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  3. R로 지리공간 데이터 시각화하기
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히트맵으로 보는 래스터 데이터

preds에 있는 예측 주택 가격은 래스터 데이터라고 부릅니다. 규칙적인 격자(grid)의 모든 위치에서 어떤 변수가 측정(이 경우에는 예측)되어 있거든요.

콘솔에서 head(preds)를 보면, lon이 일정한 동안 lat 값이 약 0.002 간격으로 증가합니다. 40행 정도가 지나면 이번에는 lat이 같은 값 범위를 반복하는 동안 lon이 약 0.003 증가하죠. 각 lat/lon 위치마다 predicted_price도 있습니다. 3장에 가면, 이런 종류의 데이터를 생각하고(또 저장하고) 다루기 더 좋은 방법이 행렬이라는 것을 보게 됩니다.

데이터가 규칙적인 격자를 이룰 때는 히트맵으로 시각화하는 방법이 있습니다. ggplot2의 geom_tile()은 각 위치를 중심으로, 이웃 위치 사이 공간을 채우는 사각형을 그려 결과적으로 전체 공간을 타일처럼 메웁니다. 어떤 변수를 fill 미학에 매핑하면 히트맵이 됩니다.

Instrukcje 1 / 3

undefined XP
  • 1
    • 첫 번째 ggplot() 호출에 geom_point() 레이어를 추가해 preds의 위치로 간단한 점 그래프를 그리세요. 위치들이 규칙적인 격자를 이루는지 확인하세요.
  • 2
    • 두 번째 ggplot()에서는 geom_point() 대신 geom_tile()을 사용하고, predicted_price를 fill에 매핑하세요. fill은 aes()의 인수이며, 이번 geom_tile() 호출에서는 aes()가 유일한 첫 번째 인수임을 기억하세요.
  • 3
    • corvallis_map_bw 지도로 ggmap()을 만드세요.
      • 두 번째 플롯과 동일하게 lon, lat, predicted_price 미학을 사용한 geom_tile() 레이어를 추가하세요.
      • 레이어의 data로 preds를 사용하세요.
      • 레이어의 투명도 alpha를 0.8로 설정하세요.