cartogramR: a R package for fast computing contiguous cartograms
Release: 2021-07-05
ENGLISH-------------
What is a cartogram and what is cartogramR meant for?
Cartograms are a specific type of map on which the size of spatial units is proportional to a statistical weight (number of inhabitants, amount of CO2 emitted, etc.). Cartograms have long been used and are nowadays widely present in books, newspapers and on the web. Over the last decades, several methods have been proposed to build contiguous cartograms and many algorithms exist today optimizing different components, such as statistical accuracy, shape accuracy, and topological accuracy. Nonetheless, the running time of these algorithms remained a problem for a long time until the algorithm of Gastner, Seguy, and More (2018) was released. These authors introduced a fast flow-based algorithm whose equations are easier to solve compared to previous methods.
The objective of this post is to present a new easy-to-use R package, called cartogramR, which implements this last high-performance algorithm along with two other widespread algorithms (Gastner and Newman (2004); Dougenik, Chrisman, and Niemeyer (1985)). The cartogramR package works with sf objects, a common storage and access model of geographic feature formalized by both the Open Geospatial Consortium and the International Organization for Standardization.
Development team
cartogramR was developped by Pierre-André Cornillon (UMR CNRS 6625 - IRMAR : Institut de Recherche Mathématique de Rennes - Université Rennes 2) and Florent Demoraes (UMR CNRS 6590 - ESO : Espaces et Sociétés - Université Rennes 2).
cartogramR user guide: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03280009/document
Link to download cartogramR from the CRAN : https://cran.r-project.org/web/packages/cartogramR/index.html
Note that if you install package from sources, you will need first to install FFTW (http://www.fftw.org/)
Acknowledgements
Many thanks to:
- Michael T. Gastner for his flow based cartogram programs on which cartogramR is based.
- Timothée Giraud (UMS 2414 RIATE / CNRS Paris) for suggestions and careful reading.
FRANÇAIS-------------
Qu'est-ce qu'un cartogramme et à quoi sert cartogramR ?
Les cartogrammes sont un type d'anamorphose cartographique sur lequel la taille des unités spatiales est proportionnelle à un poids statistique (nombre d'habitants, quantité de CO2 émise, etc.). Les cartogrammes sont utilisés depuis longtemps et sont aujourd'hui largement présents dans les livres, les journaux et sur le web. Au cours des dernières décennies, plusieurs méthodes ont été proposées pour construire des cartogrammes contigus et il existe aujourd'hui de nombreux algorithmes optimisant différentes composantes, telles que la précision statistique, la précision de forme et la précision topologique. Néanmoins, le temps d'exécution de ces algorithmes est resté longtemps un problème jusqu'à la sortie de l'algorithme de Gastner, Seguy et More (2018). Ces auteurs ont introduit un algorithme rapide utilisé pour modéliser la diffusion des fluides et dont les équations sont plus faciles à résoudre par rapport aux méthodes précédentes.
L'objectif de ce billet est de présenter un nouveau package R facile à utiliser, appelé cartogramR, qui implémente ce dernier algorithme performant ainsi que deux autres algorithmes répandus (Gastner et Newman (2004) ; Dougenik, Chrisman et Niemeyer (1985)). Le package cartogramR fonctionne avec des objets sf, un modèle commun de stockage et d'accès aux objets géographiques formalisé à la fois par l'Open Geospatial Consortium et l'Organisation internationale de normalisation.
Équipe de développement
cartogramR a été développé par Pierre-André Cornillon (UMR CNRS 6625 - IRMAR : Institut de Recherche Mathématique de Rennes - Université Rennes 2) et Florent Demoraes (UMR CNRS 6590 - ESO : Espaces et Sociétés - Université Rennes 2).
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Guide d'utilisation de cartogramR : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03280009/document
Lien pour télécharger cartogramR depuis le CRAN : https://cran.r-project.org/web/packages/cartogramR/index.html
Notez que si vous installez le package à partir des sources, vous aurez besoin d'installer au préalable FFTW (http://www.fftw.org/)
Remerciements
Un grand merci à :
- Michael T. Gastner pour ses programmes de diffusion des fluides et sur lesquels cartogramR repose.
- Timothée Giraud (UMS 2414 RIATE / CNRS Paris) pour ses suggestions et sa lecture attentive.
###Population and number of general practitioners for 100,000 inhabitants in France in 2018####
library(cartogramR)
data(france_dept)
#compute cartogram based on population size
france_cartogram <- cartogramR(france_dept, count="pop2018")
#create a color palette
ColorPalette <- c('#fee5d9','#fcae91','#fb6a4a','#cb181d')
palette(ColorPalette)
#cut the second variable into quantiles for choropleth map
breaks <- quantile(france_cartogram$initial_data$n_gp_per100000)
ngalpractFac <- cut(france_dept$n_gp_per100000, breaks, include.lowest=TRUE)
#coerce cartogram to sf object
france_cartogram <- as.sf(france_cartogram)
#main plot
plot(france_cartogram$geometry,
main = "Population and number of general practitioners \nfor 100,000 inhabitants in France in 2018",
col = ngalpractFac, add=FALSE)
#bounding box and size
bbox <- sf::st_bbox(as.sfc(france_cartogram))
Deltax <- bbox["xmax"] - bbox["xmin"]
Deltay <- bbox["ymax"] - bbox["ymin"]
#sources and credits
auth <- "Authors: F. Demoraes, P.-A. Cornillon"
sources <- "Sources: INSEE (2018), DREES,\nASIP-Santé RPPS (2018)"
desc <- "Distortion based on population size"
ttext <- paste(auth, "|", sources, "-", desc)
mtext(text = ttext, side = 4, line = -0.01, adj = 0, cex = 0.5, col = "grey50")
text(bbox["xmax"]-0.15Deltax, bbox["ymax"]-0.02Deltay, "N\↑",cex = 1.2)
#histogram
op <- par(fig = c(0.03,0.3,0.1,0.3), mar = c(0,0,0,0), mgp=c(0,0.5,0), omi=c(0,0,0,0), new = TRUE, bty="n")
hist(france_dept[["n_gp_per100000"]], breaks = breaks, freq = FALSE, col = 1:4, axes = F, ann=F, border = "White")
axis(side = 1, at = breaks, labels = round(breaks), cex.axis = 0.5, tick = FALSE, line = -1, col.axis = "Black")
par(op)
Other examples / Autres exemples
Tutorial published within the framework of the École Thématique TRANSCARTO (Transformations cartographiques) 18-22/10/2021 in Aussois (Savoy-France).
Didacticiels et scripts préparés à l'occasion de l'École Thématique TRANSCARTO (Transformations cartographiques) 18-22/10/2021 à Aussois (Savoie).
Animated cartograms / Cartogrammes animés
cartogramR can also be used to generate animated cartograms. See example below.
- More info here: https://github.com/ESO-Rennes/Animated-Cartograms
cartogramR peut être utilisé également pour produire des cartogrammes animés. Voir l'exemple ci-dessous.
- Plus d'info ici : https://github.com/ESO-Rennes/Animated-Cartograms
References
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Demoraes F., Bouquet M., Mericskay B.,(2021) – L’efficacité visuelle des cartogrammes animés en question - Une piste d’amélioration à travers l’exemple de la ségrégation à Bogotá (1993-2005), M@ppemonde. DOI:10.4000/mappemonde.5813 - https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03029241
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