or
Toto cvičení je součástí kurzu
Rovnou se pustíme do vizualizace prostorových dat – konkrétně prodejů nemovitostí v malém americkém městě – pomocí ggplot2. Představíme ti také balíček ggmap jako rychlý způsob, jak do grafů přidat prostorový kontext. Povíme si, co dělá prostorová data výjimečnými, a seznámíme tě s nejběžnějšími typy prostorových dat, se kterými budeme v kurzu pracovat.
S prostorovými daty uloženými v datových rámcích toho lze zvládnout hodně, ale práce se výrazně zjednoduší, pokud jsou uložena ve speciálních prostorových objektech. V této kapitole se seznámíš s třídami prostorových objektů z balíčku sp, zejména pro bodová a polygonová data. Na příkladu mapy světa se naučíš tyto objekty prozkoumávat a filtrovat. Odměnou za zvládnutí těchto tříd bude balíček tmap, který prostorové objekty vyžaduje jako vstup, ale vytváření map s ním je skutečně snadné! Kapitolu zakončíš vytvořením mapy světové populace.
Aktuální cvičení
Zatímco balíček sp nabízí určité třídy pro rastrová data, balíček raster poskytuje třídy užitečnější. Seznámíš se s nimi, zjistíš, jaké mají výhody, a naučíš se je zobrazovat. Příklady navazují na téma populace z 2. kapitoly, tentokrát se ale podíváš na podrobnější datové sady – jak prostorově, tak demograficky. V druhé části kapitoly se budeme věnovat barvám, které jsou nezbytnou součástí každé vizualizace, a pro mapy platí obzvlášť.
V této kapitole projdeš celým procesem tvorby vizualizace – od surových prostorových souborů až po přidání popisku ke hotové mapě. Cestou se naučíš načítat prostorová data do R, dozvíš se více o projekcích a souřadnicových referenčních systémech, zjistíš, jak k prostorovému objektu přidat další data, a získáš tipy na finální úpravy map.