整理图例并做一些最终调整
现在进行最后的微调，然后保存您的图。
图中的每个元素都可以微调。颜色是否合适？大小是否恰当？标签是否直观？您的目标是突出数据本身，弱化非数据元素。
我们为这张图准备了一些想法。让我们来调整几处。
本练习是课程的一部分
在 R 中可视化地理空间数据
练习说明
- 在
tm_fill()调用中添加title = "Median Income"和palette = "Greens"，以明确颜色所表示的含义，这会将收入映射为绿色配色方案。 - 添加一层
tm_borders()，设置col = "grey60"和lwd = 0.5，为普查小区边界加上细微的描边，以便更清晰地看到边界位置。 - 通过设置
col = "grey40"和lwd = 2，让社区边界比小区边界更突出一些。 - 使用
tm_credits()添加数据来源致谢：第一个参数为"Source: ACS 2014 5-year Estimates, \n accessed via acs package"，第二个参数为position = c("right", "bottom")。 - 最后，使用
tmap_save()函数将您的图保存为"nyc_income_map.png"，并设置参数width = 4和height = 7。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
library(tmap)
tm_shape(nyc_tracts_merge) +
# Add title and change palette
tm_fill(col = "estimate",
___,
___) +
# Add tm_borders()
___ +
tm_shape(water) +
tm_fill(col = "grey90") +
tm_shape(manhat_hoods) +
# Change col and lwd of neighborhood boundaries
tm_borders() +
tm_text(text = "name", size = 0.5) +
# Add tm_credits()
# Save map as "nyc_income_map.png"