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地图本身就是可视化的产品,并在发展过程中形成了一系列的理论与方法。这些都自然地会成为地理空间数据可视化技术的基础（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
地图学也因可视化方法的提出而获得新的动力。GIS也因可视化的支持而为研究者提供了促使逻辑思维与形象思维相结合的认知工具。
之前我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个知识单元地理数据可视化的应用程序。地理数据包含了地理点数据和地理面数据。在文献中，地理面数据表示作者的国家或者区域，地理点数据表示具体的地址,即作者的研究机构所在的地方。
知识单元地理数据可视化
为此我们采集了一些学者的成果和地理位置数据（查看文末了解数据免费获取方式），进行可视化 。
#读取数据 data=read.csv("聚类.csv",header=F )
读取地图文件
绘制中国地图
#读取城市名称 city=sapply(strsplit(as.character(data$V2),","),function(x)x[1]) #读取省名称 province=sapply(strsplit(as.character(data$V2),","),function(x)x[2])
绘制地理面数据
plot(x,col=getColor(x,provname,clindexcol,"white"));
点击标题查阅往期内容
PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化
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获取地理点数据
地理点数据表示具体的地址,即作者的研究机构所在的地方。
points(dat$Longitude , dat$Latitude, pch = 19, col=provcol) #標注地理位置 text(dat$Longitude,dat$Latitude, as.character(dat$城市), cex = 0.8 , pos legend
