span8号
斯潘4
尽管热图通常被称为热点图,它们是不同的。heatmap在不考虑任何其他属性的情况下识别数据集群,并且在统计上不显著。它们有助于数据集群的快速可视化。本教程将向您展示如何使用r创建heatmap,ggmap包,和FME。要开始使用FME和R,请阅读教程:R调用者入门以及RCaller变压器文件.
R安装
R Studio或任何R控制台
热处理-完成.fmwt已完成的heatmap工作区(注意:此工作区包含用于操作系统更改文件路径的附加用户参数,边界框和缩放)
GGMAP地图是一个在静态地图上创建空间可视化的R包。如果您已经熟悉ggplot2型打包功能相同。
请确保R已安装开始之前在您的计算机上。我们将使用R工作室安装ggmap包,但可以使用任何r控制台。
1。打开R Studio(或其他R控制台)
打开r studio并创建一个新的r脚本。我们需要先安装ggmap包,然后才能继续进行FME。
在新的R脚本中,键入并运行:
安装.packages(“ggmap”)
在FME中使用RCaller之前,最好先在R控制台中测试脚本。控制台提供更好的调试消息,并允许您实时直观地查看数据发生了什么。对于本教程,我们将直接跳到FME工作台,因为脚本已经调试好了。如果您使用自己的数据,首先使用R控制台。
2.第2条。读取犯罪csv数据
在FME工作台中,打开空白工作区并添加csv阅读器。浏览到Crimes2012-17.csv数据集。设置坐标。系统到LL84.在参数中,将属性定义设置为手动,然后将x和y的类型更改为x_坐标和y_坐标,分别单击“确定”。
此数据集已被清除,如果您使用自己的数据,确保数据在LL84中,并且有纬度和经度或X和Y的列。
输入csv犯罪数据
三。创建用户参数
我们需要两个用户参数来帮助选择我们要分析的犯罪类型以及保存最终图像文件的位置。
在导航窗口中,右键单击“用户参数”,然后选择“创建用户参数”。然后设置以下内容:
类型 | 选择 |
名字 | 犯罪类型 |
提示 | 选择要分析的犯罪: |
出版 | 是的 |
可选的 | 不 |
属性分配 | 下车 |
对于配置,选择椭圆,然后单击“编辑选项”列表底部的“导入”。这将打开导入向导。选择csv作为格式,选择crimes2012-17.csv文件作为数据集,单击下一步。然后选择要从中导入的属性值并确保选择了csv,然后单击继续。选择选项列表的类型,然后单击导入。犯罪类型列表将填充编辑选项列表。单击“确定”保存参数。
犯罪类型用户参数创建
创建另一个用户参数并设置以下内容:
类型 | 文本 |
名字 | 共同用户名 |
提示 | 输入计算机用户名: |
出版 | 是的 |
可选的 | 不 |
属性分配 | 下车 |
创建comusername用户参数
4。添加调用器
既然我们已经创建了两个已发布的参数,那么就可以添加R脚本了。将一个RCaller添加到画布并将其连接到csv阅读器。
在参数中,将输入表从csv更改为crime,您可能需要将RCaller重新连接到读卡器。
将RCaller中的表格从csv更改为crime,然后重新连接读卡器。
现在将以下脚本粘贴到R脚本区域:
图书馆(ggmap)犯罪<-子集(犯罪,type=“$(typeofcrime)”)bounding box<-c(bottom=49.2,顶部=49.4,左=-123.4,right=-123.0)heatmap<-get-stamenmap(bounding-box,maptype=“碳粉”,缩放=10)ggmap(heatmap)+geom_点(aes(x=x,y=y),则数据=犯罪,α=0.5,颜色=“红色”,尺寸=3,shape=“”+统计密度2d(数据=犯罪,aes(x=x,y=y,填充物=.Level…..α=0.5),尺寸=0.01,BIN=30,geom=“polygon”)+缩放填充渐变(low=“green”,high=“red”)+facet_wrap(~year)+ggtitle(“$(typeofcrime)”)ggsave(“c:/users/$(comusername)/documents/$(typeofcrime)from 2012-2017.png”)fmeoutput<-data.frame(1)
如果不想保存到“文档”文件夹,您可以更改路径。注意斜线的方向。
5。运行工作区
现在运行启用了提示的工作区以输入参数值。然后打开保存PNG的文件夹。
最终输出,偷自行车取暖
以下是针对heatmap r脚本的故障模式与影响分析(FME)细分。要更详细地了解如何使用ggmap,查看ggmap包文档。
这将按犯罪类型细分犯罪数据表。
犯罪<-子集(犯罪,type=“$(犯罪类型)”)
这将创建纬度/经度相关区域的边界框,其中顶部和底部是纬度,右侧和左侧是经度。可以很容易地转换为已发布的参数,请参见已完成的工作区。
边框=49.2,=49.4,左=-123.2,右=-123.0)
将基映射设置为stamen映射,可以将maptype更改为toner,地形或水彩。
heatmap<-获取stamenmap(边界框,maptype=“碳粉”,缩放=10)
在您看到的任何地方,x=和y=这些值反映了纬度和经度列的属性名。data=将反映您在RCaller中命名的表。因为我们已经将数据我们可以称之为犯罪。
几何点(aes(x=x,y=y),则数据=犯罪,α=0.5,颜色=“红色”,尺寸=3,形状=“。”
如果不想刻面,请删除此行。或者,您可以通过两个属性向facet添加一个附加属性:只需将facet从wrap更改为grid,即方格网(邻里~年):
面包(~年)
ggtitle是图像顶部的标题。您可以使用用户参数或常量值来更改:
ggtitle(“$(犯罪类型)”)
这一行将地图保存为图像。可以使用直接文件路径或已发布的参数。文件也可以保存为PDF格式。
ggsave(“C:/users/$(comusername)/documents/$(typeofcrime)from 2012-2017.png”)。
fmeoutput是RCaller中的强制行。可以更改data.frame()值以提取数据。有关fmeoutput的更多信息,请参阅RCaller文档.
fmeoutput<-data.frame(1)
如果您收到以下错误消息,但是你通过R控制台安装了ggmap,确保ggmap包安装在与fme查找R解释器可执行文件相同的位置。这可以通过进入工具>FME选项>翻译,然后在R解释器下找到:
如果你得到一个谷歌地图403错误,这只意味着地图服务现在很忙,请稍等片刻,然后尝试重新运行工作区。
如果您收到任何其他错误消息,检查并确保您的代码正确。通过用实际值替换发布的参数,再次检查代码是否在R控制台中工作。
数据属性
此处使用的数据源于温哥华市,不列颠哥伦比亚省。它包含根据开放政府许可证(温哥华)获得许可的信息。
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