R语言,mapdeck包,add_screengrid方格子热图

演示
# Wed Sep 02 22:42:20 2020 -

# 字符编码:UTF-8
# R 版本:R x64 4.0.2 for window 10
# cgh163email@163.com
# 个人笔记不负责任
# —— 拎了个梨🍐


rm(list=ls());gc()
.rs.restartR()
require(mapdeck)
## You need a valid access token from Mapbox
# key <- 'abc'
set_token( key )

# df <- read.csv(paste0(  'https://raw.githubusercontent.com/uber-common/deck.gl-data/master/',  'examples/3d-heatmap/heatmap-data.csv'))
df <- read.csv('heatmap-data.csv')
df <- df[ !is.na(df$lng), ]
df$weight <- sample(1:10, size = nrow(df), replace = T)
# Wed Sep 02 23:11:21 2020 ---基础---------------------------

mapdeck( style = mapdeck_style('dark'), pitch = 45 ) %>%
  add_screengrid(
    data = df
    , lat = "lat"
    , lon = "lng"
    , weight = "weight",
    , layer_id = "screengrid_layer"
    , cell_size = 10
    , opacity = 0.3
  )

# Wed Sep 02 23:11:06 2020 --sf对象作图----------------------------

library(sfheaders)
sf <- sfheaders::sf_point( df, x = "lng", y = "lat")

mapdeck( style = mapdeck_style('dark'), pitch = 45 ) %>%
  add_screengrid(
    data = sf
    # , weight = "weight", #  锁定大小
    , layer_id = "screengrid_layer"
    , cell_size = 10 #  格子大小
    , opacity = 0.8 # 0~1,不透明度
  )

参数机翻
1   map a mapdeck map object    一個mapdeck地圖對象
2   data    data to be used in the layer. All coordinates are expected to be EPSG:4326 (WGS 84) coordinate system   圖層中要使用的數據。 所有坐標均應為EPSG:4326(WGS 84)坐標系
3   lon column containing longitude values  包含經度值的列
4   lat column containing latitude values   包含緯度值的列
5   polyline    optional column of data containing the polylines, if using encoded polylines    如果使用編碼折線,則包含折線的數據的可選列
6   weight  the weight of each value. Default 1 每個值的權重。 默認值1
7   aggregation one of 'min', 'mean', 'max', 'sum'. If supplied it specifies how the weights used.  “最小”,“平均”,“最大”,“和”之一。 如果提供,則指定如何使用權重。
8   colour_range    vector of 6 hex colours 6種十六進制顏色的向量
9   opacity opacity of cells. Value between 0 and 1. Default 0.8    細胞的不透明性。 介於0和1之間的值。默認值為0.8
10  cell_size   size of grid squares in pixels. Default 50  網格正方形的大小(以像素為單位)。 默認值50
11  layer_id    single value specifying an id for the layer. Use this value to distinguish between shape layers of the same type. Layers with the same id are likely to conflict and not plot correctly 指定圖層ID的單個值。 使用此值可以區分相同類型的形狀圖層。 具有相同ID的圖層可能會發生衝突並且無法正確繪製
12  update_view logical indicating if the map should update the bounds to include this layer    邏輯指示地圖是否應更新邊界以包括此圖層
13  focus_layer logical indicating if the map should update the bounds to only include this layer   邏輯指示地圖是否應將邊界更新為僅包括此圖層
14  digits  number of digits for rounding coordinates   舍入坐標的位數
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,240评论 6 498
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,328评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,182评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,121评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,135评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,093评论 1 295
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,013评论 3 417
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,854评论 0 273
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,295评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,513评论 2 332
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,678评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,398评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,989评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,636评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,801评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,657评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,558评论 2 352