Rasterdata som en värmekarta
De förutsagda huspriserna i preds kallas rasterdata: du har en variabel mätt (eller i det här fallet förutsagd) på varje plats i ett regelbundet rutnät.
Titta på head(preds) i konsolen, så ser du att lat-värdena ökar i steg om ungefär 0,002 medan lon är konstant. Efter 40 rader ökar lon med ungefär 0,003, medan lat genomlöper samma värden. För varje lat/lon-plats finns även ett predicted_price. Du kommer att se i kapitel 3 att ett mer praktiskt sätt att tänka på (och lagra) den här typen av data är i en matris.
När data bildar ett regelbundet rutnät är ett vanligt sätt att visa det som en värmekarta. geom_tile() i ggplot2 ritar en rektangel centrerad på varje plats, som fyller utrymmet mot nästa plats – och på så sätt täcker hela ytan. Genom att mappa en variabel till fill-estetiken får du en värmekarta.
Den här övningen är en del av kursen
Visualisering av geospatial data i R
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Add a geom_point() layer
ggplot(preds, aes(lon, lat))