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library(ggmap)とstat_density2d()機能でスタティックヒートマップを作成しました。動的なleaflet地図上の光沢のあるアプリでこれを再現したいと思ったら、addHeatmap()が見つかりました。しかし、得られた画像は、類似していません。ggmapのバージョンは一見正しい結果を提供しています。rヒートマップ - stat_density2d（ggmap）とaddHeatmap（光沢のあるリーフレット）
GGMAP
LEAFLETこの違いを引き起こしている何
？
以下の再現可能な両方の例を実行するには、ここにいくつかのデータ（csvファイル）をダウンロードできます。 leaflet結果は、ズームレベルによって異なるが、（例えば、最大熱の観点からの場所に）ggmap結果と一致しないこと https://drive.google.com/drive/folders/0B8_GTHBuoKSRR1VIRmhOUTJKYU0?usp=sharing
注意。
これはggmapコードです。
library(ggmap)
data <- read.csv("DATA.csv", sep=";")
data <- subset(data, !is.na(CrdLatDeg))
xmin <- min(data$CrdLonDeg)
xmax <- max(data$CrdLonDeg)
ymin <- min(data$CrdLatDeg)
ymax <- max(data$CrdLatDeg)
lon <- c(xmin,xmax)
lat <- c(ymin,ymax)
map <- get_map(location = c(lon = mean(lon), lat = mean(lat)), zoom = 17,
maptype = "satellite", source = "google")
ggmap(map) +
labs(x="longitude", y="latitude") +
stat_density2d(data=data, aes(x=CrdLonDeg, y=CrdLatDeg, alpha= ..level.., fill= ..level..), colour=FALSE,
geom="polygon", bins=100) +
scale_fill_gradientn(colours=c(rev(rainbow(100, start=0, end=.7)))) + scale_alpha(range=c(0,.8)) +
guides(alpha=FALSE,fill=FALSE)
これはleafletコードです。
library(leaflet.extras)
data <- read.csv("DATA.csv", sep=";")
data <- subset(data, !is.na(CrdLatDeg))
leaflet(data) %>%
addTiles(group="OSM") %>%
addHeatmap(group="heat", lng=~CrdLonDeg, lat=~CrdLatDeg, max=.6, blur = 60)
画像はどのように見えますか？それを見ずに違いを伝えるのは難しいです。 – IvanSanchez
@IvanSanchez：私はデータとコードを提供していますので、自分でイメージを作成できるはずですか？私はここに画像を埋め込むことは許されていないので、画像の結果を同じリンクにアップロードしました。 –
私はリーフレットとヒートマップのアルゴリズムは個人的には知っていますが、Rについての最初のことは分かりません。例を実行することは、例を実行する時間を費やすことを意味します。データとコードを持つことは非常に良いことですが、可能であれば、他の人が問題をより簡単に見られるようにする必要があります。画像をどこかにアップロードすると、投稿を編集して追加することができます。 – IvanSanchez