Heatmaps
Omdat heatmaps kleur coderen op een continue schaal, zijn ze lastig om nauwkeurig te decoderen — een onderwerp dat we in de eerste cursus hebben besproken. Daarom zijn heatmaps vooral nuttig als je een klein aantal vakjes hebt en/of een duidelijk patroon dat helpt om de decodeermoeilijkheden te overwinnen.
Om ze te maken, koppel je twee categorische variabelen aan de x- en y-esthetiek, en een continue variabele aan fill. De laag geom_tile() voegt de vakjes toe.
We maken de heatmap die je in de video (in de viewer) zag met de ingebouwde gegevensset barley. De barley-gegevensset staat in het pakket lattice en is al voor je geladen. Gebruik str() om de structuur te verkennen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Gevorderde datavisualisatie met ggplot2
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Using barley, plot variety vs. year, filled by yield
___ +
# Add a tile geom
___