Contoh skala interval
Mari kembali ke plot proporsi populasi yang berusia antara 18 hingga 24 tahun:
tm_shape(prop_by_age) +
tm_raster("age_18_24", palette = vir) +
tm_legend(position = c("right", "bottom"))
Plot Anda bermasalah karena sebagian besar proporsi berada pada level warna terendah sehingga Anda tidak melihat banyak detail pada plot. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah: alih-alih membagi rentang variabel Anda ke dalam bin dengan panjang yang sama, Anda dapat membaginya ke dalam kategori yang lebih berguna.
Mari mulai dengan mereplikasi bin bawaan tmap: lima kategori, dipotong menggunakan pemutusan "pretty". Lalu Anda dapat mencoba beberapa metode lain untuk memotong variabel menjadi interval. Menggunakan fungsi classIntervals() secara langsung memberi Anda umpan balik cepat mengenai pemutusan yang akan digunakan, tetapi cara terbaik untuk mencoba satu set pemutusan adalah dengan memvisualisasikannya.
(Sebagai catatan, cara lain untuk menyelesaikan masalah seperti ini adalah mencari transformasi variabel sehingga bin dengan panjang sama pada skala yang ditransformasi menjadi lebih berguna.)
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Memvisualisasikan Data Geospasial di R
Petunjuk latihan
- Panggil
classIntervals()padavalues(prop_by_age[["age_18_24"]])dengann = 5danstyle = "pretty". Terlihat masalahnya? 130.770 sel grid Anda masuk ke bin pertama. - Sekarang panggil
classIntervals()seperti di atas, tetapi denganstyle = "quantile". - Gunakan bin berukuran sama dengan meneruskan argumen
ndanstyleke layertm_raster()pada plot Anda. - Buat histogram dari
values(prop_by_age[["age_18_24"]]). Di mana Anda akan meletakkan pemutusnya? - Buat pemutusan Anda sendiri di
tm_raster()dengan menentukanbreaks = c(0.025, 0.05, 0.1, 0.2, 0.25, 0.3, 1). - Simpan plot terakhir Anda sebagai plot leaflet menggunakan
tmap_save()danfilename"prop_18-24.html".
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
mag <- viridisLite::magma(7)
library(classInt)
# Create 5 "pretty" breaks with classIntervals()
# Create 5 "quantile" breaks with classIntervals()
# Use 5 "quantile" breaks in tm_raster()
tm_shape(prop_by_age) +
tm_raster("age_18_24", palette = mag) +
tm_legend(position = c("right", "bottom"))
# Create histogram of proportions
# Use fixed breaks in tm_raster()
tm_shape(prop_by_age) +
tm_raster("age_18_24", palette = mag,
style = "fixed")
# Save your plot to "prop_18-24.html"