免费订阅（学习）不知道各位平常有没有过需要画地图的需求，有的时候需要在地图上标出特定位置的数据表现或者一些数值，然而怎么实现？这里主要介绍下在R语言中绘制地图的个人琢磨的思路。绘制地图步骤有三：你得需要绘制地图；（约等于废话）你得有要绘制地图的地理信息，经纬度啊，边界啊等等；你得利用2的数据在R中画出来。以上步骤中，目前最关键的是2，一旦2的数据有了，在R中不就是把它们连起来嘛，这个对于R来说就是调戏它，就跟全民调戏小黄鸡一样。R语言中绘制地图的思路也是由于2的获取方式不一样而分开的。第一种思路：有一些R包中存储着常见地图的数据，比如maps包中存有世界地图、美国地图、美国各州郡地图、法国地图以及加拿大城市地图等，加载了这个包，就可以轻松愉快地绘制上述地图。mapdata包中存有中国地图的数据，但是比较旧了，这个数据，重庆还没有从四川分出来呢。总体来讲，第一种思路受包中已有的数据数量限制（但我R包多！），如果各个包中都没有梵蒂冈的信息，那咋办啊（其实可以通过绘制世界地图，然后限制区域把梵蒂冈画出来）。而且，如果我想画中国人民大学的地图怎么办？？？哭……第二种思路：我先去一个地方下载所画图的地理数据，然后读入R进行绘制。比如由于mapdata中的中国地图比较久远了，谢老大的《终于搞定中国分省市地图》一文中就介绍了，先从国家基础地理信息中心下载中国各省市的地理数据，之后再绘制。后来肖凯老师又介绍googleVis包也可以按照这个思路来绘制地图，具体可参考《利用googleVis包实现环境数据可视化》（友情提示，需科学上网）。之后的OpenStreetMap包也是提供了方便下载地理数据的途径。如您所看到的，第二种途径的步骤稍多，不利于大家上手。我知道，如果过程越长，越艰辛，最终绘制出地图的那一刻的快感就越强烈，但是“少折腾”的指示，还是提醒我们，尽量化繁为简。于是第三种的思路，就是既继承了第一种思路简洁的操作方式，又吸取了第二种思路的数据来源广泛的优势。第三种思路：既然R是自由的，那我能不能直接去调取专业的地图企业或者网站的数据呢，这样就不会受包中数据集所限，我只需要有一个途径去专业的地图供应商那取数据就可以了，比如Google Map，Baidu Map等，这可都是专业的地图网站，里面的地理数据应有尽有，想取啥取啥。自由的R只需要连接Google Map的API，一切就都有了，当然Google大爷不会让你无限制的取数据，目前的限制是2000次（应该是单天的限制），于是ggmap包诞生了，两位作者David Kahle和 Hadley Wickham真是太会解放全球人民了，并且该包中有几个让我无比激动的命令，下文见！！！好，我们先来按照第一种思路来画几个图：1、 画世界地图如果是首次使用，需要在R中装载maps包（install.packages('maps')），这个包中存有世界地图和美国地图的地图数据，所以，几行代码便可以画出世界地图。代码如下：library(maps)
map(&world&, fill = TRUE, col = rainbow(200),
ylim = c(-60, 90), mar = c(0, 0, 0, 0))
title(&世界地图&)输出为：无比绚丽的世界，引无数骚客竞折腰啊……2、 画美国地图同样在maps包中包含了美国地图和美国各州郡的详细地图数据，同样的，也可以用简单的代码画出美国地图，便于我们使用。代码如下：library(maps)
map(&state&, fill = TRUE, col = rainbow(209),
mar = c(0, 0, 2, 0))
title(&美国地图&)输出为：整体形状这是像啥啊，山姆大叔……对于美国地图，该包提供画出指定几个州的图，比如这里只画出New York, New Jersey, Penn三州的地图：代码如下：library(maps)
map('state', region = c('new york', 'new jersey', 'penn'),
fill = TRUE, col = rainbow(3), mar = c(2, 3, 4, 3))
title(&美国三州地图&)输出结果为：三州鼎力！！3、 画中国地图上述的maps包中并没有中国地图的数据 ，在另外一个包mapdata中有中国地图的数据（比较旧的数据）。代码如下：library(maps)
library(mapdata)
map(&china&, col = &red4&, ylim = c(18, 54), panel.first = grid())
title(& 中国地图&)输出为：哭，重庆在哪里，重庆在哪里？？好，我们来强力介绍ggmap包，先来说下该包让我惊讶的几个命令：1、geocode()比如：& geocode(&Beijing&)
1 116.03这大哥可以返回一个地方的经纬度，那我再调戏之：& #这意思就是大哥你多给点！！
& geocode(&Renmin University of China&, output = &more&)
1 116.98 point_of_interest approximate
