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Uma abordagem com clusters

Em vez de usar camadas para melhorar a usabilidade do mapa, podemos agrupar as faculdades formando clusters de instituições próximas para reduzir a quantidade de pontos no mapa. Ao dar zoom, os clusters se separam e as faculdades individuais aparecem. Essa é uma estratégia útil para mapear muitos pontos de forma amigável para quem usa o mapa.

Podemos criar clusters para todas as faculdades definindo o argumento clusterOptions de addCircleMarkers() assim:

ipeds %>% 
  leaflet() %>%
    addTiles() %>% 
    addCircleMarkers(clusterOptions = markerClusterOptions())

Os dados ipeds, a biblioteca htmltools e a paleta de cores pal já foram carregados para você.

Este exercicio faz parte do curso

Mapas Interativos com leaflet em R

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Instruções do exercicio

  • Sanitize qualquer HTML nos rótulos.
  • Atribua cores às faculdades por setor usando a paleta pal.
  • Agrupe todas as faculdades usando clusterOptions.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

ipeds %>% 
    leaflet() %>% 
        addTiles() %>% 
        # Sanitize any html in our labels
        addCircleMarkers(radius = 2, label = ___(name),
                         # Color code colleges by sector using the `pal` color palette
                         color = ___(sector_label),
                         # Cluster all colleges using `clusterOptions`
                         ___ = ___())
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