这一篇是leaflet动态地图的第四篇，也是最值得推荐的一篇，这一篇涉及到热力地图填充，通过该篇内容，大家可以体会大leaflet在线地图的R借口在处理热力地图上面颜色标度映射的强大优势。

加载包：

library(plyr)

library(maps)

library(mapdata)

library(leaflet)

library(stringi)

library(maptools)

library(htmltools)

library(RColorBrewer)

library(ggplot2)

library(rgdal)

地图素材加载：(leaflet支持多种地图素材，比如常见的shapefile格式、json格式以及其他在线地图，但是因为json格式本来还没有很熟练，这里用shp格式地图素材为例进行加讲解)。

肯定会有小伙伴儿会问，既然leaflet本身就是在线地图，为啥还要费事儿加载shp地图素材就进行映射，因为leaflet在线地图提供的地图底图本身具有多级缩放特性，每一缩放级别都有对应的行政区划界线，但是这些参数和行政区划是封装在底层的js语言中的，我们无法使用R语言直接进行调用，只能作为一个图层素材进行背景修饰，说白了，其实我们想要的仅仅是多级缩放的动态切换效果，这样再结合我们自定义的地图素材，可以呈现出更加完美的效果。(只有热力填充地图需要定义区域界线，而点图和线图都可以直接利用leaflet本身的地图素材，因为只需要坐标点位置即可)。

我们常用的地图素材资源无非以下三种，R包内置的地图数据、shapefile格式和json格式。以下是三种格式素材导入并在leaflet中制作的地图的基本代码：

maps包:

mapStates

leaflet(mapStates) %>% addTiles() %>%addPolygons(fillColor=topo.colors(10,alpha =NULL), stroke = FALSE)

mapWorld

leaflet(mapWorld) %>% addTiles() %>%addPolygons(fillColor = topo.colors(10, alpha = NULL), stroke = FALSE)

shapefile:

American_map

American_map$STATE_NAME = iconv(American_map$STATE_NAME,"UTF8","CP936")

leaflet(American_map)%>%addTiles()%>%addPolygons(popup=~STATE_NAME,fillColor=topo.colors(10,alpha=NULL),stroke=FALSE)

json文件：

library(jsonlite)

geoData%paste(collapse="\n")%>%fromJSON(simplifyVector=FALSE)

geoData$style=list(weight=1,color="red",fillColor="green",opacity=1,fill=TRUE,fillOpacity=0.6)

leaflet()%>%setView(lng=-98.961387,lat=39.708533,zoom=3)%>%addTiles()%>%addGeoJSON(geoData)

前两种素材作图过程大同小异，特别是一些标度的属性声明很类似ggplot中的函数过程，但是json格式的素材操作起来就不是很友好，他的标度属性是要在数据文件中新建style的list对象进行生命，而且json格式中的list非常多，结构相对复杂，至今我也没完全搞明白如果自由操作。

下面是承接上面shapefile格式素材做展现的四中颜色标度(三种连续性标度和一种分类标度的映射过程)。

#colorQuantile(连续性数值变量的百分比颜色过度):

pal

leaflet(American_map)%>%addTiles()%>%

addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity = 0.8,weight=1)%>%

addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title = "1990年人口数量(万人)")

以下两种同属连续性数值变量(使用颜色数量不同)

colorNumeric(多色过度):

pal

leaflet(American_map)%>%addTiles() %>%

addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity = 0.8,weight=1)%>%

addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title = "1990年人口数量(万人")

colorNumeric(单色过度):

pal

leaflet(American_map)%>%addTiles()%>%

addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity = 0.8,weight=1)%>%

addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title="1990年人口数量(万人)")

colorBin(多色色渐变分组过度):

pal

leaflet(American_map) %>% addTiles() %>%

addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity=0.8,weight=1)%>%

addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title="1990年人口数量(万人)")

离散标度：(这个例子是用在变量本身就是因子变量的情况下，算是分类变量情况下的颜色标度映射)

china_map

mydata

mydata$type

shape

pal

i_popupProvince:",shape$NAME,"
",

"Level:",shape$type)

＃设置弹出窗口

leaflet(shape)%>%addTiles()%>%

setView(116.387021,39.969369,zoom=3)%>%

addPolygons(fillColor=~pal(shape$type),fillOpacity=0.8,color="#000000",weight=1,popup=i_popup)%>%

addLegend(pal=pal,values=shape@data$type,position="bottomright",title=paste0("小魔方基团2016年","
","营业分布等级"))

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