发散色标示例

我们再看看另一个默认配色不太合适的数据集。这个栅格 migration 给出了 1990 年到 2000 年间，落在栅格每个像元中的净迁入人口估计值。正数表示净迁入，负数表示净迁出。先看一下：

tm_shape(migration) +
  tm_raster() +
  tm_legend(outside = TRUE, 
            outside.position = c("bottom"))

默认的色标看起来不太有用，不过 tmap 实际上做了一件很聪明的事：它自动选择了发散色标。发散色标在这里是合适的，因为大规模的人口流动可能是很大的正数，或绝对值很大的负数。0（即没有净迁移）是一个自然的中点。

当绘制变量同时包含正值和负值时，tmap 会选择发散色标，并把 0 作为中点。但这并不总是最合适的做法。设想您要绘制以百分比表示的相对变化；100% 可能是更直观的中点。如果您需要不同的设置，最佳做法是自己生成一个发散调色板（使用奇数步数，以便存在一个居中的颜色），并自行指定分割点（breaks）。

现在请您亲自添加一个发散色标，看看是否能得到更有信息量的地图。

（数据来源：de Sherbinin, A., M. Levy, S. Adamo, K. MacManus, G. Yetman, V. Mara, L. Razafindrazay, B. Goodrich, T. Srebotnjak, C. Aichele, and L. Pistolesi. 2015. Global Estimated Net Migration Grids by Decade: 1970-2000. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). http://dx.doi.org/10.7927/H4319SVC，检索于 2016-09-27）

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在 R 中可视化地理空间数据

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练习说明

打印 migration，确认这是一个 RasterLayer 对象，并查看迁移值的取值范围。
从 RColorBrewer 中的 "RdGy" 调色板生成 7 种颜色的发散色板，命名为 red_gray。
在绘图中将发散色板 red_gray 用作配色。注意：这会使用您的颜色，但分割点还不理想。
为色标添加固定分割点：c(-5e6, -5e3, -5e2, -5e1, 5e1, 5e2, 5e3, 5e6)

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Print migration


# Diverging "RdGy" palette
red_gray <- brewer.pal()

# Use red_gray as the palette 
tm_shape(migration) +
  tm_raster() +
  tm_legend(outside = TRUE, outside.position = c("bottom"))

# Add fixed breaks 
tm_shape(migration) +
  tm_raster() +
  tm_legend(outside = TRUE, outside.position = c("bottom"))

编辑并运行代码

在 R 中可视化地理空间数据

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