我正在使用ggmap和stat_density2d在R中制作密度图。代码看起来像这样：
riverside <- get_map('Riverside, IL', zoom = 14 , color = 'bw' )
RiversideMap <- ggmap(riverside, extent = 'device', legend = 'topleft')
# make the map:
RiversideMap +
stat_density2d(aes(x = lon, y = lat,
fill = ..level.. , alpha = ..level..),size = .01, bins = 16,
data = myData, geom = 'polygon') +
scale_fill_gradient(low = "yellow", high = "blue") +
scale_alpha(range = c(.0, 0.3), guide = FALSE)
通过要求在整个面积上的密度积分等于1，在stat_density2d中将地图颜色图例中显示的密度归一化。
在地图中，x和y轴的单位为十进制度。 （例如，通过坐标lat = 41.81888和lon = -87.84147指定一个点）。
为了便于解释，希望对地图图例中显示的密度值进行两次更改。
首先，我希望密度的积分为N（数据集中的数据点或地址的数量）而不是1。因此，图例中显示的值需要乘以N = nrow （myData）。
其次，我希望距离的单位为千米，而不是十进制度。对于我正在绘制的经度和纬度，这需要将图例中显示的值除以9203。
使用stat_density2d中的默认密度标准化，我在图例中获得了这些数字：c（2000,1500,1000,500）。
取N = 1600并执行上述重新缩放，则它变为c（348，261，174，87）（= 1600/9203 * 2000等）。显然，这些不是很好的整数，因此，如果图例编号为c（400,300,200,100），并且其在图例颜色栏中的位置也进行了相应调整，那就更好了。
进行这些重新缩放的优点在于，地图上的密度变得易于解释：它只是每平方千米的人数（而不是每平方度的人口密度）。
是否有简单的方法可以做到这一点？我是ggmap和ggplot2的新手。提前致谢。
我正在使用ggmap和stat_density2d在R中制作密度图。代码看起来像这样：riverside
简单来说，使用：