世界地图ggmap世界地图ggmap(World map with ggmap)

我使用ggmap并希望有地图集中在澳大利亚的世界的，而我可以很容易地绘制地理编码点。 ggmap似乎是一个容易得多相比其他一些制图软件的使用。然而，当我通过使用它下面的错误代码的地图带来的。

gc <- geocode('australia')
center <- as.numeric(gc) 
> map <- get_map(location = center, source="google", maptype="terrain", zoom=0)
Error: zoom must be a whole number between 1 and 21

从get_map帮助：“缩放：地图缩放，从0（全世界）的整数21（楼），默认值为10（市）开放街道地图限制18的缩放，并在雄蕊地图的限制取决于地图类型。 “自动”自动确定包围盒规格的变焦，并且默认为10与中心/变焦规范“。

变焦更改为一个没有错误get_map但确实为绘制该地图

map <- get_map(location = center, source="google", maptype="terrain", zoom=1)
ggmap(map)

Warning messages:
1: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf
2: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf
3: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf
4: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf

它看起来像经度不被渡过难关。最后为2的变焦它的工作，而是通过地图全世界不带

所以，我的问题是如何使用get_map获得世界地图？

会议信息：

sessionInfo（）R版本2.15.0（2012-03-30）平台：I386-PC-的mingw32 / I386（32位）

locale:
[1] LC_COLLATE=English_United Kingdom.1252 
[2] LC_CTYPE=English_United Kingdom.1252   
[3] LC_MONETARY=English_United Kingdom.1252
[4] LC_NUMERIC=C                           
[5] LC_TIME=English_United Kingdom.1252    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] mapproj_1.1-8.3 maps_2.2-6      rgdal_0.7-12    sp_0.9-99      
[5] ggmap_2.1       ggplot2_0.9.1  

loaded via a namespace (and not attached):
[1] colorspace_1.1-1   dichromat_1.2-4    digest_0.5.2       grid_2.15.0       
[5] labeling_0.1       lattice_0.20-6     MASS_7.3-17        memoise_0.1       
[9] munsell_0.3        plyr_1.7.1         png_0.1-4          proto_0.3-9.2     
[13] RColorBrewer_1.0-5 reshape2_1.2.1     RgoogleMaps_1.2.0  rjson_0.2.8       
[17] scales_0.2.1       stringr_0.6        tools_2.15.0

Answer 1:

编辑：更新后GGPLOT2 v 0.9.3

我想类似的东西recenty但收效甚微。不过，也有许多方法来市中心，距离世界地图map包：看到这里，这里和这里。从后者使用代码，下面是集中在经度160的世界地图为例，绘制CRAN镜像地址（使用获得的坐标geocode()在世界地图上使用GGPLOT2绘出了从该ggmap包功能），和颜色新西兰（使用geom_polygon ）。围绕在地图上的经度160让所有非洲在地图的左边，大部分格陵兰岛在地图的右侧。

library(maps)
library(plyr)
library(ggplot2)
library(sp)
library(ggmap)

# Get some points to plot - CRAN Mirrors
Mirrors = getCRANmirrors(all = FALSE, local.only = FALSE)

Mirrors$Place = paste(Mirrors$City, ", ", Mirrors$Country, sep = "")    # Be patient
tmp = geocode(Mirrors$Place)
Mirrors = cbind(Mirrors, tmp)

###################################################################################################
# Recentre worldmap (and Mirrors coordinates) on longitude 160
### Code by Claudia Engel  March 19, 2012, www.stanford.edu/~cengel/blog

### Recenter ####
center <- 160 # positive values only

# shift coordinates to recenter CRAN Mirrors
Mirrors$long.recenter <- ifelse(Mirrors$lon < center - 180 , Mirrors$lon + 360, Mirrors$lon)

# shift coordinates to recenter worldmap
worldmap <- map_data ("world")
worldmap$long.recenter <- ifelse(worldmap$long < center - 180 , worldmap$long + 360, worldmap$long)

### Function to regroup split lines and polygons
# Takes dataframe, column with long and unique group variable, returns df with added column named group.regroup
RegroupElements <- function(df, longcol, idcol){
  g <- rep(1, length(df[,longcol]))
  if (diff(range(df[,longcol])) > 300) { # check if longitude within group differs more than 300 deg, ie if element was split
    d <- df[,longcol] > mean(range(df[,longcol])) # we use the mean to help us separate the extreme values
    g[!d] <- 1 # some marker for parts that stay in place (we cheat here a little, as we do not take into account concave polygons)
    g[d] <- 2 # parts that are moved
  }
  g <- paste(df[, idcol], g, sep=".") # attach to id to create unique group variable for the dataset
  df$group.regroup <- g
  df
}

