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区间刻度示例

让我们回到先前绘制的人口中 18–24 岁比例的地图：

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

这幅图的问题在于：大多数比例都落在最低的颜色级别里，因此图中细节不明显。解决这个问题的一种方法是：不要把变量范围按等宽分箱，而是把它划分为更有用的类别。

先来复现 tmap 的默认分箱：5 个类别，使用 "pretty" 断点切分。然后，您可以尝试用其他方法把变量切分为若干区间。直接使用 classIntervals() 函数能让您快速看到断点位置，但检验一组断点是否合适，最好的方式还是把它们画出来。

（顺带一提，解决此类问题的另一种方法是对变量做变换，使得在变换后的刻度上使用等宽分箱更有意义。）

本练习是课程的一部分

在 R 中可视化地理空间数据

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练习说明

  • 对 values(prop_by_age[["age_18_24"]]) 调用 classIntervals()，设置 n = 5 且 style = "pretty"。提示：问题看到了吗？有 130,770 个网格单元落入了第一个分箱。
  • 现在保持上述调用不变，但将 style 改为 "quantile"。
  • 在作图的 tm_raster() 图层中传入 n 和 style 参数，使用等样本量的分箱。
  • 为 values(prop_by_age[["age_18_24"]]) 绘制直方图。您会把断点放在哪里？
  • 在 tm_raster() 中自定义断点：breaks = c(0.025, 0.05, 0.1, 0.2, 0.25, 0.3, 1)。
  • 使用 tmap_save() 将最终图保存为 leaflet 图，filename 设为 "prop_18-24.html"。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

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"
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