这周，我在 Twitter 上提到了一系列地图，
一些极简主义地图 http://t.co/YCNPf3AR9n （戳 @visionscarto ） pic.twitter.com/Ip9Tylsbkv
- Arthur Charpentier (@freakonometrics) 2015 年 9 月 2 日
周五晚上，就在孩子们开学一周后离开办公室去接他们之前，Matthew Champion（又名 @matthewchampion ）给我发了一封电子邮件，询问更多细节。他想知道我是否制作了这些图表，以及他是否可以在帖子中提及。事实上，我不知道这些图表是谁制作的，但我告诉他可以很容易地复制它们。例如，对于 cities ，在 R 中，使用
> library(maps)
> data("world.cities")
> plot(world.cities$lon,world.cities$lat,
+ pch=19,cex=.7,axes=FALSE,xlab="",ylab="")
可以通过仅绘制拥有超过 100,000 居民的城市来获得更简约的，例如，
> library(maps)
> data("world.cities")
> plot(world.cities$lon,world.cities$lat,
+ pch=19,cex=.7,axes=FALSE,xlab="",ylab="")
对于 机场 ，它稍微复杂一些，因为在 http://openflights.org/data.html#airport 上，提到了 6,977 个机场。但是在 http://www.naturalearthdata.com/ 上，我发现了另一个只有 891 个机场的数据集。
> library(maps)
> data("world.cities")
> plot(world.cities$lon,world.cities$lat,
+ pch=19,cex=.7,axes=FALSE,xlab="",ylab="")
在同一个网站上，可以找到 端口 的数据集，
> library(maps)
> data("world.cities")
> plot(world.cities$lon,world.cities$lat,
+ pch=19,cex=.7,axes=FALSE,xlab="",ylab="")
这适用于基于点的图表。对于那些基于线的，例如 rivers ，可以从 https://github.com/jjrom/hydre/tree/ 下载 shapefile，然后使用
> library(maps)
> data("world.cities")
> plot(world.cities$lon,world.cities$lat,
+ pch=19,cex=.7,axes=FALSE,xlab="",ylab="")
对于 道路 ，可以从 http://www.naturalearthdata.com/ 下载 shapefile
> library(maps)
> data("world.cities")
> plot(world.cities$lon,world.cities$lat,
+ pch=19,cex=.7,axes=FALSE,xlab="",ylab="")
最后但同样重要的是，对于湖泊，我们需要多边形，
> library(maps)
> data("world.cities")
> plot(world.cities$lon,world.cities$lat,
+ pch=19,cex=.7,axes=FALSE,xlab="",ylab="")
很好，不是吗？请参阅 M atthew Champion 的帖子 ，使用这些极简主义地图以不同的方式看世界 。