### Function to close regrouped polygons
# Takes dataframe, checks if 1st and last longitude value are the same, if not, inserts first as last and reassigns order variable
ClosePolygons <- function(df, longcol, ordercol){
  if (df[1,longcol] != df[nrow(df),longcol]) {
    tmp <- df[1,]
    df <- rbind(df,tmp)
  }
  o <- c(1: nrow(df)) # rassign the order variable
  df[,ordercol] <- o
  df
}

# now regroup
worldmap.rg <- ddply(worldmap, .(group), RegroupElements, "long.recenter", "group")

# close polys
worldmap.cp <- ddply(worldmap.rg, .(group.regroup), ClosePolygons, "long.recenter", "order") # use the new grouping var
#############################################################################

# Plot worldmap using data from worldmap.cp
windows(9.2, 4)
worldmap = ggplot(aes(x = long.recenter, y = lat), data = worldmap.cp) + 
  geom_polygon(aes(group = group.regroup), fill="#f9f9f9", colour = "grey65") + 
  scale_y_continuous(limits = c(-60, 85)) + 
  coord_equal() +  theme_bw() + 
  theme(legend.position = "none",
    panel.grid.major = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank(),
    axis.title.x = element_blank(),
    axis.title.y = element_blank(),
    #axis.text.x = element_blank(),
    axis.text.y = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(), 
    panel.border = element_rect(colour = "black"))

# Plot the CRAN Mirrors
worldmap = worldmap + geom_point(data = Mirrors, aes(long.recenter, lat),
   colour = "red", pch = 19, size = 3, alpha = .4)

# Colour New Zealand
# Take care of variable names in worldmap.cp
head(worldmap.cp)
worldmap + geom_polygon(data = subset(worldmap.cp, region == "New Zealand", select = c(long.recenter, lat, group.regroup)), 
          aes(x = long.recenter, y = lat, group = group.regroup), fill = "blue")

Answer 2:

我最近得到了同样的错误，并将其归结为ggmap不顺心的纬度之外$ \ $下午80℃。

但是，我不得不单独下载我的形象，因为它是一个下载（使用OSM）过大; 这是不是你的问题，但是我记录它为未来的读者。

下面是我如何解决它：

墨卡托的单独下载通过投影图像BigMap
纬度需要一些护理：我告诉你随纬度的限制同样的错误之外$ \ $下午80℃时，我希望一切都应该罚款，直到85°OSM盖），但我没有跟踪下来，因为我反正不要“T需要非常高纬度地区。
0°/ 0°中心是对我的目的（我在欧洲:-)），但你肯定可以减少图像等。无论是对你有好处，并通过自己包起来cbind 。只要确保你知道你切的经度。
然后设置你的图像的边界框
并指定相应的类

这是我做的：

require ("ggmap")
library ("png")

zoom <- 2
map <- readPNG (sprintf ("mapquest-world-%i.png", zoom))
map <- as.raster(apply(map, 2, rgb))

# cut map to what I really need
pxymin <- LonLat2XY (-180,73,zoom+8)$Y # zoom + 8 gives pixels in the big map
pxymax <- LonLat2XY (180,-60,zoom+8)$Y # this may or may not work with google
                                       # zoom values
map <- map [pxymin : pxymax,]

# set bounding box
attr(map, "bb") <- data.frame (ll.lat = XY2LonLat (0, pxymax + 1, zoom+8)$lat, 
                                  ll.lon = -180, 
                                  ur.lat = round (XY2LonLat (0, pxymin, zoom+8)$lat), 
                                  ur.lon = 180)
class(map) <- c("ggmap", "raster")

ggmap (map) + 
  geom_point (data = data.frame (lat = runif (10, min = -60 , max = 73), 
                                 lon = runif (10, min = -180, max = 180)))

结果：

编辑：我打了一下周围的谷歌地图，但我没有得到正确的纬度。 :-(

Answer 3:

退房ggplot的内置coord_map。这可以无需第三方瓦片的集合创建地图。它非常适合简单的地图，可以使用所有这些都是ggplot的美。

http://docs.ggplot2.org/current/coord_map.html

Answer 4:

我已成功地建立基于谷歌地图的世界地图。这是不幸的是稍微扭曲，因为我相信ggmap /谷歌地图强加限制（数据长度= 409600个像素，尺寸是792的倍数）。然而，以下的规模，范围和缩放参数的组合提供了谷歌的世界地图与ggmap。

Natrally，你可以改变lon到longitudal对焦点切换到澳洲，如你所愿。

library(tidyverse)

your_gmaps_API_key <- ""

get_googlemap(center = c(lon = 0, lat = 0)
          , zoom = 1
          , maptype="roadmap"
          , size = c(512,396) 
          , scale = 2
          , color = "bw"
          , key = your_gmaps_API_key) %>% ggmap(.)