R és un entorn lliure de representació i càlcul estadístic
Aquesta guia d’inici ràpid descriu com:
- Fer servir R per a càlculs aritmètics simples
- Carregar dades d’un shapefile i fer-ne un mapa
- Fer un canvi de coordenades
- Dibuixar punts sobre un mapa
Es pot fer una de les dues opcions:
- Triar R Statistics des de la secció del menú Spatial Tools. Una finestra de terminal apareixerà amb R executant-se.
- Escriure R a la línia de comandes d’una terminal. R s’iniciarà en aquesta terminal.
No tingueu por de la línia de comandes, és molt poderosa. Fent servir les fletxes d’amunt i avall per a tornar a cridar les comandes i poder-ne esmenar els errors ajuda molt. Premeu CTRL-C si hi ha algun problema i el cursor tornarà a aparèixer.
Gairebé tot dins R és una funció, incloent-hi la funció per sortir. Escriviu q() i premeu la tecla Enter. Si escriviu només q, veureu el codi font de la funció q.
R us preguntarà si voleu desar el vostre espai de treball com a arxiu d’imatge de dades R. Quan inicieu un altra vegada R des d’un directori amb un arxiu .RData, se’n carregaran les dades per a restaurar la sessió.
R és, essencialment, un programa de línia de comandes, to i que hi ha disponibles alguns programes amb interfície gràfica d’usuari. Quan escriviu una línia de codi a la línia de comandes i premeu Return, l’intèrpret d’R avalua el codi i n’imprimeix el resultat.
Podeu començar fent càlculs aritmètics simples:
> 3*2
[1] 6
> 1 + 2 * 3 / 4
[1] 2.5
> sqrt(2)
[1] 1.414214
> pi * exp(-1)
[1] 1.155727
Etcètera. Un ampli ventall de funcions aritmètiques, trigonomètriques i estadístiques venen incloses, i milers més són disponibles en paquets a l’arxiu CRAN <http://cran.r-project.org/>.
El cursor principal d’R és >, però també hi ha el cursor de continuació, +, que apareix si R espera més dades per a fer una expressió vàlida. El veureu si us oblideu de tancar algun parèntesi o claudàtor.
> sqrt(
+ 2
+ )
[1] 1.414214
Estareu preguntant-vos què hi fa el número u misteriós entre claudàtors. Significa que el resultat és un número. R pot desar dades en vectors uni-dimensionals, matrius bi-dimensionals i arrays multi-dimensionals. Hi ha moltes funcions que poden generar aquesta mena de coses, aquí en teniu una seqüència simple:
> seq(1,5,len=10)
[1] 1.000000 1.444444 1.888889 2.333333 2.777778 3.222222 3.666667 4.111111
[9] 4.555556 5.000000
Ara podeu veure que el [9] indica que 4.555 és el novè valor en el vector.
Si construïu una matriu, rebreu etiquetes de fila i columna:
> m=matrix(1:12,3,4)
> m
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 4 7 10
[2,] 2 5 8 11
[3,] 3 6 9 12
Els elements de les matrius es poden extreure fent servir claudàtors, amb la fila i columna separats per comes. Deixeu un índex en blanc per a obtenir una filera sencera com a vector. Feu servir un índex de vector per a obtenir múltiples files o columnes en forma de matriu més petita:
> m[2,4]
[1] 11
> m[2,]
[1] 2 5 8 11
> m[,3:4]
[,1] [,2]
[1,] 7 10
[2,] 8 11
[3,] 9 12
Els Data frames són estructures de dades que reflecteixen el tipus d’estructura que es troben als RDBMS com ara Postgres o MYSQL. Cada filera pot ser pensada com a un registre, amb les columnes fent de camps de la base de dades. Com en una base de dades, cada camp ha de ser del mateix tipus per a cada registre.
En molts sentits, funcionen com a matrius, però es poden establir i recuperar els valors de les columnes fent servir la notació $-:
> d = data.frame(x=1:10,y=1:10,z=runif(10)) # z is 10 random numbers
> d
x y z
1 1 1 0.44128080
2 2 2 0.09394331
3 3 3 0.51097462
4 4 4 0.82683828
5 5 5 0.21826740
6 6 6 0.65600533
7 7 7 0.59798278
8 8 8 0.19003625
9 9 9 0.24004866
10 10 10 0.35972749
> d$z
[1] 0.44128080 0.09394331 0.51097462 0.82683828 0.21826740 0.65600533
[7] 0.59798278 0.19003625 0.24004866 0.35972749
> d$big = d$z > 0.6 # d$big is now a boolean true/false value
> d[1:5,]
x y z big
1 1 1 0.44128080 FALSE
2 2 2 0.09394331 FALSE
3 3 3 0.51097462 FALSE
4 4 4 0.82683828 TRUE
5 5 5 0.21826740 FALSE
> d$name = letters[1:10] # create a new field of characters
> d[1:5,]
x y z big name
1 1 1 0.44128080 FALSE a
2 2 2 0.09394331 FALSE b
3 3 3 0.51097462 FALSE c
4 4 4 0.82683828 TRUE d
5 5 5 0.21826740 FALSE e
Hi ha molts paquets per a la manipulació de dades i estadístiques espacials. Alguns estan inclosos aquí, altres poden descarregar-se des del CRAN.
