Output: 用來放輸出的pdf、png、或html檔Taiwan_Mapparse_mapdata.R: 負責處理地圖及畫地圖的function
Taiwan_Regionregion_name.xml: 各行政區的代碼對照
Taiwan_voteDataparse_votedata.R: 負責將投票率讀出並轉換成顏色
Taiwan_VoteMap.R: 主程式，利用parse_votedata.R產生顏色，利用parse_mapdata.R畫出地圖
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按右上角的Fork，複製一份自己的repository，並抓回電腦準備編輯
例如:
git clone https://github.com/banyh/Taiwan_VoteMap -
安裝R (或加上R Studio) [參考用的安裝教學] (http://www.dotblogs.com.tw/michael80321/archive/2014/12/15/147656.aspx)
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下載地圖並解壓縮到
Taiwan_Map目錄Level1_1031225_big5.*: 縣(市)行政區域界線Level2_1031225_big5.*: 鄉(鎮、市、區)行政區域界線Village_NLSC_TWD97_1040624.*: 村里界圖(WGS84經緯度)
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下載中選會選舉資料庫並解壓縮到
Taiwan_voteData目錄 -
修改
Taiwan_VoteMap.R在第一行加上
setwd("你的原始碼目錄")，例如setwd("d:/Project/Map") -
在R Studio中執行
source('D:/Project/Taiwan_VoteMap/Taiwan_VoteMap.R', encoding = 'UTF-8')或是打開Taiwan_VoteMap.R後，按上方的Source按鈕- 有缺少的library應該會自動安裝
- 會看到一連串載入library的訊息
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library載入完後會出現以下訊息
1: 2009_2010_mayor 2: 2009_2010_councilors 3: 2010_village 4: 2012_party 5: 2012_lagislator 6: 2012_president 7: 2014_mayor 8: 2014_councilors 9: 2014_village 請輸入選擇:- village代表村里長選舉
- mayor代表市長選舉
- president代表總統選舉
- party代表立委選舉中的政黨票
- councilors代表議員選舉
- lagislator代表區域立委選舉
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第一次執行時，先不要輸入選擇，直接按ENTER離開。 呼叫
prepare_map()將Shape file轉換成RDS檔(只需要作一次) -
再執行一次
source('D:/Project/Taiwan_VoteMap/Taiwan_VoteMap.R', encoding = 'UTF-8')，選擇9後會出現以下訊息你選擇了 2014_village 輸入 map$plotGG(1, col_vote$COLOR, col_vote$VOTE) 來看結果- 這時已經產生
col_vote物件，裡面包含顏色資料COLOR及得票率資料VOTE
- 這時已經產生
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執行
map$plotGG來產生圖形g <- map$plotGG(1, col_vote$COLOR)產生縣市等級的地圖，著色資料來自col_vote$COLORg <- map$plotGG(2, col_vote$COLOR, "pdf")產生鄉鎮等級的地圖，輸出到pdf檔g <- map$plotGG(3, col_vote$COLOR, "png", "Taiwan_Map")產生村里等級的地圖，輸出到png檔，檔名為Taiwan_Map(可以忽略)g <- map$plotGG(3, col_vote$COLOR, "pdf", county_select = "新北市|臺北市")產生村里等級的地圖，範圍限定為新北市和臺北市 (注意: 是「臺」不是「台」)g <- map$plotGG(3, col_vote$COLOR, "pdf", town_select = "板橋區")產生村里等級的地圖，範圍限定為板橋區- 詳細的參數說明請參考
parse_mapdata.R
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執行
map$plotLeaflet來產生互動式地圖(html+json的組合)map$plotLeaflet(1, COLOR)產生縣市等級地圖map$plotLeaflet(2, COLOR)產生鄉鎮等級地圖- 在村里等級，因為資料量太大，建議只產生特定縣市，例如
map$plotLeaflet(3, COLOR, county_select = "新北市|臺北市")
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資料分為raw data及processed data，直接下載而來的是raw data，因為raw dat使用不便， 所以會先處理過，然後存在R方便讀取的格式中
- 地圖的raw data，可執行
prepare_map()後，產生Taiwan_Map/Shape.RDS - 選舉的raw data還沒有寫處理函式，所以都是直接讀raw data
- 地圖的raw data，可執行
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程式架構分為地圖端和顏色端
parse_mapdata.R是地圖端，負責讀取地圖，並處理地區的名稱，但本身不包含顏色資料- 地圖由大量多邊形組成，每個多邊形可以填一種顏色
- 每個多邊形都有2014年主計處版的區域代碼，會由此代碼去查出多邊形應該填的顏色
parse_votedata.R是顏色端，負責產生顏色及得票率
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2014年的區域代碼在
Taiwan_Map/region_name.xml中- 區域代碼是地圖著色的依據，內政部每一年的區域代碼都有些不同
- 但因為地圖中的是2014年的代碼，所以需要將過去的舊代碼轉換，以2014年的為準
- 台灣區域代碼的演變
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正確產生的顏色資料，必須包含所有區域代碼及顏色的對應，例如:
COLOR["63"] == "#6D6D00"這是台北市的顏色COLOR["6300100"] == "#757500"這是松山區的顏色COLOR["6300100-002"] == "#787800"這是松山區莊敬里的顏色- 在
map$plotGG畫圖時，會找每一塊多邊形對應的代碼，再到COLOR中查出顏色
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顏色是named character vector，如果你已經知道區域代碼及顏色，就直接產生vector 空缺的顏色可以用NA
name value 63 "#808000" 6300100 "#804000" 6300100-002 "#0080F0" -
如果你知道行政區名稱，但沒有代碼，可以利用
region_id來查詢region_id[c("臺北市","松山區")]會得到"63" "6300100"- 要注意的是，村里等級有很多同名資料，這部分的處理方法請自己trace一下source code 如果嫌麻煩，就只用縣市、鄉鎮市等級就好
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畫地圖(Lv1為縣市，Lv2為鄉鎮市，Lv3為村里)
map$plotGG(level = 1, COLOR = myColor)map$plotGG(level = 2, COLOR = myColor)
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map$plotLeaflet會產生兩個檔案，一個是html，一個是geojson。其中geojson占用空間很大，LV1地圖為10MB，LV2地圖為35MB，LV3地圖為80MB，造成使用上不便 -
為了節省空間，建議採用topojson的格式，它會將原本的線條變成類似格線的形式，行政區的邊界放大看，會看到鋸齒狀，但是可以將GeoJSON的空間節省非常多，例如LV2地圖只需要1.1MB。
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將GeoJSON轉成TopoJSON(使用node.js)
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打開Node.js command prompt，輸入
npm install topojson -
安裝完後，輸入
topojson -p -o Votemap_2.topojson -- Votemap_2.geojson，表示將Votemap_2.geojson轉換成Votemap_2.topojson
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修改html檔，以讀取TopoJSON
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在
<head>中增加<script src="http://d3js.org/topojson.v1.min.js"></script> -
在
<head>中找到Votemap_2_.geojson，改成Votemap_2_.topojson -
在
<script>中，找到// data layers，在前面加入下列程式碼L.TopoJSON = L.GeoJSON.extend({ addData: function(jsonData) { if (jsonData.type === "Topology") { for (key in jsonData.objects) { geojson = topojson.feature(jsonData, jsonData.objects[key]); L.GeoJSON.prototype.addData.call(this, geojson); } } else { L.GeoJSON.prototype.addData.call(this, jsonData); } } }); // Copyright (c) 2013 Ryan Clark -
在
function addDataToMap的第一行，將L.geoJson改成new L.TopoJSON
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