R函数来计算坐标

Question

尝试通过 mapply 或类似的方法在不进行迭代的情况下完成它 - 我在 R 中有一个空间数据框，我想对所有更复杂的形状进行子集化 - 即具有 10 个或更多坐标的形状。 shapefile 很大（10k 形状），适用于小样本的方法对于大样本来说非常慢。迭代法为

Street$cc <-0
i <- 1
while(i <= nrow(Street)){
  Street$cc[i] <-length(coordinates(Street)[[i]][[1]])/2
  i<-i+1
}

我怎样才能以任何阵列方式获得相同的效果？我在从顶部向下访问几个级别时遇到问题 (Shapefile/lines/Lines/coords)

我试过了：

    Street$cc <- lapply(slot(Street, "lines"), 
     function(x) lapply(slot(x, "Lines"),   
     function(y) length(slot(y, "coords"))/2))

/除以2因为每个坐标都是一对2值/ 但仍然是 returns 一个列表，其中包含每行的项目数，而不是告诉我有多少项目的整数。如何获取空间数据框中每个形状的坐标数？抱歉，我没有可重现的示例，但您可以检查任何空间文件 - 它更多的是关于访问低级别属性而不是一个非常具体的问题。

编辑：我解决了这个问题 - 使用函数

tail()

Answer 1

这是一个可重现的例子。和你的略有不同，因为你没有提供数据，但是原理是一样的。下钻复杂S4结构时的'principle'是注意每一层是list还是slot，访问list用[[]]，slot用@[=15] =]

首先让我们得到一个空间多边形。我将使用美国各州边界；

library(maps)  
local.map = map(database = "state", fill = TRUE, plot = FALSE) 
IDs = sapply(strsplit(local.map$names, ":"), function(x) x[1])
states = map2SpatialPolygons(map = local.map, ID = IDs)

现在我们可以像这样对少于 200 个顶点的多边形进行子集化：

# Note: next line assumes that only interested in one Polygon per top level polygon.
# I.e. assumes that we have only single part polygons
# If you need to extend this to work with multipart polygons, it will be
# necessary to also loop over values of lower level Polygons
lengths = sapply(1:length(states), function(i) 
            NROW(states@polygons[[i]]@Polygons[[1]]@coords))

simple.states = states[which(lengths < 200)]
plot(simple.states)

R函数来计算坐标

R function to count coordinates

r

spatial

dataframe