sf對象和sp對象都有自己的繪圖函數plot()，但此函數只能實現一些簡單的功能，達不到制圖的要求，為了地圖的美觀可以運用tmap包
基礎知識
tmap的說明文檔，tmap可以識別sp，sf，raster對象。
tmap包畫圖的基本函數是tm_shape()，用於確定輸入的空間數據，后面+一系列美化地圖的函數，如tm_polygons()用於畫面屬性數據，tm_dots()用於畫點屬性數據，tm_line()用於畫線屬性數據，還有tm_fill()，tm_legend()函數分別用於填充和圖例的設置，更多的函數可以用help("tmap-element")查找。
#tm_fill()用Name屬性填充，下圖左
tm<-tm_shape(data)+tm_fill("Name")
#tm_polygons()畫面屬性，tm_borders()控制面屬性邊界，tm_lengend()控制圖例，下圖中
tm1<-tm_shape(data)+tm_polygons("Name")+tm_borders()+tm_legend(outside=TRUE)
#兩張圖疊加，下圖右
tm2<-tm_shape(data)+tm_polygons()+tm_borders()+tm_legend(outside=TRUE)+
tm_shape(point)+tm_dots("green",size = 0.5)
圖的美化函數
以下函數都有col，alpha，lwd，lty參數用來調節顏色，透明度，線條寬度和線條類型
tm1<-tm_shape(data)+tm_fill(col = "red")
tm2<-tm_shape(data)+tm_fill(col = "red",alpha = 0.3)
tm3<-tm_shape(data)+tm_borders(col = "blue")
tm4<-tm_shape(data)+tm_borders(lwd = 3)
tm5<-tm_shape(data)+tm_borders(lty = 2)
tm6<-tm_shape(data)+tm_fill(col = "red",alpha = 0.3)+tm_borders(col="blue",lwd = 3,lty = 2)
tmap_arrange(tm1,tm2,tm3,tm4,tm5,tm6)
圖的顏色設置
breaks用於設置分檔線n表示分為幾個區間palette表示配色方案，例如BuGn。我們可以用tmaptools::palette_explorer()來發現更多的配色方案。可以在配色方案前加-反轉配色順序，-BuGn
tm1<-tm_shape(data)+tm_polygons(col = "Mdn_ncm")
breaks<-c(0,3,4,5)*10000
tm2<-tm_shape(data)+tm_polygons(col = "Mdn_ncm",breaks=breaks)
tm3<-tm_shape(data)+tm_polygons(col = "Mdn_ncm",n=10)
tm4<-tm_shape(data)+tm_polygons(col = "Mdn_ncm",palette="BuGn")
除了breaks可以手動設置區間，tmap包提供了style參數設置不同分區間方法
style="pretty"，默認設置，整數，將區間均勻隔開style="equal"，均勻分布style="quantile"，style="jenks"，最大化區間間的差異style="cont"，適用於柵格數據，連續的顏色漸變style="cat"，用於分類，類別數據
圖的布局
map_nz<-tm_shape(data)+tm_polygons()
#tm_compass()函數用於設置指北針，tm_scale_bar()用於設置比例尺
tm1<-map_nz+
tm_compass(type = "8star",position = c("left","top"))+
tm_scale_bar(breaks = c(0,100,200),text.size = 1)
函數tm_layout()用於設置各種布局參數，如下：
下面參數分別設置圖的標題，背景顏色和有無框線
tm1<-map_nz+tm_layout(title = "新西蘭",title.position=c("left","top"),title.size=2)
tm2<-map_nz+tm_layout(scale = 5)
tm3<-map_nz+tm_layout(bg.color = "lightblue")
tm4<-map_nz+tm_layout(frame = FALSE)
tm1<-map_nz+tm_layout(title = "frame.lwd=5",inner.margins = 0.1,title.position = c("centre","top"),title.size = 2,
legend.position = c("right","bottom"))
#out.margins表示與窗口邊框之間的空白區域
#inner.margins表示圖像和邊框的距離
分面圖
tm_facets()函數用於畫分面圖
urb_1970_2030 = urban_agglomerations %>%
filter(year %in% c(1970, 1990, 2010, 2030))
tm1<-tm_shape(world) +
tm_polygons() +
tm_shape(urb_1970_2030) +
tm_symbols(col = "black", border.col = "white", size = "population_millions") +
tm_facets(by = "year", nrow = 2, free.coords = FALSE)
