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  • 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

    library(rgdal)
    library(sp)
    library(data.table)
    library(dplyr)
    library(plyr)
    destfile="GEOFLA.tar.gz")
    untar("GEOFLA.tar.gz")

    这些数据包含人口。所以我们要按部门汇总

    dep@data <- inner_join(dep@data, pop)
    dep@data <- inner_join(dep@data, superficie)
    dep@data$POPULATION <- dep@data$POPULATION * 1000

    然后我们将恢复道路事故数据

    
    acc_caract$dep[which(acc_caract$dep %in% "201")] <- "2A0"
    acc_caract$dep[which(acc_caract$dep %in% "202")] <- "2B0"
    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

    data_plot <-  c(
    "2010_2015" = dep_with_nb_acc(acc_caract, dep,nb_an = 6),
    "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)

    zmax = max(data_plot[[1]]@data$freq_par_hab)
    spplot(obj = data_plot$'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。

    zmin = min(data_plot[[8]]@data$freq_par_hab)
    zmax = max(data_plot[[8]]@data$freq_par_hab)
    spplot(obj = data_plot$'2010_2015_n',"freq_par_hab",at = seq(zmin, zmax, by = (zmax-zmin)/10),main = "")

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tecdat/p/12889363.html
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