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Nettoyer la légende et quelques derniers ajustements

Il est temps de faire quelques derniers ajustements, puis d’enregistrer votre graphique.

Chaque élément de votre visualisation peut être affiné. Est-ce la bonne couleur ? Est-ce la bonne taille ? Les libellés sont-ils parlants ? Votre objectif est de mettre en valeur les données et d’atténuer les éléments qui n’en sont pas.

Nous avons quelques idées pour cette carte. Apportons quelques modifications.

Cet exercice fait partie du cours

Visualiser des données géospatiales avec R

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Instructions

  • Indiquez clairement ce que représente la couleur 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 contours discrets aux secteurs de recensement pour mieux faire apparaître leurs limites en ajoutant une couche tm_borders() avec col = "grey60" et lwd = 0.5.
  • Donnez un peu plus d’importance aux limites des quartiers qu’à 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() avec pour premier argument "Source: ACS 2014 5-year Estimates, \n accessed via acs package" et pour second argument position = c("right", "bottom").
  • Enfin, enregistrez votre carte 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 cet exemple de code.

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