Rastergegevens als heatmap
De voorspelde huizenprijzen in preds zijn rastergegevens: je hebt een variabele die op elke locatie in een regelmatig raster is gemeten (of in dit geval voorspeld).
Als je in de console head(preds) bekijkt, zie je dat de lat-waarden in stappen van ongeveer 0,002 oplopen terwijl lon constant is. Na 40 rijen neemt lon toe met ongeveer 0,003, terwijl lat weer dezelfde waarden doorloopt. Voor elke lat/lon-locatie heb je ook een predicted_price. In hoofdstuk 3 zie je dat het handiger is om dit soort gegevens te zien (en op te slaan) als een matrix.
Wanneer gegevens een regelmatig raster vormen, kun je ze weergeven als een heatmap. geom_tile() in ggplot2 tekent voor elke locatie een rechthoek die het gebied tussen die locatie en de volgende opvult, waardoor de hele ruimte betegeld wordt. Door een variabele aan de fill-esthetiek te koppelen, krijg je een heatmap.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Georuimtelijke data visualiseren in R
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Add a geom_point() layer
ggplot(preds, aes(lon, lat))