Италия Балканы, Карта Европы и Италии, компания, плита, мир png

Италия Балканы, Карта Европы и Италии, компания, плита, мир png

теги

• компания,
• плита,
• мир,
• публикация,
• дорожная карта,
• вектор Европы,
• карта мира,
• карта Италии,
• вектор,
• карта Австралии,
• карта Азии,
• море,
• экорегион,
• морской район,
• иллюстрация,
• мир путешествий,
• область,
• проект,
• балканы,
• карты,
• карта Вектор,
• карта Значок,
• творчество,
• Италия,
• Международная гидроэнергетическая ассоциация,
• графический дизайн,
• география,
• Африка Карта,
• png,
• прозрачный,
• бесплатная загрузка

Об этом PNG

Размер изображения

974x1229px

Размер файла

976.64KB

MIME тип

Image/png

Скачать PNG ( 976. 64KB )

изменить размер PNG

ширина(px)

высота(px)

Лицензия

Некоммерческое использование, DMCA Contact Us

• Карта мира 7 континентов, Zipengzhen Карта мира Карта мира Карта, карта мира, разное, цвет, мир png
  2640x1674px
  1.02MB

• коричнево-оранжевая маска, карта Африки, карта Африки, культура, еда, оранжевый png
  564x623px
  361.17KB

• иллюстрация карты мира, карта Восточной Азии Страна Столица, карты страны Восточная Азия, город, с днем ​​рождения Векторные изображения, мир png
  920x1000px
  260.18KB

• org/ImageObject”>

  Иллюстрация карты России, Европа Азия Карта мира, Карта Азии, граница, текст, мир png
  1000x569px
  277.49KB

• Леттеркенни технологический институт карта города, координаты карты, текст, сердце, логотип png
  512x512px
  66.47KB

• серо-белая иллюстрация карты, карта локатора местоположение, карта местоположения, шаблон, угол, мобильный телефон png
  1266x1113px
  144.9KB

• Иллюстрация карты Африки, Наклейка на стену Африки, карта, carnivoran, пейзаж, комната png
  658x801px
  313.09KB

• карта мира, карта мира Старого Света, карта Крафта, инфографика, коричневый, мир png
  3288x2520px
  12.59MB

• org/ImageObject”>

  Иллюстрация карты мира, Карта мира Карта распределения точек, Карта прекрасного мира, разное, мир, макет png
  1100x569px
  756.78KB

• оранжевая карта с наложением текста «Перейти в Африку», Южная Африка Плакат Графический дизайн, Карта Африки, текст, оранжевый, декоративный png
  504x686px
  320.83KB

• Путешествия Туризм, Карта Путеводитель, текст, логотип, компас png
  2974x1755px
  314.76KB

• Юго-Восточная Азия Карта мира Factbook World География, Карта Ближнего Востока, мир, дорожная карта, роялти png
  875x1000px
  570.67KB

• Карта Антарктиды, карта мира, карта мира, карта мира, изысканная карта HD, разное, плита, мир png
  5136x3072px
  2. 82MB

• Флаг Индии Движение за независимость Индии День независимости Индии, карта Индии с индийским Фалунь, флаг, оранжевый, с днем ​​рождения векторные изображения png
  576x644px
  137.45KB

• World Travel, паспортная карта, разное, синий, текст png
  595x842px
  113.82KB

• пиратская карта, карта сокровищ, Веселый Роджер, дорожная карта, карта png
  4000x2762px
  6.12MB

• Карта Австралии, Карта Австралии, текст, мир, дорожная карта png
  1251x1066px
  178.52KB

• Иллюстрация Google Map, Pokxe9mon GO Map Essom Co., Ltd.Информация, Карта расположения, шаблон, угол, треугольник png
  1100x1056px
  145. 17KB

• iPhone 5s iOS Progress bar Icon, Загрузить карту, загрузка, Разное, футболка, угол png
  690x690px
  23.43KB

• Значок карты Италии, карта Италии, carnivoran, дорожная карта, инкапсулированный PostScript png
  1141x1453px
  2.43MB

• Карта холста Африки, Карта Африки, ребенок, лист, плакат png
  500x500px
  170.39KB

• Земля Континент, карта мира, карта мира, Разное, мир, дорожная карта png
  3233x2045px
  1.62MB

• расположение на карте разных цветов, значок карты, местоположение карты, текст, сердце, компьютер png
  650x650px
  213.14KB

