交互地球仪+柱状图

# Wed Aug 19 14:25:15 2020 -
# https://zhuanlan.zhihu.com/p/57827052
# https://www.cnblogs.com/jessepeng/p/12354301.html
# 字符编码：UTF-8
# R 版本：R x64 4.0.2
# cgh163email@163.com
# —— 拎了个梨🍐
library(threejs)
library(readr) # 自动纠正不同编码文字
library(dplyr)
library(scales)

# Wed Aug 19 15:52:11 2020 --地球仪实例1----------------------------
map.xy <- readr::read_csv('全国34省会坐标.csv');head(map.xy)
# x     y weight description      text
# <dbl> <dbl>  <dbl> <chr>            <chr>
#   1 114.   34.8   60.2 河南省           省会坐标
# 2 113.   23.1   54.4 广东省           省会坐标
# 3 112.   40.8   80.7 内蒙古自治区     省会坐标
globejs(lat = map.xy$y,img = system.file("images/world.jpg", package = "threejs"),
        long = map.xy$x,
        value = map.xy$weight, # 业务随机数
        color = rainbow(length(map.xy$description)) ) #  随机色
# Wed Aug 19 16:05:27 2020 -更复杂填色的地球仪-----------------------------

require(pacman);p_load(threejs,readr,dplyr,scales)#加载加载包
# 读取和提取
dt.all <- read_csv('worldcities.csv') %>%
  filter(population > 0) %>%
  select(lng, lat, population) %>%
  mutate(population = rescale(sqrt(population), to = c(1, 100)))
head(dt.all)
# lng   lat population
# <dbl> <dbl>      <dbl>
#   1 140.   35.7      100
# 2 -73.9  40.7       73.9
# 3 -99.1  19.4       73.3

#生成调色板和生成颜色矢量
# myc <- as.numeric(cut(dt.all$population, breaks = seq(0, 100, 10)))
myc <- seq(0,100,10) %>%  #  数列0~100进步为10.
  cut(dt.all$population,breaks = .) # 生成对应序列
# mycs <- rainbow(10)
# myc <- mycs[myc];rm(mycs)
mycs <- rainbow(5) %>% .[myc] ;rm(myc)#  映射为5种渐变色

# 作图:
globejs(lat = dt.all$lat,
        long = dt.all$lng, # 坐标
        val = dt.all$population, #  业务数据
        color = mycs,
        pointsize = 1, #  作业柱子粗细
        atmosphere = TRUE, # WebGL光影开关
        height = 800,width = 800, #  画布尺码
        elementId = F,
        bg = "#808069") #  背景画布颜色

# Wed Aug 19 14:33:18 2020 --实例2----------------------------
# 3D显示功能。
.rs.restartR() # 重启RStudio
#install.packages('threejs')
library(threejs)

dt <- data.frame(a=runif(5),b=runif(5),c=runif(5));head(dt) # 三组随机数
scatterplot3js(dt$a,dt$b,dt$c)

# Wed Aug 19 23:31:38 2020 --更复杂点：
#三维散点图
N <- 100
i <- sample(3,N,replace = TRUE) #  小于3的n个随机数自然数，使用替换或不替换。
x <- rnorm(N*3) %>% matrix(ncol=3) #  3列N*3个随机数
head(x)
lab <- c('small','bigger','biggest')
scatterplot3js(x,color = rainbow(N),labels=lab[i], #颜色和标签
               size=i,renderer = "auto") # 大小。#自动选择加速器

#三维地图
library(maps)
data("world.cities",package = 'maps');head(world.cities)
cities <- world.cities[order(world.cities$pop,decreasing = TRUE)[1:1000],]
head(cities) #  以pop列从大到小排序。然后选取前一千行。
value <- 100*cities$pop/max(cities$pop) #  放大一百倍除以最大值。
# 四舍五入value矩阵后+1保证大于1，再生成相应的颜色矩阵。：
col <- colorRampPalette(c('cyan','lightgreen'))(10)[floor(10*value/100)+1]

globejs(lat = cities$lat,
        long=cities$long,
        value=value, #  业务
        color = col, #  颜色
        atmosphere = TRUE) # WebGL光影开关

基础款

局部简单上色

复杂上色的

基础款三位三点图

复杂三维散点图