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Nettoyer la légende et quelques derniers ajustements

C'est le moment d'apporter les derniers ajustements, puis d'enregistrer votre graphique.

Chaque élément de votre graphique peut être peaufiné. La couleur convient-elle? La taille est-elle adéquate? Les libellés sont-ils intuitifs? Votre objectif est de mettre en valeur les données et d'atténuer les éléments qui n'en sont pas.

Nous avons quelques idées pour ce graphique. Ajustons certains points.

Cette activité fait partie du cours

Visualiser des données géospatiales avec R

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Instructions de l’exercice

  • Indiquez clairement ce que la couleur représente en ajoutant title = "Median Income" et palette = "Greens" dans l'appel à tm_fill(), ce qui associera le revenu à une échelle de verts.
  • Ajoutez des bordures discrètes aux secteurs pour mieux faire ressortir leurs limites en ajoutant une couche tm_borders() avec col = "grey60" et lwd = 0.5.
  • Rendez les limites des quartiers un peu plus visibles que celles des secteurs en définissant col = "grey40" et lwd = 2.
  • Ajoutez une mention de la source des données à l'aide d'un appel tm_credits() dont le premier argument est "Source: ACS 2014 5-year Estimates, \n accessed via acs package" et le deuxième position = c("right", "bottom").
  • Enfin, enregistrez votre graphique sous "nyc_income_map.png" avec la fonction tmap_save() et les arguments width = 4 et height = 7.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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"
Modifier et exécuter le code