基本向量资料样式设定¶

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为了让地图能够清楚呈现资讯，GIS 资料的样式必须要好好设定。在 QGIS 中，有许多选项可以让使用者以不同的风格与符号呈现原始资料。在本教学中，我们就来看一些基本的样式设定技巧。

内容说明¶

设定「世界各国的人口预期寿命」向量图层的样式。

你还会学到这些¶

查看向量图层的属性表格。

取得资料¶

这次使用的资料是 University of Wisconsin-Madison 附属的机构 Center for Sustainability and the Global Environment (SAGE)。

你可以从 Human Impact Dataset 中下载 Life Expectancy GIS Grid data。

为了方便起见，你也可以直接用下面的连结下载：

lifeexpectancy.zip

资料来源 [SAGE]

操作流程¶

打开 QGIS，选择图层 ‣ 加入向量图层。

找到刚下载的 lifeexpectancy.zip 后，按下开启。内含的 shapefile 叫做 newsweek_data.shp。接下来要为资料选一个座标参考系统 (CRS)，这边选 WGS84 EPSG:4326 当作 CRS 即可。

这样一来在压缩档内的 shapefile 就可以呈现在画面上，目前它使用的是预设的样式设定。

在这个图层上按右键，选择开启属性表格，

看一下这笔资料有哪些属性。在众多的属性栏位中，只能挑一个做为地图呈现，考虑到我们的目标是要秀出人口预期寿命（life expectancy，指平均来说这个国家的人可以活到多老）的差异，要看的栏位很自然的就是 LIFEXPECT。

关掉属性表格，然后在这个图层上按右键，选择属性。’

许多样式调整的选项都放在属性视窗的样式分页中。按一下分页上的那个下拉选单，可以看到有许多选项可以使用，像是单一符号、类别、渐层、规则、点位移等等。这里我们只会用前三个选项来示范样式设定。

选择单一符号，这个选项是针对所有图层里的图征统一调整样式。由于我们的资料属于多边形的结构，所以有两个样式基本部位可以调，一个就是如何填满，另一个则是多边形的外框。这里我们先选看看 dotted 的填满图样，然后按下确定。

这下子图层中所有的多边形都会被选择的新样式给填满。

很显然的，「单一符号」并不适合呈现预期寿命的资料，我们试试看别种吧。再次按右键进到这个图层的属性，然后在样式分页中选择「类别」的选项。这个选项会把具有不同属性值的图征，用不同深浅的颜色来显现。在「行」的那个地方选择 :guilabel:`LIFEXPECT，然后在色彩映射表中选择一个你喜欢的色条，接着按下分类按钮，最后按下确定。

结果是，不同的国家被套上了深浅不一的蓝色。图中浅色代表较低的预期寿命，深色则代表较高的预期寿命。这种方法有用多了，例如说我们可以得知预期寿命在开发中国家和已开发国家的差异，这就是我们想要的样式设定。

接下来来看看样式分页中的「渐层」选项。渐层样式设定可以把资料依照某个属性分成许多的类别，每个类别可以有不同的样式设定。假设我们想把资料分成三个类别：低、中、高，那么可以在行的地方填上 LIFEXPECT，然后在类别的地方选择 3。你会看到有很多不同的模式可以选择，来稍微了解一下好了：这里总共有 5 种模式，分别为等距、分位数、自然间断法临界值法(Jenks)、标准差和 Pretty 间断法。不同的模式使用不同的统计演算法来把资料分到不同类别中。
- 等距：如其名，每个类别都具有相等的数值范围。如果资料是从 0-100 然后被分成 10 个类别，那么每个类别的数值范围就是 0-10，10-20，20-30 等等，每个类别的大小都是 10 单位。
- 分位数：每个类别都具有相等的资料个数。如果资料有 100 笔然后被分成 4 个类别，那么每个类别会有 25 笔资料。
- 自然间断法临界值法(Jenks)：此演算法会寻找最自然的数值群组来建立类别。同一类别中的资料集合具有最小化的标准差，而不同类别的资料集合则具有最大化的标准差。
- 标准差：计算资料的平均值与标准差，然后以平均值加减标准差的倍数来做分类。
- Pretty 间断法：这是基于 R 语言中的 Pretty 演算法发展而来。真要说起来有点复杂，不过基本上会叫做 Pretty 的原因，是它的分类结果会把类别边界放在舍位过的数字上。
在这里我们先选简单的「分位数」法。按下后分类以后应该就可以看到有 3 个类别出现，也可以看到类别的边界值。最后按下确定。