BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Bir aralık ölçeği örneği

18 ile 24 yaş arasındaki nüfus oranına ait grafiğine geri dönelim:

tm_shape(prop_by_age) +
  tm_raster("age_18_24", palette = vir) +
  tm_legend(position = c("right", "bottom"))

Grafiğin sorunluydu çünkü oranların çoğu en düşük renk düzeyine düştü ve sonuç olarak grafiğinde çok fazla ayrıntı göremedin. Bu sorunu çözmenin bir yolu şu: değişkeninin aralığını eşit uzunlukta kutulara (bins) bölmek yerine, onu daha kullanışlı kategorilere ayırabilirsin.

tmap varsayılan kutularını çoğaltarak başlayalım: beş kategori, "pretty" kırılmaları kullanılarak kesilmiş. Sonra bir değişkeni aralıklara bölmek için diğer yöntemlerden bazılarını deneyebilirsin. classIntervals() fonksiyonunu doğrudan kullanmak, kırılmaların ne olacağı hakkında hızlı geri bildirim verir; ancak bir dizi kırılmayı denemenin en iyi yolu onları çizmektir.

(Bir not olarak, bu tür bir sorunu çözmenin bir başka yolu da değişkenin bir dönüşümünü bulmaktır; böylece dönüştürülmüş ölçekteki eşit uzunluktaki kutular daha kullanışlı olur.)

Bu egzersiz

R ile Coğrafi Verileri Görselleştirme

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • values(prop_by_age[["age_18_24"]]) üzerinde classIntervals() çağır; n = 5 ve style = "pretty" kullan. Sorunu görüyor musun? Izgara hücrelerinin 130.770’i ilk kutuya düşüyor.
  • Şimdi classIntervals() fonksiyonunu yukarıdaki gibi çağır, ancak style = "quantile" ile.
  • Eşit büyüklükteki kutuları, grafiğinin tm_raster() katmanına n ve style argümanlarını geçirerek kullan.
  • values(prop_by_age[["age_18_24"]]) için bir histogram yap. Kırılmaları nereye koyardın?
  • tm_raster() içinde breaks = c(0.025, 0.05, 0.1, 0.2, 0.25, 0.3, 1) belirterek kendi kırılmalarını oluştur.
  • Son grafiğini tmap_save() kullanarak ve filename olarak "prop_18-24.html" vererek bir leaflet grafiği olarak kaydet.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

mag <- viridisLite::magma(7)

library(classInt)

# Create 5 "pretty" breaks with classIntervals()



# Create 5 "quantile" breaks with classIntervals()



# Use 5 "quantile" breaks in tm_raster()
tm_shape(prop_by_age) +
  tm_raster("age_18_24", palette = mag) +
  tm_legend(position = c("right", "bottom"))

# Create histogram of proportions


# Use fixed breaks in tm_raster()
tm_shape(prop_by_age) +
  tm_raster("age_18_24", palette = mag,
    style = "fixed")

# Save your plot to "prop_18-24.html"
Kodu Düzenle ve Çalıştır