• org/ImageObject”>

  женское лицо, Уход за кожей Красота Химический пилинг для лица, Кожа контрастная карта, лицо, косметика, голова png
  2068x2412px
  3.2MB

• Ранние карты мира Иллюстрация, карта мира, разное, синий, наклейка png
  1200x687px
  548.84KB

• Карта местности, фотография, с днем ​​рождения векторные изображения, дорожная карта png
  1000x1000px
  620.74KB

• Земля Глобус Карта мира Южная Америка, карта мира, Разное, глобус, мир png
  3214x1590px
  993.48KB

• иллюстрация сине-зеленой карты, мультфильм карта евклидова, карта туристической карты, драгоценный камень, угол, текст png
  2994x2778px
  134.09KB

• org/ImageObject”>

  Азиатский континент, Восточная Азия Азиатско-Тихоокеанский мир Карта, Вьетнам, мир, карта, страна png
  1636x1570px
  225.46KB

• городские здания иллюстрация, карта мира глобус Австралии Наклейка на стену, карта мира, Разное, здание, город png
  992x496px
  151.63KB

• иллюстрация карты мира, карта мира, карта мира, карта, текст, логотип, с днем ​​рождения png
  1612x1453px
  211.8KB

• Иллюстрация карты Антарктиды, Детская карта мира Спальня, карта мира, Разное, мир, фреска png
  3004x2002px
  1.87MB

• карта, Соединенные Штаты Америки, карта мира Globe, карта Северной Америки, с днем ​​рождения, Векторные изображения, мир png
  805x1000px
  393. 71KB

• Карта мира Английский язык, карта мира география, Разное, английский, испанский png
  1000x668px
  599.34KB

• нарисованная иллюстрация африканского континента, Африка Печать на холсте Искусство печати, Карта Африки, чернила, тарелка, компьютерные обои png
  564x752px
  683.3KB

• Иллюстрация 7 континентов, карта мира Иллюстрация, карта мира, разное, инфографика, глобус png
  1432x1260px
  357.52KB

• Карта мира Карта, Карта расположения, разное, синий, текст png
  2589x1946px
  210.93KB

• Экономика Logo, Экономическая карта восходящего тренда, угол, текст, прямоугольник png
  2919x2347px
  89. 01KB

• GPS навигационное устройство Глобальная система позиционирования Иконка мобильного телефона, карта, с днем ​​рождения векторные изображения, дорожная карта, инкапсулированный PostScript png
  2874x2973px
  575.27KB

• Южная Африка Рисование линии искусства Карандаш, Карта Африки, угол, белый, млекопитающее png
  500x550px
  166.42KB

• Карта и флаг Мексики, Флаг Мексики США, Карта Мексики, курица, мир, дорожная карта png
  1024x697px
  238.82KB

• Карта Шотландии, карта Уэльса, регионы Англии, графства Великобритании, карта Великобритании, Великобритания, граница, декоративные, мир png
  736x1100px
  672.13KB

• org/ImageObject”>

  Глобус Google Maps Расположение, навигация по карте, синий, угол, текст png
  1920x1080px
  34.79KB

• Цифровой маркетинг Business Icon, Электронная информационная карта, электроника, сервис, с днем ​​рождения Векторные изображения png
  5236x5210px
  645.51KB

• Карта Италии Рисунок, Карта Италии, мир, дорожная карта, карта мира png
  6754x7485px
  8.16MB

• Значок карты, карта достопримечательности, текст, фотография, мир png
  3333x3333px
  214.89KB

• Карта мира Наклейка на стену, карта мира, граница, разное, синий png
  3207x2168px
  750.43KB

• Логотип Google Map, Разработка мобильных приложений Прикладное программное обеспечение GPS-навигация Android, Карта смартфонов, электроника, дорожная карта, веб-приложение png
  2432x1719px
  722. 19KB

• Логотип Google Map, Регион Цифровой маркетинг Интернет реклама Периметр, Координаты карты, угол, сервис, положение png
  1280x728px
  105.11KB

• коричнево-зеленая головоломка, карта сокровищ острова сокровищ, в поисках карт сокровищ, текст, камень, пиратство png
  5523x3957px
  690.76KB

карта европы для детей карта мира стикер стены

добавлять шпатель (180₽)

добавлять Коврик для мыши 25×20 см с таким же дизайном (387₽)

добавлять обеденный коврик 45x30cm с такой же конструкции (758₽)

