Ручное изменение размера пузырьков для Plotly Bubble Map в R

В настоящее время я пытаюсь вручную изменить размеры пузырьковой карты Bubbles для Plotly. Мне удалось изменить цвета карты, используя предоставленные данные, но я не могу использовать ту же логику для изменения размера. Чтобы изменить цвета, я просто позвонил: colors_wanted <- c("red", "blue", "black", "pink") и передал эту команду colors внутри plot_ly. Как вы думаете, возможно ли изменить размеры, а не использовать в этом случае формулу sqrt для определения размеров?

library(plotly)
df <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2014_us_cities.csv')
df$hover <- paste(df$name, "Population", df$pop/1e6, " million")

df$q <- with(df, cut(pop, quantile(pop), include.lowest = T))
levels(df$q) <- paste(c("1st", "2nd", "3rd", "4th"), "Quantile")
df$q <- as.ordered(df$q)

g <- list(scope = 'usa',projection = list(type = 'albers usa'),showland = TRUE,landcolor = toRGB("gray85"),
subunitwidth = 1, countrywidth = 1, subunitcolor = toRGB("white"),countrycolor = toRGB("white"))

plot_ly(df, lon = lon, lat = lat, text = hover,
  marker = list(size = sqrt(pop/10000) + 1, line = list(width = 0)),
  color = q, colors= colors_wanted, type = 'scattergeo', locationmode = 'USA-states') %>%
  layout(title = '2014 US city populations<br>(Click legend to toggle)', geo= g)

r formatting ggplot2 plotly bubble-chart
person aselvendran    schedule 11.09.2016    source источник
comment
мне непонятно, что вы хотите. Вы пытаетесь отформатировать размер в соответствии с какой-то переменной, пытаетесь ли вы уменьшить или увеличить размер всех пузырьков и т. д.   -  person Cyrus Mohammadian    schedule 11.09.2016
comment
@CyrusMohammadian Привет, спасибо за ответ. Я пытаюсь изменить размеры пузыря на основе моих собственных показателей. Например, я могу изменить все размеры пузырьков на «5» (сделав size = 5), но я не могу изменить размеры на (1,2,3,4) относительно каждого квантиля, как я мог чтобы с цветами. Надеюсь, это прояснит ситуацию.   -  person aselvendran    schedule 11.09.2016
comment
@Hack-R Привет. Насколько я понимаю, вызов sqrt(pop/10000) + 1 изменяет размеры каждого пузырька относительно квантиля. Я надеялся изменить размеры пузырьков, не проходя процесс поиска оптимального размера и, надеюсь, жестко запрограммировать его. Например, если бы данные о населении нужно было возвести в степень двойки, то мне пришлось бы взять корень в четвертой степени из населенности, чтобы получить ту же часть размера пузырька.   -  person aselvendran    schedule 11.09.2016

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Если вы хотите, чтобы размер соответствовал квартилю, то это работает (и существует множество вариантов этого, которые вы могли бы сделать, чтобы сделать размер более аналитически значимым):

plot_ly(df, lon = lon, lat = lat, text = hover, size = as.numeric(df$q), 
        #marker = list(size = sqrt(pop/10000) + 1, line = list(width = 0)),
        color = q, colors= colors_wanted, type = 'scattergeo', locationmode = 'USA-states') %>%
  layout(title = '2014 US city populations<br>(Click legend to toggle)', geo= g)

введите здесь описание изображения

Вот интересный вариант:

plot_ly(df, lon = lon, lat = lat, text = hover, size = aggregate(df$pop,by=list(df$q),sqrt)$x,
        #marker = list(size = sqrt(pop/10000) + 1, line = list(width = 0)),
        color = q, colors= colors_wanted, type = 'scattergeo', locationmode = 'USA-states') %>%
  layout(title = '2014 US city populations<br>(Click legend to toggle)', geo= g)

введите здесь описание изображения

person Hack-R    schedule 11.09.2016
comment
Привет спасибо! Это то, что я надеялся сделать. Еще раз спасибо за второй сейв (до этого с Choropleth Map). Если вам интересно, причина, по которой я хочу жестко запрограммировать это, заключается в том, что я надеюсь использовать DBSCAN для поиска сгруппированных областей, а затем отображать одну точку в виде более крупного и темного пузыря, чтобы увидеть, все ли сгруппированные точки попадают под этот большой круг (поскольку вы также задали вопрос о кластеризации k-средних, я подумал, что было бы интересно отметить и это). - person aselvendran; 11.09.2016