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Legende aufräumen und letzte Feinheiten

Zeit für die letzten Feinheiten – und dann speicherst du deine Grafik.

Jedes Element in deiner Grafik kannst du anpassen. Ist die Farbe passend? Stimmt die Größe? Sind die Beschriftungen intuitiv? Dein Ziel ist es, die Daten hervorzuheben und Nicht-Daten-Elemente in den Hintergrund zu rücken.

Wir haben ein paar Ideen für diese Karte. Lass uns ein paar Dinge optimieren.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Geodaten in R visualisieren

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Anleitung zur Übung

  • Mach deutlich, was die Farbe darstellt, indem du im tm_fill()-Aufruf title = "Median Income" und palette = "Greens" hinzufügst. Dadurch wird das Einkommen auf eine grüne Farbskala abgebildet.
  • Füge den Tracts dezente Umrandungen hinzu, um ihre Grenzen klarer zu machen: eine tm_borders()-Ebene mit col = "grey60" und lwd = 0.5.
  • Hebe die Grenzen der Nachbarschaften etwas stärker hervor als die der Tracts, indem du col = "grey40" und lwd = 2 setzt.
  • Füge einen Quellenhinweis mit tm_credits() hinzu, mit erstem Argument "Source: ACS 2014 5-year Estimates, \n accessed via acs package" und zweitem Argument position = c("right", "bottom").
  • Speichere schließlich deine Grafik als "nyc_income_map.png" mit der Funktion tmap_save() und den Argumenten width = 4 und height = 7.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

library(tmap)

tm_shape(nyc_tracts_merge) +
  # Add title and change palette
  tm_fill(col = "estimate", 
          ___,
          ___) +
  # Add tm_borders()
  ___ +
  tm_shape(water) +
  tm_fill(col = "grey90") +
  tm_shape(manhat_hoods) +
  # Change col and lwd of neighborhood boundaries
  tm_borders() +
  tm_text(text = "name", size = 0.5) +
  # Add tm_credits()
  
  
        
# Save map as "nyc_income_map.png"
Code bearbeiten und ausführen