добавлять Картина на холсте размером 20x20cm с таким же дизайном (903₽)

• Легкое нанесение без пузырьков, разводов или остатков после удаления

• Материал долговечен и прочен. Подходит для внутреннего и наружного использования

• Живые и насыщенные цвета с первого дня, без рефлексов

• Тенденция в декорировании. Уникальное, быстрое и очень экономичное декорирование

ПОХОЖИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО Декоративные винилы

Показать больше Декоративные винилы

или же

СОЗДАЕТ ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ Декоративные винилы

Другие продукты, которые могут вас заинтересовать

Описание продукта

наклейка карта мира европа показывает вам названия всех наций в европе. эта карта позволит вашим детям узнать кое-что о географии и мечтать посетить все эти места в будущем. оставьте своих детей удивленными и довольными этим подарком, который вы подарите своему интерьеру. Эта настенная наклейка для малыша придаст оригинальность и красоту стенам вашего дома. Вы также можете использовать его в своем офисе, если хотите. воспитывать своих детей в увлекательной игровой форме. Закажите карту мира на карте Европы онлайн и выберите размер, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям. совершите быстрый и безопасный онлайн-платеж и дождитесь заказа на дому.

Новая и точная карта Европы, составленная лучшими авторитетными источниками, скорректированная с помощью наиболее одобренных современных диаграмм и карт….

Новая и точная карта Европы, составленная из лучших авторитетных источников, скорректированная с помощью самых одобренных современных схем и карт …. – Комната старинных печатных карт

Подробная карта Европы, выполненная Эмануэлем Боуэном, с декоративным титульным картушем вверху слева. Из книги Харриса Navigantium atque itinerantium bibliotheca, или Полное собрание путешествий и путешествий.

Бесплатная доставка

В пределах Австралии

Все заказы доставляются бесплатно в пределах Австралии

Остальной мир

Заказы на сумму более 300 австралийских долларов
доставляются бесплатно по всему миру

Условия и положения см. на странице доставки

Детали

Полное название:

Новая и точная карта Европы, составленная лучшими авторитетами, скорректированная с помощью самых одобренных современных схем и карт….

Состояние:

В хорошем состоянии, с центральной складкой.

Техника:

Ручная цветная гравировка на меди.

Размер изображения:

445 мм

x 370 мм

Размер бумаги:

478 мм

x 400 мм

ПОДЛИННОСТЬ

Подлинный антиквариат
с датой:

Описание:

Подробная карта Европы, выполненная Эмануэлем Боуэном, с декоративным титульным картушем вверху слева.

От Harris’s, Navigantium atque itinerantium bibliotheca или Полное собрание путешествий и путешествий.

Эммануэль Боуэн (1693 – 1767)

Боуэн был гравером, картографом, издателем и продавцом эстампов. Родился в Уэльсе в семье Оуэна Боуэна, джентльмена Тэлли, Кармартен. Ученик (торговец Тейлор) Чарльза Прайса в 1709 году. Он женился на Элизабет Бореман в 1715 году в Сент-Андью у Гардероба в 1716 году. Он был старостой масонской ложи IX в 1723 году и мастером масонской ложи в Кармартене в 1726 году. Он появился на Самуэле. Список ведущих лондонских граверов Симпсона составлен примерно в 1726 году. За свою карьеру он выпустил множество карт и атласов.

Посмотреть другие товары от Emmanuel Bowen

Продавцы прекрасных оригинальных старинных карт, гравюр, картин и книг с 1979 года.

Магазин 189
392 Джонс-стрит
Ультимо Новый Южный Уэльс 2007
Австралия

Продукция

• Найди нас

• О нас

• Связаться с нами

• Доставка и обработка

• Возвращает

• политика конфиденциальности

• Условия

Счет

• Авторизоваться

• Зарегистрироваться

• Забыли пароль

• Корзина

Подписаться

Имя

Фамилия

Электронная почта

© 2023 Antique Print & Map Room. Все права защищены. АБН: 96 162 378 326.

Пинтерест

Инстаграм

Facebook-f

Выберите валюту

• $A
• $US
• €
• £

Обменные курсы являются ориентировочными. Все заказы будут обрабатываться в австралийских долларах. Фактическая взимаемая сумма может варьироваться в зависимости от обменного курса и комиссий за конвертацию, применяемых эмитентом вашей кредитной карты.

