定性示例

最后，让我们看一个分类变量的示例。land_cover 栅格包含对地表的网格化分类。先打印 land_cover 看看：

land_cover

您会注意到 values 是数值型，但有 attributes 将这些数字映射到类别（这与因子的工作方式类似）。

为分类变量选择颜色很大程度上取决于图形的用途。当您希望各类别在视觉上权重大致相等——也就是说，您不希望某一类比其他类别更显眼——一种方法是使用不同色相、但色度（鲜艳度的度量）和明度相同的颜色（这是 ggplot2 中离散色标的默认设置，也可以用 hcl() 函数生成）。

RColorBrewer 的定性调色板在保证颜色视觉权重相近的同时，兼顾了容易区分。"paired" 和 "accent" 方案则有所不同，分别通过提供不同明度的成对颜色，以及包含更高强度颜色的调色板，来突出某些类别。

对于这组数据，更直观的做法可能是选用常识性的颜色，例如森林用绿、水体用蓝。无论采用哪种方法，设置新颜色都只需在相应的 tm_*** 图层中通过 palette 参数传入一个颜色向量即可。