Как сохранить листовую карту, когда она большого размера [R] - PullRequest
Новая
       27

Как сохранить листовую карту, когда она большого размера [R]

0 голосов
/ 10 февраля 2020

Я хотел бы спросить, есть ли какой-нибудь удобный способ сохранить карту листовки в формате PDF, когда это очень большой файл. Мне известно о saveWidget, который позволяет сохранять в формате pdf, однако, когда карта очень большая, она очень медленная.

Есть ли способ сохранить пример карты, созданной мной в PDF (или любой другой формат, но при условии, что он будет выглядеть «резким», например, в латексной диссертации)

Карта, которую я хотел бы сохранить, например: 

library(leaflet)
library(tidyverse)


data2 <- readRDS(url("https://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm3.6/Rsp/gadm36_FRA_2_sp.rds"))

data3 <- readRDS(url("https://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm3.6/Rsp/gadm36_ESP_2_sp.rds"))

data4 <- readRDS(url("https://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm3.6/Rsp/gadm36_PRT_2_sp.rds"))

data5 <- readRDS(url("https://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm3.6/Rsp/gadm36_GBR_2_sp.rds"))

data6 <- readRDS(url("https://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm3.6/Rsp/gadm36_DEU_2_sp.rds"))

data7 <- readRDS(url("https://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm3.6/Rsp/gadm36_NLD_2_sp.rds"))

data8 <- readRDS(url("https://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm3.6/Rsp/gadm36_BEL_2_sp.rds"))

data9 <- readRDS(url("https://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm3.6/Rsp/gadm36_POL_2_sp.rds"))

data10 <- readRDS(url("https://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm3.6/Rsp/gadm36_CZE_2_sp.rds"))



random_long_lat <- 
  data.frame(
    long = sample(runif(1000, min = -7.5, max = 19.99), replace = F),
    lat = sample(runif(1000, min = 38.69, max = 60.75), replace = F)
  )

all <- rbind(data2, data3, data4, data5, 
             data6, data7, data8, data9, 
             data10)


all@data <- 
  all@data %>% 
  mutate(counts = rnorm(nrow(all), 100, sd = 35))

cuts <- c(0, 5, 20, 40, 80, 150, max(all@data$counts))
cuts <- colorBin("Greens", domain = all$counts, bins = cuts)

m <- 
  leaflet() %>% 
  addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>% 
  addPolygons(data=all, stroke = TRUE, color = "white", weight="", smoothFactor = 0.95, 
              fillOpacity = 0.65, fillColor = ~cuts(all$counts)) %>% 
  addLegend(pal = cuts, 
            values = all$counts,
            labFormat = labelFormat(suffix = " "),
            opacity = 0.85, title = "How many point were counted in each region", position = "topright")


#library(mapview)
#mapshot(m, file = "MAP.pdf")
...