Nothing
### R code from vignette source 'rworldmapFAQ.Rnw'
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### code chunk number 1: rworldmapFAQ.Rnw:25-26
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options(width=70)
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### code chunk number 2: plotSetup
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par(mai=c(0,0,0.2,0),xaxs="i",yaxs="i")
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### code chunk number 3: rworldmapFAQ.Rnw:64-66
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require(rworldmap)
library(rworldmap)
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### code chunk number 4: showExampleCountryData
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data(countryExData)
countryExData[5:10,1:5]
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### code chunk number 5: joinCountryData2Map1
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data(countryExData)
sPDF <- joinCountryData2Map( countryExData,
, joinCode = "ISO3"
, nameJoinColumn = "ISO3V10" )
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### code chunk number 6: mapCountryData1
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par(mai=c(0,0,0.2,0),xaxs="i",yaxs="i")
mapCountryData( sPDF, nameColumnToPlot="BIODIVERSITY" )
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### code chunk number 7: mapCountryData2
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mapParams <- mapCountryData( sPDF
, nameColumnToPlot="BIODIVERSITY"
, addLegend=FALSE )
do.call( addMapLegend, c(mapParams, legendWidth=0.5, legendMar = 2))
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### code chunk number 8: mapGriddedData1
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par(mai=c(0,0,0.2,0),xaxs="i",yaxs="i")
data(gridExData)
mapGriddedData(gridExData)
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### code chunk number 9: mapHalfDegreeGridToCountries1
###################################################
par(mai=c(0,0,0.2,0),xaxs="i",yaxs="i")
mapParams <- mapHalfDegreeGridToCountries(gridExData, addLegend=FALSE)
do.call( addMapLegend, c(mapParams, legendWidth=0.5, legendMar = 2))
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### code chunk number 10: country2Region1
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#Using country2Region to calculate mean Environmental Health index in Stern regions.
sternEnvHealth <- country2Region( inFile=countryExData
, nameDataColumn="ENVHEALTH"
, joinCode="ISO3"
, nameJoinColumn="ISO3V10"
, regionType="Stern"
, FUN="mean" )
print(sternEnvHealth)
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### code chunk number 11: mapByRegion1
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par(mai=c(0,0,0.2,0),xaxs="i",yaxs="i")
mapByRegion( countryExData
, nameDataColumn="CLIMATE"
, joinCode="ISO3"
, nameJoinColumn="ISO3V10"
, regionType="Stern"
, FUN="mean" )
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### code chunk number 12: colourPalette
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par(mai=c(0,0,0.2,0),xaxs="i",yaxs="i")
#joining the data to a map
sPDF <- joinCountryData2Map( countryExData
, joinCode = "ISO3"
, nameJoinColumn = "ISO3V10"
)
#creating a user defined colour palette
op <- palette(c('green','yellow','orange','red'))
#find quartile breaks
cutVector <- quantile(sPDF@data[["BIODIVERSITY"]],na.rm=TRUE)
#classify the data to a factor
sPDF@data[["BIOcategories"]] <- cut( sPDF@data[["BIODIVERSITY"]]
, cutVector
, include.lowest=TRUE )
#rename the categories
levels(sPDF@data[["BIOcategories"]]) <- c('low', 'med', 'high', 'vhigh')
#mapping
mapCountryData( sPDF
, nameColumnToPlot='BIOcategories'
, catMethod='categorical'
, mapTitle='Biodiversity categories'
, colourPalette='palette'
, oceanCol='lightblue'
, missingCountryCol='white' )
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### code chunk number 13: finalFigure2
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par(mai=c(0,0,0.2,0),xaxs="i",yaxs="i")
mapCountryData( sPDF
, nameColumnToPlot='BIOcategories'
, catMethod='categorical'
, mapTitle='Biodiversity categories'
