先上图
R语言的REmap包拥有非常强大的空间热力图以及空间迁移图功能，里面内置了国内外诸多城市坐标数据，使用起来方便快捷。
开始
首先安装相关包
install_packages("devtools")
install_packages("REmap")
library(devtools)
library(REmap)
我们来试试其强大的城市坐标获取功能
city<- c("beijing","上海")
get_geo_position(a)
我们可以得到如下表结果，即上海和北京两所城市的经纬度坐标，这样写可以看出，无论输入汉语拼音“beijing”或是汉语“上海”，都是可以被识别的。
\[\begin{array}{c|ccc}
id & \text{lon} & \text{lat} & \text{city} \\
\hline
1 & 116.413554 & 39.911013 & beijing \\
120 & 121.480237 & 31.236305 & 上海 \\
\end{array}
\]
拿到数据该怎么办
那么，但你拿到一份“城市-指标”数据，如何画出该指标的空间热力图呢？我这边给大家示范一份自己的问卷数据QuesData，部分数据见下表：
\[\begin{array}{cc}
\text{city} & \text{value} \\
\hline
上海 & 95 \\
大同 & 36 \\
北京 & 19 \\
合肥 & 14 \\
泰安 & 12 \\
\end{array}
\]
面对以上整理好的数据，我们做出如下处理：
df<-data.frame(get_geo_position(as.vector(QuesData$city)))
df2<-data.frame(df[1:2],QuesData$value)
得到我们想要的数据如下：
\[\begin{array}{ccc}
\text{lon} & \text{lat} & \text{value} \\
\hline
116.413554 & 39.911013 & 19 \\
121.480237 & 31.236305 & 95 \\
\end{array}
\]
数据处理完后便可以直接绘图了
options(remap.js.web = T)
theme1 <- get_theme(theme = "dark",lineColor = "White",backgroundColor = "black",titleColor = "#fff",borderColor = "blue",regionColor = "white",labelShow = T,pointShow = F,pointColor = "gold")
remapH(df2,maptype = \'china\',theme=theme1,blurSize = 35,color = "blue",minAlpha = 20,opacity = 1)
- 其中，第一句options是为了将web设置为激活状态，由于REmap是基于D3.js绘图引擎的，需要使用网页js产生动态效果。
- 第二个是为了生成一个主题，这个就像ggplot2的一个图层一样（个人理解），其中，theme为主题，有Dark，Bright，Sky，None四种，选前三种时后续设置失效，因为你都定主题了，怎么还想做其他调整呢？如果要设置线条颜色，背景色，边界颜色这些，主题就要选择为None，其余的颜色设置自己摸索吧，不会就参看get_theme命令。
- 第三行即画图命令，theme=theme1来指定主题，blursize和minalpha是调整颜色区块大小和深浅的，大家自己调整之后看看效果就知道啦！
最终得到一开始那幅图，需要数据的请发送邮件至 [email protected]~
其他空间作图
当然，如果你觉得这种方式不够美观，又想将空间数据以较美观的方式呈现，你也可以尝试空间分位图，推荐软件GeoDa和Stata，当然R也可以画，但是会非常难看。这里上一张stata的直出图：
stata命令非常简单，画这一张图只用了一行命令，但是你需要.shp文件，即地理坐标数据文件，该数据在世界地理信息网站上可以免费下载到。
GeoDa是一款专门做界面空间计量的软件，能够以界面的方式绘制各种空间图形，非常好用，但是也有其分析的局限性。
当然不能忘了还有ArcGis地理信息系统，这个太强大了，，，不知道该说啥。。。
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