Czas na logarytmowanie
Przyjrzyjmy się kwartylom średnich dochodów według kodów pocztowych w Karolinie Północnej.
summary(high_inc$mean_income)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
55947 62380 71655 83682 90695 550849
Rozpiętość wynosi prawie 500 000 USD! Mediana jest jednak znacznie bliższa minimum niż maksimum, co wskazuje na prawostronną asymetrię rozkładu. Ponieważ zmienna średniego dochodu zawiera wyjątkowo duże wartości, ciągły gradient kolorów nie jest zbyt pomocny. Transformacja logarytmiczna zmiennej o prawostronnej asymetrii przyciąga duże wartości bliżej średniej i daje bardziej symetryczny rozkład.
Zlogarytmowanie średniego dochodu na mapie zwiększa zróżnicowanie gradientu kolorów wśród kodów pocztowych o wysokich dochodach i pozwala lepiej zwizualizować rozkład średniego dochodu w całym stanie.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Interaktywne mapy z leaflet w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz zlogarytmowaną wersję palety kolorów
nc_pal. - Zastosuj zlogarytmowaną paletę kolorów na mapie
leaflet. - Zakomentuj kafelek mapy w mapie
leaflet, aby łatwiej zwizualizować zróżnicowanie średnich dochodów (dodaj # bez spacji przed funkcją dodającą kafelek mapy).
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Use the log function to create a new version of nc_pal
nc_pal <- colorNumeric("YlGn", domain = ___(high_inc@data$mean_income))
# comment out the map tile
high_inc %>%
leaflet() %>%
___addProviderTiles("CartoDB") %>%
# apply the new nc_pal to the map
addPolygons(weight = 1, color = ~nc_pal(___(mean_income)), fillOpacity = 1,
label = ~paste0("Mean Income: ", dollar(mean_income)),
highlightOptions = highlightOptions(weight = 5, color = "white", bringToFront = TRUE))