Altre info sulle scale di colore

Visualizzare dati geospaziali in R

Charlotte Wickham

Assistant Professor at Oregon State University

Mappare numeri su colori

ggplot2: mappa a un gradiente continuo di colore
- Mappa continua: controlla la mappatura trasformando la scala (es. log)
tmap: mappa a un set discreto di colori
- Mappa discreta: controlla la mappatura raggruppando la variabile in classi

Scala di colore continua

Scala di colore discreta

Mappatura discreta vs continua

Continua:
- Uniforme percettivamente: differenze di colore proporzionali a quelle numeriche
Discreta:
- Controllo completo sulla scala
- Ricerca più facile

Suddividere una variabile in classi (uguali)

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

Suddividere una variabile in classi

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

Suddividere una variabile in classi

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

Suddividere una variabile in classi

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

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

Ayo berlatih!

Visualizzare dati geospaziali in R