, colourPalette='palette'
, oceanCol='lightblue'
, missingCountryCol='white'
, mapRegion='Eurasia'
, borderCol='black' )
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### code chunk number 14: selectedCountries
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par(mai=c(0,0,0.2,0),xaxs="i",yaxs="i")
sPDF <- getMap()
#select countries from the map
sPDF <-sPDF[which(sPDF$LDC=='LDC'),]
mapCountryData( sPDF
, nameColumnToPlot='continent'
, colourPalette='rainbow'
, mapTitle='Least Developed Countries' )
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### code chunk number 15: bubblePlot
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par(mai=c(0,0,0.2,0),xaxs="i",yaxs="i")
mapBubbles( dF=getMap()
, nameZSize="POP_EST"
, nameZColour="continent"
, colourPalette='rainbow'
, oceanCol='lightblue'
, landCol='wheat' )
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### code chunk number 16: mtext
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par(mai=c(0,0,0.2,0),xaxs="i",yaxs="i")
sPDF <- getMap()
#select countries from the map
sPDF <-sPDF[which(sPDF$continent=='Africa'),]
mapBubbles( dF=getMap()
, nameZSize="POP_EST"
, nameZColour="continent"
, mapTitle='Population'
, addColourLegend = FALSE)
mtext("Source: Andy South, The R Journal Vol. 3/1, June 2011",side=1,line=-1)
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### code chunk number 17: projection
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par(mai=c(0,0,0.2,0),xaxs="i",yaxs="i")
library(rgdal)
#first get countries excluding Antarctica which crashes spTransform
sPDF <- getMap()[-which(getMap()$ADMIN=='Antarctica'),]
#transform to robin for the Robinson projection
sPDF <- spTransform(sPDF, CRS=CRS("+proj=robin +ellps=WGS84"))
mapCountryData( sPDF
, nameColumnToPlot="REGION"
, mapTitle='Robinson Projection'
, colourPalette='topo'
, addLegend = FALSE)
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### code chunk number 18: classInt_RColorBrewer
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par(mai=c(0,0,0.2,0),xaxs="i",yaxs="i")
library(classInt)
library(RColorBrewer)
#getting example data and joining to a map
data("countryExData",envir=environment(),package="rworldmap")
sPDF <- joinCountryData2Map( countryExData
, joinCode = "ISO3"
, nameJoinColumn = "ISO3V10"
, mapResolution='coarse' )
#getting class intervals using a 'jenks' classification in classInt package
classInt <- classIntervals( sPDF[["EPI"]], n=5, style="jenks")
catMethod = classInt[["brks"]]
#getting a colour scheme from the RColorBrewer package
colourPalette <- brewer.pal(5,'RdPu')
#calling mapCountryData with the parameters from classInt and RColorBrewer
mapParams <- mapCountryData( sPDF
, nameColumnToPlot="EPI"
, addLegend=FALSE
, catMethod = catMethod
, colourPalette=colourPalette )
do.call( addMapLegend
, c( mapParams
, legendLabels="all"
, legendWidth=0.5
, legendIntervals="data"
, legendMar = 2 ))
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### code chunk number 19: margins
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oldPar <- par(mar=c(0, 0, 0, 0))
par(oldPar)
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### code chunk number 20: layout1
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#set margins to zero for the subplots
oldPar <- par(mar=c(0, 0, 0, 0))
nPanels <- layout( cbind(c(0,1,2,3,4,5),c(0,6,7,8,9,10))
, heights=c(lcm(0.5),1,1,1,1,1)
, respect=F)
layout.show(nPanels)
par(oldPar)
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### code chunk number 21: layoutMonthly
###################################################
#set margins to zero for the subplots
oldPar <- par(mar=c(0, 0, 0, 0))
nPanels <- layout( rbind(c(0,0,0),c(1,2,3),c(4,5,6),c(7,8,9),c(10,11,12))
, heights=c(lcm(0.5),1,1,1,1)
, respect=F )
layout.show(nPanels)
par(oldPar)
###################################################
### code chunk number 22: linesLatLon
###################################################
abline(h=0)
abline(v=0)
abline(h=c(-20,20),lty=2,col='grey')
Any scripts or data that you put into this service are public.
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