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bill999
Asked: 2024-02-08 00:46:45 +0800 CST

Como fazer um mapa de fluxo com setas indicando a direção do fluxo, variando a espessura das linhas e os fluxos de A para B e de B para A não se sobrepondo

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Tenho interesse em criar um mapa parecido com este (encontrado em https://www.axios.com/2017/12/15/the-flow-of-goods-between-states-1513304375 ): insira a descrição da imagem aqui

Especificamente, quero representar fluxos entre regiões em um mapa com linhas curvas e indicar fluxos maiores com linhas mais largas, e também usar setas para mostrar a direção do fluxo. Se possível, eu também gostaria que a linha de A a B não estivesse no topo da linha de B a A, para que o espectador pudesse distinguir entre as duas. E de preferência use ggplot2, embora esteja aberto a outras soluções.

Observarei que existem questões relacionadas (como Como posso adicionar setas direcionais às linhas desenhadas em um mapa em R? , Como criar um mapa gráfico com setas de direção em R? , plotando o fluxo de e-mail no mapa usando R e https ://flowingdata.com/2011/05/11/how-to-map-connections-with-great-circles/ ), mas queria saber se existe uma solução que me permita incorporar todos os elementos de uma vez. (E não tenho certeza se as soluções anteriores resolvem o problema de não haver sobreposição de A com B e de B com A.)

1 respostas

  1. Best Answer

    Sim, é possível com ggplot2( tidyverse) e sf. O curvatureof geom_curve()precisa ser diferente de 0, ex. 0.5, para criar uma elipse sem setas sobrepostas, A--> B e B-->A.

    Aqui está uma tentativa rápida. Você pode querer criar compartimentos para alfa e largura de linha.

    library(sf)
library(tidyverse)

# Shapefile of US in a almost random CRS, downloaded from 
# https://www2.census.gov/geo/tiger/GENZ2018/shp/cb_2018_us_state_20m.zip
us_shp = st_read( "cb_2018_us_state_20m/cb_2018_us_state_20m.shp") %>% 
  st_transform("ESRI:102003")

# State center (arrow start and end), from datasets::
state_center = state.center %>% as_tibble() %>% st_as_sf(coords=c("x","y") ,
                                                         crs = 4326, remove=FALSE)%>% 
  st_transform("ESRI:102003") %>% 
  mutate(state_id = 1:n()) %>% 
  dplyr::mutate(x = sf::st_coordinates(.)[,1],
                y = sf::st_coordinates(.)[,2])

# Creation of a 50*50 dataframe, but we will select some states only at the end
state_exchange =    expand.grid(state1= 1:50, state2 = 1:50 ) %>% 
  mutate( values = rnorm(50*50)) %>% 
  as_tibble() %>% 
  filter(state1!=state2) %>% 
  filter( state1 <4, state2<4)

# Adding start-end 
state_exchange_sf =  state_exchange %>% 
  left_join( state_center %>% st_drop_geometry(), 
             by = c("state1" = "state_id"),
             suffix= c("","start") ) %>% 
  left_join( state_center %>% st_drop_geometry(), 
             by = c("state2" = "state_id"),
             suffix= c("","end"))

ggplot()+geom_sf(data= us_shp)+
  geom_sf(data=state_center)+
  geom_curve( data =state_exchange_sf %>%
                st_as_sf(coords= c("x","y"), crs= "ESRI:102003", remove=FALSE),
              aes(x= x, y= y, xend= xend, yend=yend,
                  alpha= values , linewidth = values), 
              curvature = -0.5 , arrow= grid::arrow()  )

    insira a descrição da imagem aqui

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