Вход в учетную запись

The List

Присоединяйтесь к нашему эксклюзивному списку рассылки, чтобы первым получать доступ к новым приобретениям и специальным предложениям.

4 Чертежи карт Европы

Библиотеки, используемые в этой главе.

 библиотека (tidyverse)
библиотека (Евростат)
библиотека (буклет)
библиотека (сф)
библиотека (весы)
библиотека (коровник)
библиотека (ggthemes) 

4.1 Базовая карта Европы

Шейп-файлы, содержащие полигоны границ европейских стран:

 get_eurostat_geospatial(разрешение = 10,
                        орех_уровень = 0,
                        год = 2016) 

Краткие пояснения:

• разрешение, значение указывает на разрешение карты, 10 — правильный выбор для точности и размера данных
• nut_level, административный уровень, 0 для стран
• год, базовый год, для Nuts_level=0 это не важно, для других уровней может быть.

Мы можем скачать шейп-файлы стран ЕС:

 SHP_0 <- get_eurostat_geospatial(разрешение = 10,
                                 орех_уровень = 0,
                                 год = 2016) 

И постройте их:

 SHP_0 %>%
  ggplot() +
  geom_sf() 

Это первый базовый подход.
В общем, мы должны решить две вещи:

• Как включить части Word за пределами европейского континента
• Если мы хотим включить страны, которые предоставляют данные в Евростат (Норвегия, Турция и т.д.)
  но не принадлежат к Европейскому Союзу.

Здесь для простоты мы не будем рассматривать сказанное выше.
Мы исключим части за пределами европейского континента, а также страны, не входящие в ЕС.
Сначала мы создадим набор данных, содержащий шейп-файлы 27 стран ЕС,
оставив только необходимые функции (гео, имя, геометрия):

 EU28 <- eu_countries %>%
  выберите (гео = код, имя)
ЕС27 <- eu_countries %>%
  фильтр(код != 'Великобритания') %>%
  выберите (гео = код, имя) 

 SHP_28 <- SHP_0 %>%
  выберите (гео = NUTS_ID, геометрия) %>%
  inner_join (EU28, по = "гео") %>%
  организовать(гео) %>%
  st_as_sf()
SHP_27 <- SHP_0 %>%
  выберите (гео = NUTS_ID, геометрия) %>%
  inner_join (EU27, по = "гео") %>%
  организовать(гео) %>%
  st_as_sf() 

Вот как выглядит набор данных SHP_27:

 SHP_27 

 ## Простой набор функций с 27 функциями и 2 полями
## Тип геометрии: МУЛЬТИПОЛИГОН
## Размер: XY
## Граничная рамка: xmin: -63,08825 ymin: -21,38917 xmax: 55,83616 ymax: 70,0864
## Геодезическая CRS: WGS 84
## Первые 10 функций:
## геометрия географического имени
## 1 В Австрии МУЛЬТИПОЛИГОН (((15. 54245 48...
## 2 BE МУЛЬТИПОЛИГОН Бельгии (((5.10218 51....
## 3 BG Болгария МУЛЬТИПОЛИГОН (((22.99717 43...
## 4 CY Кипр МУЛЬТИПОЛИГОН (((32.27423 35...
## 5 CZ Чехия МУЛЬТИПОЛИГОН (((14.31787 51...
## 6 DE Германия МУЛЬТИПОЛИГОН (((8.63593 54....
## 7 ДК Дания МУЛЬТИПОЛИГОН (((10.19436 56...
## 8 EE Эстония МУЛЬТИПОЛИГОН (((25.83016 59...
## 9 EL Греция МУЛЬТИПОЛИГОН (((26.03276 40...
## 10 ES Испания MULTIPOLYGON (((-7.69974 43... 

Если мы построим это снова, мы увидим:

 SHP_27 %>%
  ggplot() +
  geom_sf() 

Теперь нам нужно сосредоточиться на европейском континенте,
поэтому мы используем команду scale_ для обрезки области графика:

 SHP_27 %>%
  ggplot() +
  геом_сф () +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) 

Лимиты устанавливаются по-разному для удовлетворения других потребностей.
Здесь мы просто предпочитаем иметь участок, близкий к квадратному,
за счет усечения немного северных частей Швеции и Финляндии.
Это компромисс, чтобы не уступать место меньшим странам.
Поскольку у нас есть базовая карта, теперь мы можем избавиться от системы координат:

 SHP_27 %>%
  ggplot() +
  геом_сф () +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) +
  тема_void() 

На данный момент карта, которая у нас есть, достаточно хороша.
Время наполнить страны красками.

