本篇内容介绍了“json素材操纵与图层面板控制的方法是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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json地图数据结构和变量操控：
library(jsonlite)
library(leaflet)
library(dplyr)
library(geojsonio)
library(rgdal)
library(sf)
library(ggplot2)
library(maptools)
library(plyr)
library(htmltools)
options(stringsAsFactors=FALSE,warn=FALSE)
#这样的全局预设可以为你省却很多麻烦，强烈建议
setwd("D:/R/mapdatanew/")
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以下数据导入json原生数据格式的三种方式：（2,3两种是没啥区别的，但是simplifyVector=FALSE参数设定与否则至关重要，他决定着输入的json数据是经过平整的向量化数据还是原生的list数据，这里的leaflet需要原生格式的json数据）
geojson1<-fromJSON(url) #在同一层级对象长度一致，便会被自动视作数据框。
geojson2<-fromJSON(url,simplifyVector=FALSE) #不强转化为数据框。
geojson3<-readLines(url,warn=FALSE,encoding="UTF-8")%>%paste(collapse="\n")%>%fromJSON(simplifyVector=FALSE)
设置随机中非常必要，否则容易导致每次的效果都不一样：
set.seed(1234)
#向list对象中添加数据（随机数据）
geojson3$features<-lapply(geojson3$features,function(feat){
feat$properties$scale<-runif(1,0,10)
feat
})
#从list对象中读取数据(主要读取我们可做更改与扩展的行政区划列表信息)
mydata<-ldply(geojson3$features,function(feat){
name<-feat$properties$name
id<- feat$properties$id
scale<-as.numeric(feat$properties$scale)
mydata<-data.frame(name,id,scale)
})
# Default styles for all features
#it has higher precedence compare with the style in a function of GeoJSON
geojson3$style=list(weight=1,color="#555555",opacity=1,fillOpacity=0.8)
# Color by scale using quantiles
pal<-colorQuantile("Greens",mydata$scale)
# Add a properties$style list to each feature
geojson3$features <- lapply(geojson3$features, function(feat) {
feat$properties$style<-list(
fillColor=pal(feat$properties$scale)
)
feat
})
关于属性设置的三个优先级：
按照由高到低的顺序排列为：
feature-specific styles #（也就是设置在 simple featrue的style）
the top-level style object #（设置在features中的style）
style-related arguments passed to the function #（设置在GeoJSON内的各种参数）
#这是通过增加地图图层来进行图层控制的简单案例：
leaflet()%>%
addTiles(group ="OSM (default)")%>%
setView(lng=116.435889,lat=39.932642,zoom=8)%>%
addGeoJSON(geojson3,group="GeoJSON")%>%
addProviderTiles(providers$CartoDB.Positron,group="CartoDB")%>%
addProviderTiles(providers$Stamen.TonerLines,options=providerTileOptions(opacity=0.35),group="TonerLines")%>%
addProviderTiles(providers$Stamen.TonerLabels,group="TonerLabels")%>%
addLayersControl(
baseGroups = c("OSM (default)", "CartoDB", "TonerLines","TonerLabels"),
overlayGroups = c("GeoJSON"),
options=layersControlOptions(collapsed = FALSE)
)
以下这段代码是之前leaflet系列教程的线图篇里面的案例，这里刚好应用一下：
data<-read.table("D:/R/File/subwayline.txt",header=TRUE,stringsAsFactors = FALSE)
data$size<-runif(47,10,25)
data$Type<-as.factor(data$Type)
data1<-filter(data,Type=="NO1")
data2<-filter(data,Type=="NO5")
pal <- colorFactor(topo.colors(2),data$Type)
leaflet()%>%
addTiles()%>%
addPolylines(data=data1,~lon,~lat,color="blue")%>%
addPolylines(data=data2,~lon,~lat,color="green")%>%
addCircleMarkers(data=data,~lon, ~lat,popup = ~address,radius=~size,group=~Type)
这是一个高度综合的案例，包含底图图层的多分类控制；数据图层的多分类控制以及点线面三种数据图层的综合运用。
leaflet()%>%
addTiles(group ="OSM (default)")%>%
setView(lng=116.435889,lat=39.932642,zoom=8)%>%
addGeoJSON(geojson3,group="GeoJSON")%>%
addProviderTiles(providers$CartoDB.Positron,group="CartoDB")%>%
addProviderTiles(providers$Stamen.TonerLines,options=providerTileOptions(opacity=0.35),group="TonerLines")%>%
addProviderTiles(providers$Stamen.TonerLabels,group="TonerLabels")%>%
addPolylines(data=data1,~lon,~lat,color="red",group="line1")%>%
addPolylines(data=data2,~lon,~lat,color="orange",group="line2")%>%
addCircleMarkers(data=data,~lon, ~lat,popup = ~address,radius=~size,group="address",color = "#1843F9")%>%
addLayersControl(
baseGroups = c("OSM (default)", "CartoDB", "TonerLines","TonerLabels"),
overlayGroups = c("GeoJSON","line1","line2","address"),
options=layersControlOptions(collapsed = FALSE)
)
“json素材操纵与图层面板控制的方法是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！