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ヒートマップとしてのラスターデータ

preds に入っている予測住宅価格はラスターデータと呼ばれます。これは、規則的なグリッドの各地点で、ある変数が測定（この場合は予測）されているということです。

コンソールで head(preds) を見ると、lon が一定のまま、lat の値が約 0.002 刻みで増えていることがわかります。40 行ごとに、lat が同じ値域を繰り返す一方で、lon は約 0.003 ずつ増加します。各 lat/lon の位置には predicted_price もあります。第 3 章で詳しく見ますが、この種のデータは行列で考え（保存し）たほうが実用的です。

データが規則的なグリッドを成す場合、ヒートマップとして表示する方法があります。ggplot2 の geom_tile() は各位置を中心とする長方形を描き、隣接する位置との間を埋めることで、領域全体をタイル状に敷き詰めます。変数を fill の審美属性にマッピングすると、ヒートマップになります。

Instruktioner 1 / 3

undefined XP
  • 1
    • 最初の ggplot() 呼び出しに geom_point() レイヤーを追加して、preds の位置のシンプルなドットプロットを作成します。位置が規則的なグリッドになっていることを確認してください。
  • 2
    • 2 つ目の ggplot() では、geom_point() を geom_tile() に置き換え、predicted_price を fill にマッピングします。fill は aes() の引数であり、geom_tile() の呼び出しにおける最初で唯一の引数であることを思い出してください。
  • 3
    • corvallis_map_bw の地図を使って ggmap() を作成します。
      • 2 つ目のプロットと同様に、lon、lat、predicted_price を審美属性に持つ geom_tile() レイヤーを追加します。
      • レイヤーの data には preds を使います。
      • レイヤーの透過度 alpha を 0.8 に設定します。