x='ISO_A3',by.y='iso3',all.x=T)
wl <- wl[order(wl$rank),]
wl[is.na(wl$Live),'Live'] <- 1
w@data <- wl
w2 <- cartogram_cont(w,'Live',prepare='none')
plot(w2)
私が使用しているデータには、ロシアでは 111、中国では 299 の生きた言語があり、ほぼ 3 倍です。ただし、作成されたカートグラムでは、依然としてロシアが中国より大きく表示されています。
各国のデータは次のとおりです。
> w@data[order(w$NAME),c('NAME','Live')]
NAME Live
13 Afghanistan 41
15 Albania 8
57 Algeria 18
14 Angola 45
19 Antarctica 1
17 Argentina 24
18 Armenia 8
21 Australia 206
22 Austria 14
23 Azerbaijan 18
30 Bahamas 3
28 Bangladesh 41
32 Belarus 4
25 Belgium 11
33 Belize 8
26 Benin 55
37 Bhutan 23
34 Bolivia 43
31 Bosnia and Herz. 4
38 Botswana 31
12 Bougainville 1
35 Brazil 218
36 Brunei 15
29 Bulgaria 12
27 Burkina Faso 71
24 Burundi 3
99 Cambodia 27
45 Cameroon 277
40 Canada 96
39 Central African Rep. 72
161 Chad 131
42 Chile 11
43 China 299
48 Colombia 84
47 Congo 62
49 Costa Rica 11
44 Côte d'Ivoire 85
82 Croatia 15
50 Cuba 3
51 Cyprus 4
52 Czechia 10
46 Dem. Rep. Congo 211
55 Denmark 5
54 Djibouti 5
56 Dominican Rep. 4
58 Ecuador 24
59 Egypt 15
152 El Salvador 5
2 England 1
75 Eq. Guinea 14
60 Eritrea 15
63 Estonia 7
159 eSwatini 5
64 Ethiopia 88
67 Falkland Is. 1
66 Fiji 10
65 Finland 13
20 Fr. S. Antarctic Lands 1
68 France 22
79 French Guiana 13
69 Gabon 43
73 Gambia 11
70 Georgia 20
53 Germany 25
71 Ghana 81
76 Greece 18
77 Greenland 3
78 Guatemala 27
72 Guinea 36
74 Guinea-Bissau 23
80 Guyana 16
83 Haiti 4
81 Honduras 10
84 Hungary 17
90 Iceland 2
86 India 448
85 Indonesia 707
88 Iran 78
89 Iraq 23
87 Ireland 5
91 Israel 34
92 Italy 34
93 Jamaica 4
95 Japan 15
94 Jordan 11
96 Kazakhstan 14
97 Kenya 67
5 Kosovo 1
101 Kuwait 3
98 Kyrgyzstan 6
102 Laos 83
110 Latvia 7
103 Lebanon 7
107 Lesotho 5
104 Liberia 31
105 Libya 9
108 Lithuania 10
109 Luxembourg 4
115 Macedonia 10
113 Madagascar 14
122 Malawi 17
123 Malaysia 134
116 Mali 68
121 Mauritania 7
114 Mexico 287
112 Moldova 10
119 Mongolia 12
118 Montenegro 6
111 Morocco 14
120 Mozambique 43
117 Myanmar 118
4 N. Cyprus 1
1 N. Ireland 1
124 Namibia 27
130 Nepal 121
129 Netherlands 15
125 New Caledonia 38
131 New Zealand 4
128 Nicaragua 11
126 Niger 23
127 Nigeria 519
139 North Korea 1
6 Norway 1
132 Oman 17
133 Pakistan 74
134 Panama 15
7 Papua New Guinea 1
141 Paraguay 23
135 Peru 93
136 Philippines 183
137 Poland 21
140 Portugal 9
138 Puerto Rico 4
142 Qatar 3
143 Romania 23
144 Russia 111
145 Rwanda 3
154 S. Sudan 69
146 Saudi Arabia 7
8 Scotland 1
148 Senegal 38
3 Serbia 1
151 Sierra Leone 24
156 Slovakia 11
157 Slovenia 7
150 Solomon Is. 73
153 Somalia 13
9 Somaliland 1
181 South Africa 30
100 South Korea 3
62 Spain 16
106 Sri Lanka 7
147 Sudan 75
155 Suriname 21
149 Svalbard Is. 1
158 Sweden 15
41 Switzerland 12
160 Syria 18
170 Taiwan 22
164 Tajikistan 13
171 Tanzania 125
163 Thailand 71
166 Timor-Leste 20
162 Togo 44
167 Trinidad and Tobago 7
168 Tunisia 6
169 Turkey 39
165 Turkmenistan 6
172 Uganda 43
173 Ukraine 22
16 United Arab Emirates 10
175 United States of America 219
174 Uruguay 5
176 Uzbekistan 11
179 Vanuatu 111
177 Venezuela 42
178 Vietnam 109
61 W. Sahara 3
10 Wales 1
11 West Bank 1
180 Yemen 11
182 Zambia 46
183 Zimbabwe 22
私は何を間違っていますか？
編集
FuzzyLeapfrog の回答に従って、南極大陸を削除し、地図をロビンソン図法に変換しました。
w <- w[-grep('Antarctica',w$NAME),]
w1 <- spTransform(w,CRS('+proj=robin'))
w2 <- cartogram_cont(w1,'Live')
tom <- 1 - w$Live/max(w$Live) # tonality
plot(w,col=rgb(tom,tom,tom))
plot(w1,col=rgb(tom,tom,tom))
plot(w2,col=rgb(tom,tom,tom))
メルカトル図法、ロビンソン図法、変形後の 3 つのマップを次に示します。灰色のトーンは、生きている言語の数に比例します (暗いほど数が多くなります)。
ロシアはまだ中国よりも大きいと思いませんか？
EDIT2
上記の Natural Earth マップは軽量のシェープファイルです (.shp は 182 kB しかありません)。より詳細なマップ (6.5 MB の .shp) を使用して、次のマップを取得しました (ロビンソン投影とロビンソン変形)。ロシアはまだ大きすぎる！国の原寸が最終的な形に影響するのかな（ないと思ってたけど、今思うと）。元のサイズが最終結果に影響しないようにするためのオプションがあるかもしれませんか?
EDIT3
Mollweide と Lambert Cylindrical の 2 つの正積図法を試しました。以下はランバートの結果で、現在赤で示されています。最初に投影されたマップ、次に投影された + 変形されたマップです。赤が多いほど、面積が大きくなります。しかし、そうではありません (パプア ニューギニアとオーストラリアを比較してみてください)。
cartogram_contパッケージの関数がcartogram本当にやるべきだと思っていることをしているのだろうかと思います。ヘルプ ページには、「ラバー シート歪みアルゴリズム (Dougenik et al. 1985)」に従っていると書かれています。