Renk ölçekleri hakkında daha fazla bilgi

R ile Coğrafi Verileri Görselleştirme

Charlotte Wickham

Assistant Professor at Oregon State University

Sayıların renklere eşlenmesi

ggplot2: sürekli renk gradyanına eşle (haritala)
- Sürekli eşleme: ölçeği dönüştürerek denetle (örn. log)
tmap: ayrık renk kümesine eşle
- Ayrık eşleme: değişkeni bölmelere ayırarak denetle

Sürekli renk ölçeği

Ayrık renk ölçeği

Ayrık vs. sürekli eşleme

Sürekli:
- Algısal olarak düzgün: sayısal farka eşdeğer renk farkı algısı
Ayrık:
- Ölçek üzerinde tam kontrol
- Daha kolay arama/yoklama

Bir değişkeni bölmelere ayırma (eşit)

library(classInt)

classIntervals(values, n = 5, style = "equal")

style: equal
[190135.1,208293.7) [208293.7,226452.4) [226452.4,244611.1) [244611.1,262769.7) [262769.7,280928.4] 
                537                 528                 351                 131                  53

Bir değişkeni bölmelere ayırma

classIntervals(values, n = 5, style = "quantile")

style: quantile
[190135.1,201403.2) [201403.2,211412.2) [211412.2,220703.1) [220703.1,237403.2) [237403.2,280928.4] 
                320                 320                 320                 320                 320

Bir değişkeni bölmelere ayırma

classIntervals(values, n = 5, style = "pretty")

style: pretty
[180000,2e+05)  [2e+05,220000) [220000,240000) [240000,260000) [260000,280000)  [280000,3e+05] 
           279             664             394             199              62               2

Bir değişkeni bölmelere ayırma

classIntervals(values, style = "fixed", 
               fixedBreaks = c(100000, 230000, 255000, 300000))

style: fixed
 [1e+05,230000) [230000,255000)  [255000,3e+05] 
           1120             390              90

Haydi pratik yapalım!

R ile Coğrafi Verileri Görselleştirme