Date raster ca hartă termică
Prețurile de case prezise din preds reprezintă date de tip raster: ai o variabilă măsurată (sau, în acest caz, prezisă) la fiecare locație dintr-o grilă regulată.
Uitându-te la head(preds) în consolă, poți observa că valorile lat cresc cu intervale de aproximativ 0,002, în timp ce lon rămâne constantă. După 40 de rânduri, lon crește cu aproximativ 0,003, pe măsură ce lat parcurge aceleași valori. Pentru fiecare locație lat/lon, ai și un predicted_price. Vei vedea mai târziu, în Capitolul 3, că o modalitate mai utilă de a gândi (și de a stoca) acest tip de date este într-o matrice.
Atunci când datele formează o grilă regulată, o abordare pentru afișarea lor este sub formă de hartă termică. geom_tile() din ggplot2 desenează un dreptunghi centrat pe fiecare locație, care umple spațiul dintre aceasta și locația următoare, acoperind efectiv întregul spațiu. Prin maparea unei variabile la estetica fill, obții o hartă termică.
Acest exercițiu face parte din cursul
Vizualizarea datelor geospațiale în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Add a geom_point() layer
ggplot(preds, aes(lon, lat))