Tengo algunas demográfica y firmographic de datos.

Me gustaría parcela código postal áreas en las que un estado o una región más pequeña (por ejemplo, de la ciudad). Cada área sería anotado por el color de texto y/o específicos para esa zona. El resultado sería similar a http://maps.huge.info/ pero a) con anotada del texto; b) la salida en pdf; c) secuencias de comandos en R o Python.

Hay ningún paquete y el código que me permita hacer esto?

InformationsquelleAutor gappy | 2009-09-17

8 Comentarios

  1. 37

    Estoy asumiendo que usted desea mapas estáticos.

    Trazado del mapa en color con los códigos postales en R o Python

    (fuente: eduardoleoni.com)

    1) Obtener los archivos de forma de la zip límites y estado límites a la census.gov:

    2) el Uso de la parcela.el calor de la función que he publicado en este ASÍ, pregunta.

    Por ejemplo (se supone que el maryland shapefiles en el mapa subdirectorio):

    library(maptools)
    ##substitute your shapefiles here
    state.map <- readShapeSpatial("maps/st24_d00.shp")
    zip.map <- readShapeSpatial("maps/zt24_d00.shp")
    ## this is the variable we will be plotting
    zip.[email protected]$noise <- rnorm(nrow(zip.[email protected]))
    ## put the lab point x y locations of the zip codes in the data frame for easy retrieval
    labelpos <- data.frame(do.call(rbind, lapply(zip.[email protected], function(x) [email protected])))
    names(labelpos) <- c("x","y")                        
    zip.[email protected] <- data.frame(zip.[email protected], labelpos)
    ## plot it
    png(file="map.png")
    ## plot colors
    plot.heat(zip.map,state.map,z="noise",breaks=c(-Inf,-2,-1,0,1,2,Inf))
    ## plot text
    with(zip.[email protected][sample(1:nrow(zip.[email protected]), 10),] , text(x,y,NAME))
    dev.off()
    • Los enlaces a archivos shape en http://www.census.gov están rotos… me tomó un tiempo para encontrarlos. Pruebe esta dirección URL: census.gov/cgi-bin/geo/shapefiles2010/main. A continuación, utilice el menú desplegable para seleccionar «Código Postal de la Tabulación de las Áreas» y «los Estados (y equivalentes).»
    • ¿Te importaría explicar cómo puedo asignar valores a partir de un archivo csv que tiene una columna de código postal y otros datos de las columnas a utilizar este (disculpas si la respuesta es obvia, pero yo realmente no sabe R en todos)? Específicamente, estoy teniendo problemas para averiguar qué debo poner para [email protected]$noise <- rnorm(nrow([email protected])) labelpos <- data.frame(do.call(rbind, lapply([email protected], function(x) [email protected]))) y [email protected] <- data.frame([email protected], labelpos)
  2. 9

    Hay muchas maneras de hacer esto en R (ver la la visión espacial); muchos de estos dependen de los «mapas» paquete.

    • Parece que estos ejemplos están en el condado, no sabías que, a nivel de
  3. 3

    Alguien puede haber algo más directo para usted, pero he encontrado O’Reilly ‘Mashups de Datos en R’ muy interesante… en parte, es una espacial de la cartografía de la ejecución hipotecaria subastas.

    http://oreilly.com/catalog/9780596804770/

    • Además, la ausencia de DRM, y sólo $5…difícil de superar que lidiar!
  4. 2

    En Python, puede utilizar los shapefiles del censo de los estados unidos junto con el basemap paquete. Aquí es un ejemplo de de llenado en los estados en función de la población.

    • El enlace no parece funcionar
    • He actualizado
  5. 1

    Hay una rica y sofisticada serie de paquetes en R para la trama, hacer análisis, y otras funciones relacionadas con la SIG. Un lugar para empezar es el CRAN vista de tareas en De Datos Espaciales:
    Este es un complejo y a veces misterioso mundo, y toma un poco de trabajo entender.

    Si usted está buscando un libre, muy funcional de la aplicación de mapas, sugiero:

    MapWindow ( mapwindow.com)

    • No pude encontrar nada en que CRAN ver que me ayudara a visualizar el código postal de estadísticas en un mapa. El más cercano que he recibido fue el paquete muRL.
  6. 1

    Daniel Levine en TechCrunch Tendencias ha hecho cosas buenas con el maps paquete en R. Él tiene el código disponible en su sitio, también.

    Pablo sugerencia de mirar en el Procesamiento de Ben Fry se utiliza para hacer zipdecode – es también un buen lugar, si usted está para arriba para el aprendizaje de una (Java-como) nuevo idioma.

    • Nota: las Tendencias de mapas código postal de nivel.
    • gracias Matt, sí, las tendencias de los mapas son el código postal de nivel, pero en lugar de sombreado código postal áreas, de hecho, me asignan la zipcodes de lat/long coords. Cualquiera es bienvenido a el aunque el código.
  7. 0

    Dependiendo de su aplicación, un largo camino podría ser algo como esto:

    http://googlemapsmania.blogspot.com/2006/07/new-google-maps-us-zip-code-mashups.html

    Para asignar los datos. Si eso no era exactamente lo que usted desea, usted puede obtener raw código postal shapefiles de census.gov y hacerlo de forma manual, lo cual es un dolor.

    También, si no la has visto, esta es una buena manera de interactuar con datos similares, y podría ofrecer algunas pistas:

    http://benfry.com/zipdecode/

    • muy bonito, pero estos son visualizaciones de los códigos postales de lugares/de los límites. Estoy buscando una manera flexible en R o Python para generar mapas personalizados de color o texto comentado-zip regiones.
  8. 0

    Echa un vistazo a este en línea excelente herramienta de visualización IBM
    http://manyeyes.alphaworks.ibm.com/manyeyes/

    EDITAR FYI, ManyEyes utiliza el Prefuse caja de herramientas de visualización para algunos de sus viz. Aunque está basado en java, framework, sino que también proporcionan un Flash/ActionScript herramienta para la web.

    • eso es genial. Tiene algunas cosas en común con la gapminder.org
    • No es que lo mismo que fue presentado por Hans Rosling en TED hace un par de años
    • bueno, pero manyeyes no responde a mi pregunta. Creo que es muy diferente de gapminder. Wattenberg es una visualización chico, Rosling es un científico social, y el diferente enfoque de la muestra.

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