= "采样地点分布", subtitle = "Nature Communications 论文", caption = "数据来源：Nature Communications") + scale_fill_brewer(palette = "Set2") ``` ### 完成杰作 就这样，我们的世界地图绘制完成，展示了论文中采样地点的全球分布。这份地图不仅视觉上令人印象深刻，还能为该研究的结论提供有力的地理背景。 ### 总结 通过遵循本指南，你可以利用 ggplot2 轻松绘制出引人注目的世界地图。无论是展示采样地点、探索地理分布还是可视化其他空间数据，ggplot2 都能满足你的需求。 <br> ## SEO优化 <br> 使用ggplot2绘制采样地点分布

绘制世界地图：揭秘采样地点

踏入绘图之旅

当你踏上这个绘图之旅，你需要备齐必要的 R 语言工具包，其中包括 ggplot2、rworldmap 和 dplyr。这些包将为你提供绘制世界地图所需的一切功能。

载入采样地点数据

要想绘制地图，你首先需要数据。本例中，我们将使用 Nature Communications 论文中提供的采样地点数据。使用 read.csv() 函数载入这些数据。

准备数据，让地图焕发光彩

为了让地图赏心悦目，你需要对数据进行一些准备工作。首先，将采样点转换为地图可识别的多边形。然后，选择所需的绘图信息，如国家和采样点名称。

绘制世界地图，让采样地点跃然眼前

现在，一切准备就绪，是时候绘制地图了！使用 ggplot() 函数，设置几何形状、分组和填充颜色等参数。然后，使用 geom_sf() 函数绘制多边形，并使用 geom_text_repel() 函数添加采样点名称。最后，设置坐标范围和地图主题。

锦上添花：为地图添加标题和图例

别忘了为地图添加标题和图例，以便读者轻松理解。使用 labs() 函数设置标题、副标题和图例。使用 scale_fill_brewer() 函数设置图例的填充颜色。

代码示例

以下是绘制世界地图的完整 R 代码示例：

library(ggplot2)
library(rworldmap)
library(dplyr)

sample_data <- read.csv("sampling_locations.csv")

world_map <- getMap(resolution = "low")
sample_data$geometry <- world_map$polygons[sample_data$iso3, ]

map_data <- sample_data %>%
  select(geometry, site_name, country)

ggplot(map_data, aes(geometry = geometry, group = group)) +
  geom_sf(aes(fill = country), color = "black") +
  geom_text_repel(aes(label = site_name), size = 3, nudge_x = 0.2, nudge_y = 0.2) +
  coord_sf(xlim = c(-180, 180), ylim = c(-90, 90)) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "采样地点分布",
       subtitle = "Nature Communications 论文",
       caption = "数据来源：Nature Communications") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set2")

常见问题解答

• 如何更改地图的背景颜色？

  • 在 theme() 函数中设置 panel.background 参数。

• 如何调整采样点名称的大小？

  • 在 geom_text_repel() 函数中设置 size 参数。

• 如何添加图例标题？

  • 在 scale_fill_brewer() 函数中设置 legend.title 参数。

• 如何导出地图为图像文件？

  • 使用 ggsave() 函数导出地图。

• 如何在地图上添加更多信息，如经度和纬度？

  • 使用 geom_sf_text() 函数在地图上添加文本标签。