1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Vizualizace geoprostorových dat v R
Connected

cvičení

Příklad s kvalitativní paletou

Na závěr se podíváme na příklad s kategorickou proměnnou. Rastr land_cover obsahuje mřížkovou kategorizaci zemského povrchu. Prohlédni si ho výpisem:

land_cover

Všimneš si, že values jsou číselné, ale jsou tam také attributes, které tato čísla mapují na kategorie (podobně jako fungují faktory).

Výběr barev pro kategorické proměnné hodně závisí na účelu grafu. Pokud chceš, aby měly všechny kategorie přibližně stejnou vizuální váhu – tedy aby žádná kategorii příliš nevyčnívala – jednou z možností je použít barvy různých odstínů, ale se stejnou chromatičností (míra sytosti) a světlostí (toto je výchozí nastavení pro diskrétní barevné škály v ggplot2 a lze je generovat pomocí funkce hcl()).

Kvalitativní palety z balíčku RColorBrewer vyvažují vizuální rovnováhu barev s jejich snadnou identifikací. Schémata "paired" a "accent" se od tohoto pravidla odchylují – "paired" nabízí dvojice barev různé světlosti a "accent" paletu s několika intenzivnějšími barvami, které lze použít k zvýraznění určitých kategorií.

Pro tato konkrétní data může být výstižnější zvolit intuitivní barvy – například zelenou pro les a modrou pro vodu. Ať už je vhodnější jakýkoli přístup, nastavení nových barev je jen otázkou předání vektoru barev přes argument palette v odpovídající vrstvě tm_***.

Pokyny

100 XP
  • Vykresli rastr land_cover kombinací tm_shape() a tm_raster(). Standardně tmap používá kvalitativní paletu "Set3" z balíčku RColorBrewer.
  • Prohlédni si kód pro hcl_cols, který napodobuje paletu používanou v ggplot2. Pak rastr land_cover vykresli znovu a předej hcl_cols argumentu palette funkce tm_raster().
  • Zavolej levels() na land_cover, abys viděl/a dostupné kategorie.
  • Tentokrát použij jako paletu intuitive_cols a přidej vrstvu tm_legend() s argumentem position = c("left", "bottom").