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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】| 區域數據可視化技巧

在生物信息學領域，數據可視化是理解復雜數據集的關鍵。Choropleth地圖是一種特別有用的工具，它通過顏色變化來展示地理區域與數值變量之間的關系。本文將介紹如何使用R語言中的leaflet包和ggplot2包來創建交互式和靜態的Choropleth地圖。

Choropleth地圖簡介

Choropleth地圖是一種區域地圖，其中每個區域的顏色深淺表示該區域的數值大小。這種地圖非常適合展示地理分布數據，如人口密度、疾病發病率等。在生物信息學中，我們經常需要分析和展示基因表達數據、物種分布等地理相關數據，Choropleth地圖提供了一種直觀的方式來展示這些信息。

R語言中的Choropleth地圖

R語言是一種強大的統計計算和圖形軟件，它提供了多種包來創建Choropleth地圖。本文將重點介紹兩個包：leaflet和ggplot2。

leaflet包：創建交互式Choropleth地圖

leaflet包允許我們創建交互式地圖，用戶可以縮放和探索不同區域的數據。這種交互性對于展示大規模數據集特別有用，因為它允許用戶深入查看特定區域的數據。

安裝和加載leaflet包

首先，我們需要安裝并加載leaflet包。在R控制臺中運行以下命令：

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

創建交互式Choropleth地圖

接下來，我們將創建一個簡單的交互式Choropleth地圖。假設我們有一個包含美國各州人口數據的數據框df，以及一個包含州邊界的Shapefile文件us_states.shp。

# 加載必要的包
library(leaflet)
library(sp)# 讀取Shapefile文件
states <- readOGR("us_states.shp")# 創建Choropleth地圖
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))# 顯示地圖
map

在上面的代碼中，我們首先讀取了州邊界的Shapefile文件，并將其存儲在states變量中。然后，我們使用leaflet()函數創建了一個地圖對象，并添加了底圖（Esri.NatGeoWorldMap）。接下來，我們使用addPolygons()函數添加了州邊界，并根據df數據框中的數值變量設置了填充顏色。最后，我們使用highlightOptions()函數設置了高亮選項，以便在用戶點擊某個州時突出顯示該州。

自定義顏色和高亮選項

你可以根據需要自定義顏色和高亮選項。例如，你可以使用不同的顏色方案或調整高亮選項的參數。

# 自定義顏色方案
pal <- colorNumeric(palette = "Blues", na.color = "white", domain = df$value)# 自定義高亮選項
highlightOptions(color = "white",weight = 3,bringToFront = TRUE
)

ggplot2包：創建靜態Choropleth地圖

ggplot2包提供了創建靜態Choropleth地圖的能力，這些地圖在報告和演示中非常有用，因為它們提供了一個清晰的、不隨用戶操作變化的視覺表示。

安裝和加載ggplot2包

首先，我們需要安裝并加載ggplot2包。在R控制臺中運行以下命令：

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

創建靜態Choropleth地圖

接下來，我們將創建一個簡單的靜態Choropleth地圖。假設我們有一個包含美國各州人口數據的數據框df，以及一個包含州邊界的Shapefile文件us_states.shp。

# 加載必要的包
library(ggplot2)
library(sp)# 讀取Shapefile文件
states <- readOGR("us_states.shp")# 將Shapefile轉換為SpatialPolygonsDataFrame
states_sp <- as(states, "SpatialPolygonsDataFrame")# 創建Choropleth地圖
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 = "美國各州人口分布圖", x = "", y = "")# 顯示地圖
print(map)

在上面的代碼中，我們首先讀取了州邊界的Shapefile文件，并將其轉換為SpatialPolygonsDataFrame對象。然后，我們使用ggplot()函數創建了一個地圖對象，并添加了州邊界。接下來，我們使用geom_polygon()函數添加了州邊界，并根據df數據框中的數值變量設置了填充顏色。最后，我們使用scale_fill_gradient()函數設置了顏色漸變，并使用labs()函數設置了標題和坐標軸標簽。

自定義顏色和標簽

你可以根據需要自定義顏色和標簽。例如，你可以使用不同的顏色方案或調整標簽的參數。

# 自定義顏色方案
scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red")# 自定義標簽
labs(title = "美國各州人口分布圖", x = "", y = "")

結論

通過本文，你已經學會了如何使用R語言中的leaflet包和ggplot2包來創建交互式和靜態的Choropleth地圖。這些地圖對于展示地理分布數據非常有用，可以幫助你更好地理解和分析復雜的生物信息數據。

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