4.2 Создание набора геопространственных данных

Давайте получим от Евростата набор данных об использовании Интернета отдельными лицами:

 tec00115 <- get_eurostat("tec00115", time_format = "num") 

Теперь мы фильтруем набор данных, чтобы получить один стоимость по стране,
например процент людей, которые никогда не пользовались интернетом,
по данным за 2020 год:

 tec00115 %>%
  фильтр (блок == 'CLV_PCH_PRE') %>%
  фильтр(время == 2020) 

 ## # Тиббл: 39 × 5
## unit na_item гео-временные значения
##     
##1 CLV_PCH_PRE B1GQ AT 2020 -6. 7
## 2 CLV_PCH_PRE B1GQ BA 2020 -3.2
## 3 CLV_PCH_PRE B1GQ BE 2020 -5.7
## 4 CLV_PCH_PRE B1GQ BG 2020 -4.4
## 5 CLV_PCH_PRE B1GQ CH 2020 -2.4
## 6 CLV_PCH_PRE B1GQ CY 2020 -5.2
## 7 CLV_PCH_PRE B1GQ CZ 2020 -5.8
## 8 CLV_PCH_PRE B1GQ DE 2020 -4.6
## 9CLV_PCH_PRE B1GQ ДК 2020 -2.1
## 10 CLV_PCH_PRE B1GQ EA 2020 -6.4
## # … с еще 29 строками 

Если мы сохраним только гео и значения столбцов и соединим с
шейп-файл SHP_27 мы получаем набор геопространственных данных:

 tec00115_shp <- tec00115 %>%
  фильтр (блок == 'CLV_PCH_PRE') %>%
  фильтр(время == 2020) %>%
  выбрать(гео, значения) %>%
  inner_join(SHP_27, по = "гео") %>%
  st_as_sf() 

Таким образом, теперь мы можем нарисовать карту стран ЕС, залитую цветом
соответствующие значения:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) +
  theme_void() 

При построении непрерывной переменной ggplot использует
scale_fill_continuous по умолчанию.
Он принимает две цветовые палитры, стандартную и viridis, например:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_continuous (тип = "зеленый") +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) +
  тема_void() 

4.2.1 Шкала viridis для непрерывных данных

Тот же результат, что и выше, может быть получен с помощью функции scale_fill_viridis_c :

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_viridis_c() +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) +
  theme_void() 

Цвет шкалы viridis можно адаптировать.
Можно использовать несколько цветовых схем, например
виридис, магма, плазма, ад, цивилизация, мако и ракета.
Например:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_viridis_c (опция = "плазма") +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) +
  тема_void() 

Также прозрачность можно задать с альфой, например:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_viridis_c(
    опция = "плазма",
    альфа = 0,5
  ) +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) +
  тема_void() 

4.

3 Стиль темы графика

4.3.1 Оформление легенды карты

По умолчанию легенда размещается справа от графика, за пределами области графика.
Это хорошо в качестве отправной точки.
Давайте теперь посмотрим, как мы изменим стиль легенды.
Мы будем использовать функцию guide_colorbar , чтобы изменить его внешний вид:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_continuous(
    тип = "зеленый",
    guide = guide_colorbar()) + # здесь мы редактируем цветовую полосу
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) +
  тема_void() 

Вот некоторые изменения, которые следует учитывать:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_continuous(
    тип = "зеленый",
    name = "% change", # название легенды
    направляющая = направляющая_цветная полоса (
      direction = "vertical", # вертикальная цветная полоса
      title. position = "top", # заголовок отображается вверху
      label.position = "right", # ярлыки отображаются справа
      barwidth = unit(0.4, "cm"), # ширина цветной полосы
      barheight = unit(7, "cm"), # высота цветной полосы
      ticks = TRUE, отображается # тиков
    )
  ) +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) +
  тема_void() 

Еще немного изменений.
Мы добавим больше разрывов на цветовую полосу легенды.
Мы видим, что значения варьируются от -11 до +6.
Мы будем использовать этот диапазон.
Также рекомендуется сделать границу тоньше,
или даже изменить цвет на что-то близкое к белому.
И мы поместим легенду в белое пространство сюжета,
чтобы уменьшить пустое пространство участка.

