Rasterdaten als Heatmap

Die vorhergesagten Hauspreise in preds sind sogenannte Rasterdaten: Eine Variable ist an jedem Punkt eines regelmäßigen Gitters gemessen (oder in diesem Fall vorhergesagt).

Wenn du dir head(preds) in der Konsole ansiehst, erkennst du, dass die lat-Werte in Schritten von etwa 0,002 ansteigen, während lon konstant bleibt. Nach 40 Zeilen erhöht sich lon um etwa 0,003, während lat wieder die gleichen Werte durchläuft. Für jede lat/lon-Position gibt es außerdem einen predicted_price. Du wirst in Kapitel 3 sehen, dass es oft sinnvoller ist, diese Art von Daten als Matrix zu denken (und zu speichern).

Wenn Daten ein regelmäßiges Gitter bilden, kannst du sie als Heatmap darstellen. geom_tile() in ggplot2 zeichnet für jeden Standort ein Rechteck, das den Raum bis zum nächsten Standort ausfüllt und so die Fläche kachelt. Wenn du eine Variable der fill-Ästhetik zuordnest, entsteht eine Heatmap.