użyć proj4, aby określić projekcję Robinsona z pakietami R ggmap i ggplot2?

Chcę wyświetlić tę mapę w projekcji Robinsona:

library(ggmap)
world <- map_data("world")
ggplot() + geom_path(data = world, 
                              aes(long, lat, group = group))

I chciałbym zmienić projekcję na „Robinson” (zgodnie z radą z odpowiedzi na moje poprzednie pytanie: Jakiej projekcji używa mapa globalnego regionu klimatycznego z Wikipedii?

Trudno mi było znaleźć domyślną implementację tej projekcji, pracowałem nad użyciem proj4biblioteki:

library(proj4)
robinson <- project(cbind(world$long, world$lat), 
                    proj = "+proj=robin +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs")

Próbowałem wielu podejść, w tym:

# using ggmap::get.map()
get_map("world", projection = mapprojection(robinson))
# using ggplot2::coord_map
coord_map(projection = robinson)
# and sp::coordinates:
library(sp)
coordinates(world) <- ~ lat + long
gridded(world) <- TRUE # returns error
proj4string(world) <- CRS(robinson)

ale żadna z nich nie działa. Czy to literówka, czy brakuje mi czegoś fundamentalnego w tej metodzie?

Obsługa Robinsona z ggplot2 może być trudna.

Analizowane rozwiązanie AFAIK ggplot2 coordin_map wykorzysta informacje o rzutowaniu zdefiniowane w pakiecie mapproject . Jest ich niewiele, ale niestety Robinson nie jest jednym z nich i nie jestem pewien, czy możesz dodać własne.

Poza tym - worlddane, których używasz (jak przypuszczam z pakietu ggmap) są już klasą ramek danych. Więc nie będziesz w stanie łatwo go powtórzyć (?).

Moją sugestią byłoby zacząć od zera przy użyciu pliku kształtu i obsługiwać dane geograficzne przed przekazaniem ich do ggplot2. Moje pobieżne rozwiązanie z wykorzystaniem danych Natural Earth powinno wykonać następujące kroki:

library(ggplot2)
library(grid)

# get data
download.file(url="http://www.naturalearthdata.com/http//www.naturalearthdata.com/download/110m/cultural/ne_110m_admin_0_countries.zip", "ne_110m_admin_0_countries.zip", "auto")
unzip("ne_110m_admin_0_countries.zip")
file.remove("ne_110m_admin_0_countries.zip")

# read shape file using rgdal library
library(rgdal)
ogrInfo(".", "ne_110m_admin_0_countries")
world <- readOGR(".", "ne_110m_admin_0_countries")
summary(world)  
plot(world, col = "grey")  

readOGR wykorzystuje informacje o projekcji z pliku prj, a podsumowanie mówi mi teraz, że świat jest teraz

Object of class SpatialPolygonsDataFrame
Coordinates:
   min       max
x -180 180.00000
y  -90  83.64513
Is projected: FALSE 
proj4string :
[+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0]

I wygląda tak:

Przejdźmy do Robinsona:

worldRobinson <- spTransform(world, CRS("+proj=robin +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs"))
summary(worldRobinson)  
plot(worldRobinson, col = "grey")  

Podsumowanie jest teraz:

Object of class SpatialPolygonsDataFrame
Coordinates:
        min      max
x -16810131 16810131
y  -8625154  8343004
Is projected: TRUE 
proj4string :
[+proj=robin +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs +towgs84=0,0,0]

I wygląda to tak:

Odtąd powinieneś być w stanie kontynuować korzystanie z ggplot (może być konieczne fortyfikacja).

Teraz możesz to zrobić bezpośrednio z ggaltpakietem:

library(ggplot2)
library(ggalt)
library(ggthemes)

wrld <- map_data("world")

gg <- ggplot()
gg <- gg + geom_map(data=wrld, map=wrld,
                    aes(x=long, y=lat, map_id=region),
                    color="#2b2b2b", size=0.15, fill=NA)
gg <- gg + coord_proj("+proj=robin +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs")
gg <- gg + theme_map()
gg