BaşlayınÜcretsiz başlayın

Hadi biraz Loglama yapalım

NC'deki posta kodu ortalama gelirlerinin çeyreklerine bakalım. 

summary(high_inc$mean_income)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  55947   62380   71655   83682   90695  550849

Aralık neredeyse 500.000 $! Ancak medyan, maksimize göre değil, minimuma çok daha yakın; bu da sağa çarpık bir dağılımı gösteriyor. Ortalama gelir değişkeninde olağanüstü büyük değerler olduğundan, sürekli renk gradyanı pek yardımcı olmuyor. Sağa çarpık bir değişkeni log dönüşümüne sokmak, büyük değerleri ortalamaya yaklaştırır ve daha simetrik bir dağılım elde edilmesini sağlar.

Haritamızda ortalama geliri log dönüşümüne sokmak, yüksek gelirli posta kodları arasında renk gradyanındaki değişkenliği artırır ve eyalet genelinde ortalama gelir dağılımını daha iyi görselleştirmemizi sağlar.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile leaflet kullanarak Etkileşimli Haritalar

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • nc_pal renk paletinin log dönüşümlü bir sürümünü oluştur.
  • leaflet haritasına bu log dönüşümlü renk paletini uygula.
  • Ortalama gelirdeki değişimi daha rahat görmek için leaflet haritasındaki harita döşemesini (tile) yorum satırına al: harita döşemesini ekleyen fonksiyonun önüne boşluksuz olarak # ekle.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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))
Kodu Düzenle ve Çalıştır