r语言空间可视化绘制道路交通安全事故地图

原文链接:http://tecdat.cn/?p=13255

当我们要可视化事故数量时，其想法是根据部门的人员进行标准化。

我们将从恢复底图开始

1. library(rgdal)

2. library(sp)

3. library(data.table)

4. library(dplyr)

5. library(plyr)

6. destfile="GEOFLA.tar.gz")

7. untar("GEOFLA.tar.gz")

这些数据包含人口。所以我们要按部门汇总

1. dep@data <- inner_join(dep@data, pop)

2. dep@data <- inner_join(dep@data, superficie)

3. dep@data$POPULATION <- dep@data$POPULATION * 1000

然后我们将恢复道路事故数据
 

1. 


2. acc_caract$dep[which(acc_caract$dep %in% "201")] <- "2A0"

3. acc_caract$dep[which(acc_caract$dep %in% "202")] <- "2B0"

4. acc_caract$dep <- substr(acc_caract$dep, 1, 2)

现在，我们可以按年份、按部门（或按时间汇总）进行计数

1. data_plot <-  c(

2. "2010_2015" = dep_with_nb_acc(acc_caract, dep,nb_an = 6),

3. "2010_2015_n" = dep_with_nb_acc(acc_caract, dep,nb_an = 6,normalize=TRUE))

第一个是超过6年的事故数量，已按人群归一化（可以将其视为人身伤害的频率）

1. zmax = max(data_plot[[1]]@data$freq_par_hab)

2. spplot(obj = data_plot$'2010_2015',"freq_par_hab",at = seq(0, zmax, by = zmax/10),main = "")

我们也可以按频率进行标准化，以找出最危险的部门。我们还采用了对数。

1. zmin = min(data_plot[[8]]@data$freq_par_hab)

2. zmax = max(data_plot[[8]]@data$freq_par_hab)

3. spplot(obj = data_plot$'2010_2015_n',"freq_par_hab",at = seq(zmin, zmax, by = (zmax-zmin)/10),main = "")