在R中的地图上进行点过度绘图（例如，使用ggplot2）-如何将点推到侧面，标记原始位置，合并附近的点……？

我有一个包含语言，其经度和纬度以及特征值（类别1，类别2或两者-在图中分别标记为红色，蓝色和绿色）的数据库。每种语言最多可能有三个点，并且自然地，两个语言点可能彼此非常靠近。

    name            longitude   latitude    sp_sum
1   Modern Armenian 45          40          both
2   Modern Armenian 45          40          both
3   Modern Armenian 45          40          spatial
4   Dieri           138         -28.1667    both
5   Dieri           138         -28.1667    both
6   Finnish         25.5577     64.7628     non-spatial
7   Crimean Tatar   28.1418     43.8398     spatial
8   Ese Ejja        -67.515     -11.7268    non-spatial
9   Makhuwa         38.8052     -14.8509    non-spatial
...

我正在使用R包ggplot2（这是我最熟悉的包，因此我很乐意继续使用它-但也欢迎使用其他解决方案）。这是上一次尝试的结果（代码：参见下面¹）：

对于每个点，我希望（粗略的）位置以及值仍然可见。（如果一种语言有多个要点，则可以将它们组合在一起。）

有没有办法...

• ...恰好将点移到一边，以至于不会过度绘图（比使用geom_jitter随机的少- 例如，在beeswarm程序包中有很多这种躲避的方法）？
• ...和/或在必须移动某个点时使其指向某点的原始位置？
• ...或以仍然清晰的方式组合近距离点（可能存在一种使用合并的有效技术，即stat_bin *或类似效果的东西）？

• ...还是要创建一个像在网站上看到的那样仍然可以包含在pdf中的“交互式情节”（我也在这里考虑动画和光泽之类的软件包的功能）？例如，在wals.info上看起来像这样：

  

从这里的上一篇文章中，我知道directlabels包可以移动标签，但是我还没有找到一种使它也移动点的方法。

随时要求澄清！

注意：我知道有很多有关过度绘图的问题，但是我研究过的所有问题似乎都有不同的目的（即统计目的）（我不声称已阅读全部内容，因此我d当然也很乐意接受链接）。我将尝试列出我知道并且可能相关的那些帖子（-从我阅读的内容来看，这些都不能完全回答我的问题。）

• stats.SE：如何避免R图中的标签重叠？
• SO：ggmap中的动态数据点标签定位

¹以下代码行从上方创建了裁剪。

library(OpenStreetMap)
library(ggplot2)

data <- read.csv(header = T, sep = ",", dec = ".", quote= "'",
text = "'','name','longitude','latitude','sp_sum'
'1','Modern Armenian',45,40,'both'
'2','Modern Armenian',45,40,'both'
'3','Modern Armenian',45,40,'spatial'
'4','Dieri',138,-28.1667,'both'
'5','Dieri',138,-28.1667,'both'
'6','Finnish',25.5577,64.7628,'non-spatial'
'7','Crimean Tatar',28.1418,43.8398,'spatial'
'8','Sochiapam Chinantec',-96.6079,17.7985,'non-spatial'
'9','Ese Ejja',-67.515,-11.7268,'non-spatial'
'10','Makhuwa',38.8052,-14.8509,'non-spatial'
'11','Mualang',111.077,0.31083,'non-spatial'
'12','Martuthunira',116.607,-20.9294,'non-spatial'
'13','Evenki',108.626,53.85,'both'
'14','Afrikaans',30,-22,'both'
'15','Male (Ethiopia)',36.9892,5.91975,'both'
'16','Manchu',126.557,47.3122,'both'
'17','Dime',36.3329,6.20951,'non-spatial'
'18','Koorete',37.8679,5.80545,'non-spatial'
'19','Wolaytta',37.7537,6.32668,'both'
'20','Dizin',35.5763,6.1405,'both'")

map <- openproj(openmap(c(85, -179.9), c(-60, 179.9), zoom = 2, type = "nps"))
plot <- autoplot(map) + 
  geom_point(data = data, aes(x = longitude, y = latitude),
             color = "white", alpha = 0.8, size = 8) +
  geom_point(data = data, aes(x = longitude, y = latitude, color = sp_sum),
             alpha = 0.3, size = 4)
plot

到目前为止，我只发现了一个相当不错的解决方法：packcircles R软件包可能是为其他目的而设计的，但是它在将要点彼此分离方面做得很好（另请参见相应的博客文章）。我可能不了解此软件包的所有内部工作原理，但是幸运的是，您会发现，该网站上的示例文件几乎可以直接使用-所有需要更改的是变量名，圆之间的距离（或点） ，取决于您使用的功能）和图形的“限制”（即180°）。

（最后，所有内容归结为该circleLayout()函数，该函数采用一个包含lon，lat和radius（即距离）列的数据框以及两个2位数xlim / ylim向量-它返回具有改进点位置的数据框。）

• 请将此“之后”地图与问题中的“之前”地图片段进行比较

大概是这样吗？

data$spacing_x = 5
data$spacing_y = 5

for(i in 2:nrow(data)) {
  if( abs(data$latitude[i]-data$latitude[i+1]) < 2 ) {
    data$spacing_y[i] = data$spacing_y + 6 +jitter(data$spacing_y,8)
    data$spacing_y[i+1] = data$spacing_y + 6 + jitter(data$spacing_y,8)
  }
}

for(i in 2:nrow(data)) {
     if( abs(data$longitude[i]-data$longitude[i+1]) < 2 ) {
      data$spacing_x[i] = data$spacing_x + jitter(data$spacing_x,4)
      data$spacing_x[i+1] = data$spacing_x +jitter(data$spacing_x,4)
     }
}

for(i in 2:nrow(data)) {
  if( abs(data$spacing_y[i]-data$spacing_y[i+1]) < 1.5 ) {
    data$spacing_y[i] = data$spacing_y + 2 
    data$spacing_y[i+1] = data$spacing_y + 2
  }
}

for(i in 2:nrow(data)) {
  if( abs(data$spacing_x[i]-data$spacing_x[i+1]) < 1.5 ) {
    data$spacing_x[i] = data$spacing_x + 2 
    data$spacing_x[i+1] = data$spacing_x + 2
  }
}


plot = autoplot(map) + 
  geom_segment(data = data
               , mapping=aes(x=longitude
                             , y=latitude
                             , xend=longitude + spacing_x
                             , yend=latitude + spacing_y)
               , size=0.5, color="black"
               , alpha = 0.9) +
  geom_point(data = data
             , aes(x = longitude+spacing_x
                  , y = latitude+spacing_y)
             , color = "white"
             , alpha = 0.8, size = 8) +
  geom_point(data = data
             , aes(x = longitude+spacing_x
                   , y = latitude+spacing_y
                   , color = sp_sum)
             , alpha = 0.3, size = 4)
  xlab("") +
  ylab("")
plot