1 renmin university of china, 59号 zhongguancun street, haidian, beijing, china, 100086
west postal_code country
1 39.42 116.4
administrative_area_level_2 administrative_area_level_1 locality
street streetNo
point_of_interest
1 zhongguancun street
NA renmin university of china
1 Renmin University of China信息给多了，我说几个点，不但有人民大学的经纬度，还有该大学的详细地址（中国人民大学，中关村大街59号，海淀，北京，中国），还有邮编好吧100086！！！！但是好像跟我们实际的100872有差距（倒是跟10086很接近啊），但是它确实是返回了邮政编码，还有zhongguancun street就不说了……这完全就是返回的Google地图存储的人民大学的信息啊……2、mapdist()第二个颠颤颤的命令式mapdist()。比如：<pr我想去，足 球 赛 事 投 注，最好的是？如果你觉得哪个最好推荐一下?_百度知道
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如何分析足球数据
准确分析一场足球数据，至少需要准备下述十种统计资料：　　1、双方的人气档位。每个联赛的球队基本上可以分为三档：　　A档：其中又可以分为A1档（超级强队）、A2档（强队）、A3档（准强队）；　　B档：其中又可以分为B1档（中上游球队）、B档(正中游)、B2档（中下游球队）；　　C档：保级球队。　　以上赛季英超为例：曼联、切尔西属A1档、利物浦、阿森纳属A2档；热刺属A3档；博尔顿、埃弗顿属B1档；谢菲联、查尔顿、沃特福、维冈、富勒姆属C档；朴茨茅、布莱克、维拉、米德尔、纽卡斯属B档，其他球队属B2档。当然，每个人对球队了解程度的不同、看待问题的角度不同，可能会对人气档位的分类有所不同，这就要看各人怎么样去做了，不可能做得到统一。而且，随着联赛的进行，各个档位也不是一程不变的，C档也可以上升为B2档，甚至B1档，但不会上升到A档；反之同理。但有一点是不可否认的，那就是博彩公司在开盘的时候，是考虑了内在的档位因素的，这一方面固然是球队的实力使然，但另一方面欧洲球迷喜欢现场看球，对球队的实力远比我们清楚，同时，欧洲球迷的忠诚度也决定了球迷一旦形成了自己的实力对比档位差，在相当长的时间内是很难改变的，这直接影响了球迷们的筹码走向。　　笔者非常清楚，此类档位分析，肯定会有人持反对意见。但笔者确实用这个办法捕捉到了很多冷门的发生。信则有、不信则无。　　2、双方的下轮对阵时间和对阵形势。有的时候可以根据下轮对阵时间和形势判断某队对比赛的基本战意，是全力亦或是有所保留。　　3、对阵双方经常上场的十八人名单（俗称的主力和主力替补，这个名单一般每个赛季三至五轮后就可以确定下来。）需要提醒的是尤其要跟踪注意关键位置的关键人员。一旦关键位置上的球员出现伤停情况时，往往会影响彩民的投注心理。　　4、对阵双方的战绩走势。（报刊、网络上就可以看到）　　5、历史战绩。（无需多说）　　6、爆冷指数：主队在主场造冷的次数和具体情形、客队在客场造冷的次数和具体情形，不管你信不信，两个造冷大王在一起的时候，最容易出冷。十来轮没造冷的球队，你更要当心。（朋友们既可以在每轮回顾里面注明，也可以在战绩走势里面注明，不管用什么方法，让自己知道就行。）　　7、对阵双方最基本的情况：双方的联赛总战绩；主队主场战绩、客队客场战绩；主队近六轮战绩、客队近六轮战绩；主队最近三轮主场战绩（B1类以上球队很少有三轮不胜的）、客队最近三轮客场战绩（B2以下球队很少有三轮不败的）；主队上轮战绩、客队上轮战绩。（这是基本面分析的最基本的资料。）　　8、伤停情况。特别是关键位置关键球员的伤停。（尤其是中下游球队，主力与替补的实力悬殊比较大。）　　9、威廉希尔、立博、Interwetten、SSP、Bet365的赔率统计，你喜欢哪家就统计哪家或者统计两家，　　10、联赛的整体趋势。最好将每轮的对阵的结果列出来，计算出主场胜、平、负的百分比，以及主、客场爆冷的百分比，用以判断该联赛的整体趋势。拿笔者正在统计的挪超来说，笔者已经完成了前十二轮的统计工作。笔者发现，挪超实力相当的球队之间的比赛，很少有平局出现，绝大部分是分胜负，这跟五大联赛是不一样的。另外，挪超的主场强势非常明显，主场胜率可达百分之五十（目前刚好是百分之五十）。还有，挪超的主场平局的概率和负的概率目前是一样的，但其最大的特点是，挪超的平局并不是实力相当的球队之间产生的，而绝大部分是强队坐阵主场时被弱队逼平的（我们所说的爆冷平），目前笔者统计到十二轮，共二十个平局，其中强队在主场爆冷被弱队逼平的有十一场之多，占总数的百分之五十还多。
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哪方面的数据呀？ 这个前提应该是必须对这个联赛和球员球队很熟悉才行
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