GPS 热图与 ggplot (geom_Path)

Question

我想创建类似的东西：

我使用 ggplot2 运行：

恕我直言，实现这一目标的最佳方法是使用 geom_path，但我遇到了一些问题。 我的数据库有 3 列： ID（运行的id，对数据分组有用） 纬度 朗 这里有一个示例： https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lUUwVUzt4wCvbDLSrusfH9pVFXw-8icC8mLJ0QKBYKU/edit?usp=sharing

附言。抱歉，数据太大，无法输入

1：如何计算路径的强度。我正在考虑计算一个范围内（例如 50m）内的坐标数（纬度，经度）。 所以几个纬度，经度附近有很多坐标。这是一个强度很高的点。问题在于数据的维度。我有很多行，我的计算能力无法计算出这个大矩阵（著名的错误：无法分配向量）。 我克服错误的解决方案是计算每行距离的循环：

npoints_2<-c()
for (i in 1:nrow(db)){
  vector_distance<-distm(db[i,2:3], db[-i,2:3], fun = distHaversine)  #for each row calculate the distance between the point and the dataset
  npoints<-sum(vector_distance<50) #count points within 50m
  npoints_2<-c(npoints_2,npoints)
}

因为它是一个循环，所以这个解决方案非常慢（而且不可能）。 必须有一个更聪明的解决方案，但可能我太菜鸟，所以请帮助我。

这种方法经过几次运行的结果是这样的：

ggplot(db, aes(lon,lat, group=id,color = log(n_punti_2))) + 
geom_path() +
scale_colour_continuous(low = "darkblue", high = "cyan")

这就引入了第二个问题：相似的路线，坐标差异不大。

将相似路线组合在一起的最佳方式是什么？恕我直言，出于图形原因，最好使用一条强度高的单行，而不是使用 2/3/n 条具有相似强度的非常相似的行

提前感谢您的帮助。非常感谢！！！

Answer 1

我尝试过更好地模仿 Strava 的外观 - 人们意识到这些地图的创建者所做的工作是多么出色。如果您放大这些地图，您会发现这些线条渲染得非常好。

library(tidyverse)
library(ggpointdensity)

runs <- read.csv("your_path.csv", stringsAsFactors = FALSE)

ggplot(runs, aes(lon, lat)) +
  geom_pointdensity(size = .8) +
  scale_color_gradient2(low = "#340707", mid = "#d95e23", high = "#fffdee",
                        midpoint = 3500
                        ) +
  theme(panel.background = element_rect(fill = '#160e16'),
        panel.grid = element_blank())

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020-04-07 创建}

Answer 2

使用您包含的数据很难看到，但这是可能的。

使用sf 包和ggplot2，您可以绘制两次点并在第二次调用中更改颜色和alpha。

library(tidyverse)
library(sf)

#Read File 
x <- read_csv(#Your file location here)

#Change file to sf object
x <- st_as_sf(x, coords = c('lon', 'lat')) %>% st_set_crs(4326)

# Plot the paths twice.  Once in white and again with a different color.
#  Set alpha level of second plot to allow a 'bleed through' of the
#  first color.
ggplot(x) + 
  geom_sf(color = 'orangered4', size = .1) +
  geom_sf(alpha = .03, color = 'white', size = .1) + 
  theme_void() + 
  theme(panel.background = element_rect(fill = 'black'))

因为那里有很多点，所以您跑的赛道显示得更接近白色，而沿着海岸跑步的起点和终点在点较少的地方更暗。