Mai multe despre scările de culoare

Vizualizarea datelor geospațiale în R

Charlotte Wickham

Assistant Professor at Oregon State University

Asocierea numerelor cu culori

ggplot2: asociere la un gradient continuu de culoare
- Hartă continuă: controlul asocierii prin transformarea scării (ex. log)
tmap: asociere la un set discret de culori
- Hartă discretă: controlul asocierii prin gruparea variabilei în intervale

Asociere discretă vs. continuă

Continuu:
- Uniform perceptual: diferența de culoare percepută corespunde diferenței numerice
Discret:
- Control complet asupra scării
- Citire mai ușoară

Împărțirea unei variabile în intervale (egale)

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

Împărțirea unei variabile în intervale

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

Împărțirea unei variabile în intervale

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

Împărțirea unei variabile în intervale

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

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

Să exersăm!

Vizualizarea datelor geospațiale în R