step by step——巴西巴西(一)

最近在学习怎样用R做各种数据分析,想到了从前老师讲的那个大圆和小圆的问题,为什么学的越多,反而问题就变得格外多了呢?因为当你吸纳了更多的知识,变成一个大圆以后,边长就会变长,也就意味着能看到更加广阔的未知世界。所谓站得高看得远嘛,其实就是视野问题。因此,当我的导师让我在做东西之前好好学学R然后我又啃了好长时间好不容易刚刚了解其玄奥以后,才发现这世界上原来还有这么奇妙的东西。“独上高楼,望尽天涯路。”是的,我发现这是块难啃的骨头,但是我还发现,我还是非常想专精此道的。我既不是统计出身也不是计算机出身,看似在自学这种东西上毫无优势可言。但是后来我又自我安慰,即便如此,你也是既受过基础统计专业训练又受过基础计算机训练的人。而且,我从前非常敬佩而且现在依然非常敬佩的一位教授曾经对我讲过:理论上来讲是没有学不会的东西的,看不懂那是因为你还需要另一本书来为这项知识做铺垫。但是,对于大多数我感兴趣的东西,我想达到的不仅是“学会”,而往往是专精。


刻意的训练必不可少,所以在此选择自己感兴趣的东西,step by step的好好朝着自己伟大的目标奋斗。


标题呢,step by step一层意思是任何知识的掌握都是慢慢积累的过程,只是想要提醒自己一定要好好坚持下去。


为什么上来就会选巴西呢,因为这是一个我非常想去的国家。2016,奥运会在那里,老大也会去那里继续辉煌。希望通过这几年的不懈努力,可以攒下去那里资本。老大也要好好加油哟!我们一起,希望能在那边胜利会师哈O(∩_∩)O~ 


先来张巴西的行政区图:


其实R是有maps包的,里面有各个国家的行政区图,但是如果在向下划分到国家的行政区内部,有些国家的数据就是缺失的。但是好在还有Global Administrative Areas,里面有相当全的各个国家详细的行政区域划分数据,而且提供可以直接用于R的数据下载格式,所以非常的方便好用。


library(sp) # load the sp package 
load('BRA_adm1.RData') #load the Brazil Administration Area data
spplot(gadm,'PID') #plot on the map, colored by PID


“PID”的意思是根据PID进行着色,其实如果有其他的数据能进行着色是最好,但是暂时还没能找到关于巴西的更多的数据,以后再慢慢添加吧。

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