Aquí carregarem dos shapefiles: els límits de països i les localitats poblades de les dades de Natural Earth. Usem dos paquets afegits per a obtenir la funcionalitat espacial:
> library(sp)
> library(maptools)
> countries = readShapeSpatial("/usr/local/share/data/natural_earth/10m_admin_0_countries.shp")
> places = readShapeSpatial("/usr/local/share/data/natural_earth/10m_populated_places_simple.shp")
> plot(countries)
Això dibuixa un mapa del Món simple:
Quan unes dades OGR es llegeixen des d’R, s’obté un objecte que es comporta com una data frame en molts sentits. Podem fer servir el camp ADMIN per a agafar un subconjunt de les dades del Món i quedar-nos només amb el Regne Unit:
> uk = countries[countries$ADMIN=="United Kingdom",]
> plot(uk); axis(1); axis(2)
Aquest mapa semblarà una mica aixafat a qualsevol persona que visqui, ja que estem més familiaritzats amb sistemes de coordenades centrats a la nostra latitud. En aquests moments, l’objecte no té un sistema de coordenades assignat. Podem comprovar-ho amb aquesta i altres funcions:
> proj4string(uk)
[1] NA
NA és un indicador d’absència de dades. Cal que assignem un CRS a l’objecte abans de transformar-lo amb la funció spTransform del paquet rgdal. Transformarem a EPSG:27700, que és la malla de l’Ordenance Survey of Great Britain:
> proj4string(uk)=CRS("+init=epsg:4326")
> library(rgdal)
> ukos = spTransform(uk,CRS("+init=epsg:27700"))
> proj4string(ukos)
[1] " +init=epsg:27700 +proj=tmerc +lat_0=49 +lon_0=-2 +k=0.9996012717 +x_0=400000 +y_0=-100000 +ellps=airy +datum=OSGB36 +units=m +no_defs
+towgs84=446.448,-125.157,542.060,0.1502,0.2470,0.8421,-20.4894"
> plot(ukos);axis(1);axis(2)
Això dibuixarà el mapa base de les dades transformades. Ara volem afegir-hi alguns punts de les dades de llocs poblats. Altre cop, agafem un sub-conjunts de punts que volem i els transformam a les coordenades de l’Ordenance Survey Grid Reference:
> ukpop = places[places$ADM0NAME=="United Kingdom",]
> proj4string(ukpop)=CRS("+init=epsg:4326")
> ukpop = spTransform(ukpop,CRS("+init=epsg:27700"))
Afegim aquests punts al mapa base, escalant-ne la mida segons l’arrel quadrada escalada de la població (això farà el símbol amb l’àrea proporcional a la població), seleccionem el color vermell i el caràcter del símbol el d’una taca:
> points(ukpop,cex=sqrt(ukpop$POP_MAX/1000000),col="red",pch=19)
> title("UK Population centre sizes")
i la imatge final apareix:
Antigament, la documentació dels paquets d’R tendia a ser pàgines d’ajuda escrites telegràficament per a cada funció. Ara, s’anima als autors dels paquets a escriure una ‘vinyeta’ com a introducció amigable a cada funció. Si executeu la funció vignette() sense arguments, rebreu la llista de les vinyetes al vostre sistema. Proveu d’executar vignette("sp") i obtindreu una introducció una mica tècnica sobre les estructures espacials d’R, o vignette("spdep") per a les funcions estadístiques d’anàlisi de correlacions espacials. vignette("gstat") retorna un tutorial sobre l’ús d’aquest paquet per a fer interpolació espacial, incloent-hi Kriging.
Per a obtenir informació general sobre R, proveu el document oficial Introduction to R o qualsevol de la documentació de la pàgina principal del Projecte R <http://www.r-project.org/>
Per a tenir més informació sobre els aspectes espacials d’R, el millor lloc per a començar és, probablement, el R Spatial Task View
Pot ser que vulgueu mirar també la pàgina al SourceForge de R-Spatial per a obtenir més enllaços, incloent-hi informació sobre la llista de correu R-sig-Geo.