5 нояб. 2013 г.

Картограммы в R: используем OpenStreetMap в качестве фона

При помощи библиотеки OpenStreetMap, R-project может использовать растровые карты проекта OpenStreetMap.

Среди ее зависимостей находятся библиотеки rJava и rgdal. Про установку библиотеки rgdal я писал ранее. Установка библиотеки rJava также требует дополнительных действий — в ее зависимости входит Java JRE и Java JDK. Ubuntu 12.04 precise использует в качестве Java-окружения OpenJDK 6, так что для удовлетворения зависимостей rJava достаточно дополнительно установить пакет openjdk-6-jdk и познакомить с ним R:

$ sudo aptitude install openjdk-6-jdk
$ sudo R CMD javareconf

После такой подготовки системы, библиотека OpenStreetMap успешно устанавливается и мы можем переходить к её использованию. С тем, как получены объекты brks, part и udm.TIK можно познакомиться в предыдущих статьях.

> map <- openmap(c(59, 49), # Широта и долгота северо-западного угла карты.
+                           c(55, 56), # Широта и долгота юго-восточного угла карты.
+                           zoom=7,    # Масштаб карты, можно посмотреть в ее URL:
+ # http://www.openstreetmap.org/#map=7/57.035/53.553 (выделен красным).
+                           type="osm") # Тип скачиваемой карты (tile server). Есть и другие.
> colors <- rev(heat.colors(length(brks), alpha=1/3))
> udm.TIK.osm <- spTransform(udm.TIK, osm()) # Меняем проекцию объекта udm.TIK на используемую
# проектом OpenStreetMap.
> str(map) # Смотрим размеры карты в пикселах (выделены красным):
List of 2
 $ tiles:List of 1
  ..$ :List of 5
  .. ..$ colorData : chr [1:422878] "#F1EEE8" "#F1EEE8" "#F1EEE8" "#F1EEE8" ...
  .. ..$ bbox      :List of 2
  .. .. ..$ p1: num [1:2] 5454655 8180387
  .. .. ..$ p2: num [1:2] 6233891 7361866
  .. ..$ projection:Formal class 'CRS' [package "sp"] with 1 slots
  .. .. .. ..@ projargs: chr "+proj=merc +a=6378137 +b=6378137 +lat_ts=0.0 +lon_0=0.0
+x_0=0.0 +y_0=0 +k=1.0 +units=m +nadgrids=@null +no_defs"
  .. ..$ xres      : int 667
  .. ..$ yres      : int 634
  .. ..- attr(*, "class")= chr "osmtile"
 $ bbox :List of 2
  ..$ p1: num [1:2] 5454655 8180387
  ..$ p2: num [1:2] 6233891 7361866
 - attr(*, "zoom")= int 7
 - attr(*, "class")= chr "OpenStreetMap"
> png("ER-osm.png", width=634, height=667, units="px") # Рисуем. Размер может быть любым,
#                            карта будет отмасштабирована с сохранением отношения сторон.
> plot(map)
> plot(udm.TIK.osm, col=colors[findInterval(part, brks, all.inside=T)],
+ border="transparent", add=TRUE)
> legend("left", inset=0.1, legend=leglabs(brks, under="<", over=">"), fill=colors, bty="n")
> title(main="Доля голосов за ЕР\nв муниципальных районах\nи городских округах Удмуртии")
> dev.off()

Буду благодарен за указание способа узнать разрешение растровой карты автоматически.

3 нояб. 2013 г.

