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Ein Cluster-Ansatz

Anstatt Ebenen zu verwenden, um die Bedienbarkeit unserer Karte zu verbessern, könnten wir die Hochschulen clustern, indem wir nahe beieinander liegende Hochschulen zu Gruppen zusammenfassen, um die Anzahl der Punkte auf der Karte zu reduzieren. Beim Hineinzoomen lösen sich die Cluster auf und die einzelnen Hochschulen erscheinen. Das ist eine nützliche Taktik, um viele Punkte nutzerfreundlich darzustellen.

Wir können alle Hochschulen clustern, indem wir das Argument clusterOptions von addCircleMarkers() wie folgt setzen. 

ipeds %>% 
  leaflet() %>%
    addTiles() %>% 
    addCircleMarkers(clusterOptions = markerClusterOptions())

Die ipeds-Daten, die Bibliothek htmltools und die Farbpalette pal wurden für dich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Interaktive Karten mit leaflet in R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Säubere jegliches HTML in unseren Labels.
  • Färbe Hochschulen je nach Sektor mit der Farbpalette pal ein.
  • Clustere alle Hochschulen mit clusterOptions.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

ipeds %>% 
    leaflet() %>% 
        addTiles() %>% 
        # Sanitize any html in our labels
        addCircleMarkers(radius = 2, label = ___(name),
                         # Color code colleges by sector using the `pal` color palette
                         color = ___(sector_label),
                         # Cluster all colleges using `clusterOptions`
                         ___ = ___())
Code bearbeiten und ausführen