використовувати proj4, щоб вказати проекцію Робінсона з пакетами R ggmap та ggplot2?

Я хочу спроектувати цю карту в проекції Робінсона:

library(ggmap)
world <- map_data("world")
ggplot() + geom_path(data = world, 
                              aes(long, lat, group = group))

І я хотів би змінити проекцію на "Робінсон" (дотримуючись поради у відповіді на моє попереднє питання: Яку проекцію використовує карта глобального кліматичного регіону з Вікіпедії?

Мені важко було знайти реалізацію за замовчуванням цієї проекції, я розробив наступне для використання proj4бібліотеки:

library(proj4)
robinson <- project(cbind(world$long, world$lat), 
                    proj = "+proj=robin +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs")

Я спробував ряд підходів, включаючи:

# using ggmap::get.map()
get_map("world", projection = mapprojection(robinson))
# using ggplot2::coord_map
coord_map(projection = robinson)
# and sp::coordinates:
library(sp)
coordinates(world) <- ~ lat + long
gridded(world) <- TRUE # returns error
proj4string(world) <- CRS(robinson)

але жодне з цих не працює. Це помилка чи я пропустив щось принципове у цьому методі?

З Робінзоном зсередини ggplot2 може бути складним.

AFAIK ggplot2 координат_map рішення, яке ви досліджували, буде використовувати інформацію про проекцію, як визначено в пакеті mapproject . Існує мало доступних там, але, на жаль, Робінсон не один з них, і я не впевнений, чи можете ви додати свій власний.

Також - використовувані worldвами дані (з пакета ggmap, які я припускаю) - це вже клас кадрів даних. Тож ви не зможете легко відтворити це (?).

Моя пропозиція була б починати з нуля, використовуючи файл форми та обробляти географічні дані, перш ніж передавати їх на ggplot2. Моє коротке рішення з використанням даних Natural Earth буде виконувати наступні кроки:

library(ggplot2)
library(grid)

# get data
download.file(url="http://www.naturalearthdata.com/http//www.naturalearthdata.com/download/110m/cultural/ne_110m_admin_0_countries.zip", "ne_110m_admin_0_countries.zip", "auto")
unzip("ne_110m_admin_0_countries.zip")
file.remove("ne_110m_admin_0_countries.zip")

# read shape file using rgdal library
library(rgdal)
ogrInfo(".", "ne_110m_admin_0_countries")
world <- readOGR(".", "ne_110m_admin_0_countries")
summary(world)  
plot(world, col = "grey")  

readOGR використовує інформацію про проекцію з файлу prj, а резюме тепер говорить про те, що зараз світ

Object of class SpatialPolygonsDataFrame
Coordinates:
   min       max
x -180 180.00000
y  -90  83.64513
Is projected: FALSE 
proj4string :
[+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0]

І виглядає так:

Давайте перетворимось на Робінсона:

worldRobinson <- spTransform(world, CRS("+proj=robin +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs"))
summary(worldRobinson)  
plot(worldRobinson, col = "grey")  

Підсумок зараз:

Object of class SpatialPolygonsDataFrame
Coordinates:
        min      max
x -16810131 16810131
y  -8625154  8343004
Is projected: TRUE 
proj4string :
[+proj=robin +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs +towgs84=0,0,0]

І це виглядає так:

Звідси ви зможете продовжувати роботу з ggplot (можливо, знадобиться fortify).

Тепер ви можете зробити це безпосередньо з ggaltпакетом:

library(ggplot2)
library(ggalt)
library(ggthemes)

wrld <- map_data("world")

gg <- ggplot()
gg <- gg + geom_map(data=wrld, map=wrld,
                    aes(x=long, y=lat, map_id=region),
                    color="#2b2b2b", size=0.15, fill=NA)
gg <- gg + coord_proj("+proj=robin +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs")
gg <- gg + theme_map()
gg