Dane rastrowe jako mapa ciepła
Przewidywane ceny domów zapisane w preds to przykład danych rastrowych: mamy zmienną zmierzoną (lub w tym przypadku przewidywaną) w każdym punkcie regularnej siatki.
Wpisz head(preds) w konsoli – zobaczysz, że wartości lat rosną co około 0,002, podczas gdy lon pozostaje stałe. Po 40 wierszach lon zwiększa się o około 0,003, a lat przechodzi przez te same wartości od początku. Dla każdej pary lat/lon dostępna jest też wartość predicted_price. W rozdziale 3. przekonasz się, że wygodniejszym sposobem przechowywania tego rodzaju danych jest macierz.
Gdy dane tworzą regularną siatkę, jednym ze sposobów ich wizualizacji jest mapa ciepła. Funkcja geom_tile() z pakietu ggplot2 rysuje prostokąt wyśrodkowany w każdym punkcie siatki, wypełniając przestrzeń między sąsiednimi punktami. Odwzorowując zmienną na estetykę fill, uzyskujesz mapę ciepła.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wizualizacja danych geoprzestrzennych w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Add a geom_point() layer
ggplot(preds, aes(lon, lat))