2025.05.28【Choropleth】群体进化学专用图：区域数据可视化

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The cartography comes with a set of geospatial data
included. Learn how to use it to build a choropleth map.

2025.05.14【Choropleth】| 区域数据可视化技巧

在生物信息学领域，数据可视化是理解复杂数据集的关键。Choropleth地图是一种特别有用的工具，它通过颜色变化来展示地理区域与数值变量之间的关系。本文将介绍如何使用R语言中的leaflet包和ggplot2包来创建交互式和静态的Choropleth地图。

Choropleth地图简介

Choropleth地图是一种区域地图，其中每个区域的颜色深浅表示该区域的数值大小。这种地图非常适合展示地理分布数据，如人口密度、疾病发病率等。在生物信息学中，我们经常需要分析和展示基因表达数据、物种分布等地理相关数据，Choropleth地图提供了一种直观的方式来展示这些信息。

R语言中的Choropleth地图

R语言是一种强大的统计计算和图形软件，它提供了多种包来创建Choropleth地图。本文将重点介绍两个包：leaflet和ggplot2。

leaflet包：创建交互式Choropleth地图

leaflet包允许我们创建交互式地图，用户可以缩放和探索不同区域的数据。这种交互性对于展示大规模数据集特别有用，因为它允许用户深入查看特定区域的数据。

安装和加载leaflet包

首先，我们需要安装并加载leaflet包。在R控制台中运行以下命令：

install.packages("leaflet")
library(leaflet)

创建交互式Choropleth地图

接下来，我们将创建一个简单的交互式Choropleth地图。假设我们有一个包含美国各州人口数据的数据框df，以及一个包含州边界的Shapefile文件us_states.shp。

# 加载必要的包
library(leaflet)
library(sp)# 读取Shapefile文件
states <- readOGR("us_states.shp")# 创建Choropleth地图
map <- leaflet(states) %>%addProviderTiles(providers$Esri.NatGeoWorldMap) %>%addPolygons(data = df, fillColor = ~pal(value), color = "black", weight = 1,opacity = 1,fillOpacity = 0.5,highlight = highlightOptions(color = "white",weight = 3,bringToFront = TRUE))# 显示地图
map

在上面的代码中，我们首先读取了州边界的Shapefile文件，并将其存储在states变量中。然后，我们使用leaflet()函数创建了一个地图对象，并添加了底图（Esri.NatGeoWorldMap）。接下来，我们使用addPolygons()函数添加了州边界，并根据df数据框中的数值变量设置了填充颜色。最后，我们使用highlightOptions()函数设置了高亮选项，以便在用户点击某个州时突出显示该州。

自定义颜色和高亮选项

你可以根据需要自定义颜色和高亮选项。例如，你可以使用不同的颜色方案或调整高亮选项的参数。

# 自定义颜色方案
pal <- colorNumeric(palette = "Blues", na.color = "white", domain = df$value)# 自定义高亮选项
highlightOptions(color = "white",weight = 3,bringToFront = TRUE
)

ggplot2包：创建静态Choropleth地图

ggplot2包提供了创建静态Choropleth地图的能力，这些地图在报告和演示中非常有用，因为它们提供了一个清晰的、不随用户操作变化的视觉表示。

安装和加载ggplot2包

首先，我们需要安装并加载ggplot2包。在R控制台中运行以下命令：

install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

创建静态Choropleth地图

接下来，我们将创建一个简单的静态Choropleth地图。假设我们有一个包含美国各州人口数据的数据框df，以及一个包含州边界的Shapefile文件us_states.shp。

# 加载必要的包
library(ggplot2)
library(sp)# 读取Shapefile文件
states <- readOGR("us_states.shp")# 将Shapefile转换为SpatialPolygonsDataFrame
states_sp <- as(states, "SpatialPolygonsDataFrame")# 创建Choropleth地图
map <- ggplot(data = states_sp, aes(x = long, y = lat, group = group)) +geom_polygon(aes(fill = value), color = "black") +scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red") +labs(title = "美国各州人口分布图", x = "", y = "")# 显示地图
print(map)

在上面的代码中，我们首先读取了州边界的Shapefile文件，并将其转换为SpatialPolygonsDataFrame对象。然后，我们使用ggplot()函数创建了一个地图对象，并添加了州边界。接下来，我们使用geom_polygon()函数添加了州边界，并根据df数据框中的数值变量设置了填充颜色。最后，我们使用scale_fill_gradient()函数设置了颜色渐变，并使用labs()函数设置了标题和坐标轴标签。

自定义颜色和标签

你可以根据需要自定义颜色和标签。例如，你可以使用不同的颜色方案或调整标签的参数。

# 自定义颜色方案
scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red")# 自定义标签
labs(title = "美国各州人口分布图", x = "", y = "")

结论

通过本文，你已经学会了如何使用R语言中的leaflet包和ggplot2包来创建交互式和静态的Choropleth地图。这些地图对于展示地理分布数据非常有用，可以帮助你更好地理解和分析复杂的生物信息数据。

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