Решение задачи коммивояжера в R

Для решения задачи коммивояжера в R-project можно использовать пакет TSP:

> library("TSP")
# Заполним матрицу расстояний между городами…
> m <- matrix(c(0,   222, 652, 52,  447, 160, 445, 134, 380, 112, 536, 
+               222, 0,   594, 170, 565, 278, 223, 252, 322, 230, 654,
+               652, 594, 0,   600, 995, 708, 817, 682, 272, 660, 1084,
+               52,  170, 600, 0,   395, 108, 393, 82,  328, 60,  484,
+               447, 565, 995, 395, 0,   503, 340, 313, 723, 455, 519,
+               160, 278, 708, 108, 503, 0,   501, 190, 436, 48,  592,
+               445, 223, 817, 393, 340, 501, 0,   475, 545, 453, 877,
+               134, 252, 682, 82,  313, 190, 475, 0,   410, 142, 402,
+               380, 322, 272, 328, 723, 436, 545, 410, 0,   388, 812,
+               112, 230, 660, 60,  455, 48,  453, 142, 388, 0,   544,
+               536, 654, 1084, 484, 519, 592, 877, 402, 812, 544, 0),
+             nrow=11, byrow=TRUE)
> colnames(m) <- c("Воткинск", "Глазов", "Екатеринбург", "Ижевск", "Казань",
+                  "Камбарка", "Киров", "Можга", "Пермь", "Сарапул", "Уфа")
> rownames(m) <- colnames(m)
> m
             Воткинск Глазов Екатеринбург Ижевск Казань Камбарка Киров Можга Пермь Сарапул  Уфа
Воткинск            0    222          652     52    447      160   445   134   380     112  536
Глазов            222      0          594    170    565      278   223   252   322     230  654
Екатеринбург      652    594            0    600    995      708   817   682   272     660 1084
Ижевск             52    170          600      0    395      108   393    82   328      60  484
Казань            447    565          995    395      0      503   340   313   723     455  519
Камбарка          160    278          708    108    503        0   501   190   436      48  592
Киров             445    223          817    393    340      501     0   475   545     453  877
Можга             134    252          682     82    313      190   475     0   410     142  402
Пермь             380    322          272    328    723      436   545   410     0     388  812
Сарапул           112    230          660     60    455       48   453   142   388       0  544
Уфа               536    654         1084    484    519      592   877   402   812     544    0
# … создадим TSP-объект…
> tsp <- TSP(m)
# … и найдем решение методом "2-opt":
> tour <- solve_TSP(tsp, method="2-opt")
> tour
object of class ‘TOUR’ 
result of method ‘2-opt’ for 11 cities
tour length: 3080
# Получаем замкнутый маршрут, заданный списком городов по порядку обхода.
> labels(tour)
 [1] "Камбарка"     "Сарапул"      "Ижевск"       "Екатеринбург" "Пермь"        "Глазов"      
 [7] "Киров"        "Казань"       "Уфа"          "Можга"        "Воткинск"
> 48+60+600+272+322+223+340+519+402+134+160
[1] 3080

Существует альтернативный способ создания таблицы расстояний, с заполнением только нижней ее половины:

> m <- structure(c(222, 652, 52,  447, 160, 445, 134, 380, 112, 536,
+                  594, 170, 565, 278, 223, 252, 322, 230, 654,
+                  600, 995, 708, 817, 682, 272, 660, 1084,
+                  395, 108, 393, 82,  328, 60,  484,
+                  503, 340, 313, 723, 455, 519,
+                  501, 190, 436, 48,  592,
+                  475, 545, 453, 877,
+                  410, 142, 402,
+                  388, 812,
+                  544), 
+                Labels = c("Воткинск", "Глазов", "Екатеринбург", "Ижевск", "Казань",
+                           "Камбарка", "Киров", "Можга", "Пермь", "Сарапул", "Уфа"), 
+                 Size = 11L, class = "dist", Diag = FALSE, Upper = FALSE)
# Результат:
> m
             Воткинск Глазов Екатеринбург Ижевск Казань Камбарка Киров Можга Пермь Сарапул
Глазов            222                                                                     
Екатеринбург      652    594                                                              
Ижевск             52    170          600                                                 
Казань            447    565          995    395                                          
Камбарка          160    278          708    108    503                                   
Киров             445    223          817    393    340      501                          
Можга             134    252          682     82    313      190   475                    
Пермь             380    322          272    328    723      436   545   410              
Сарапул           112    230          660     60    455       48   453   142   388        
Уфа               536    654         1084    484    519      592   877   402   812     544

Отличий в использовании такой таблицы нет.