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  geom_sf(size = 0.2, color = "#F3F3F3") + # граница
  scale_fill_continuous(
    тип = "зеленый",
    name = "% change", # название легенды
    разрывы = последовательность (от = -11, до = 6, по = 2),
    направляющая = направляющая_цветная полоса (
      direction = "vertical", # вертикальная цветная полоса
      title. position = "top", # заголовок отображается вверху
      label.position = "right", # ярлыки отображаются справа
      barwidth = unit(0.4, "cm"), # ширина цветной полосы
      barheight = unit(7, "cm"), # высота цветной полосы
      ticks = TRUE, отображается # тиков
    )
  ) +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) +
  тема_пусто() +
  тема(
    легенда.позиция = с (0,97, 0.50) # относительное горизонтальное, вертикальное положение
  ) 

4.3.2 Заголовки

Теперь добавим поясняющий заголовок на график.
В общем, сюжет может иметь:
заголовок, подзаголовок и подпись.
Вот как:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  geom_sf(size = 0.2, color = "#F3F3F3") + # граница
  scale_fill_continuous(
    тип = "зеленый",
    имя = "% изменения",
    разрывы = последовательность (от = -11, до = 6, по = 2),
    направляющая = направляющая_цветная полоса (
      направление = "вертикальное",
      title. position = "сверху",
      метка.позиция = "право",
      ширина полосы = единица (0,4, "см"),
      barheight = единица (7, "см"),
      галочки = ИСТИНА,
    )
  ) +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) +
  лаборатории(
    title = "Темп роста реального ВВП в ЕС",
    subtitle = "Годовой % изменений, 2020 г. по сравнению с 2019 г.",
    caption = "Данные: Евростат tec00115"
  ) +
  тема_пусто() +
  тема(
    легенда.позиция = с (0,97, 0,50)
  ) 

4.4 Изменение палитры

Теперь мы выходим за рамки scale_fill_continuous.
Первое, что мы можем рассмотреть, это палитры пивовара.
Мы должны иметь в виду, что значения, которые мы хотим построить, непрерывны.

4.4.1 Пивоваренные красители с дистиллятором

Первый вариант – использовать классические пивоварные красители.
В ggplot мы должны использовать scale_fill_distiller
Например:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_distiller (палитра = 12) +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous(limits = c(35, 65)) 

палитра может принимать любое число от 1 до 18.
Выбор конкретной цветовой палитры является произвольным и зависит от эстетики пользователя.

Здесь низкие значения представлены темно-фиолетовым цветом.
Если мы хотим изменить его, например, темно-фиолетовый
для представления высоких значений мы могли бы написать:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_distiller(
    палитра = 12,
    direction = 1 # обратный порядок по умолчанию
  ) +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous(limits = c(35, 65)) 

Конечно, этот трюк применим ко всем палитрам.
Должны ли мы использовать его?
Это зависит от того, что мы хотим отобразить,
или к тому, что мы хотим подчеркнуть.

Цветовая шкала дистиллятора адаптирована из пивовара цветовая гамма.
Можно указать последовательные палитры.
по номеру (1:18) или по имени:
Синий, BuGn, BuPu, GnBu, Зеленые, Серые, Оранжевые, OrRd, PuBu, PuBuGn, PuRd,
Пурпурные, RdPu, красные, YlGn, YlGnBu, YlOrBr, YlOrRd.

Например, мы могли бы написать:

 scale_fill_distiller(palette = "Апельсины") 

вместо:

 scale_fill_distiller(palette = 7) 

4.4.2 fermenter

Scale_fill 902

224 функция в ggplot:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_fermenter (палитра = "PuBu") +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous(limits = c(35, 65)) 

Как видим, теперь значения разбиты на диапазоны.
Например, значения -6,7 в Австрии и -9,0 в Греции.
соответствуют точно такому же цвету, потому что они падают
в тот же диапазон.

Если мы хотим изменить разрывы по умолчанию, мы должны предоставить
соответствующий вектор значений, например:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_fermenter(
    палитра = "ПуБу",
    breaks = seq(-11, 6, by = 3) # меняем разрывы
  ) +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous(limits = c(35, 65)) 

4.

4.3 Цветовые градиенты

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_gradient(
    низкий = "красный",
    высокий = "зеленый"
  ) +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) 

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_gradient2 (
    низкий = "красный",
    высокий = "зеленый",
    середина = "желтый"
  ) +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) 

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_gradient2 (
    низкий = "красный",
    высокий = "зеленый",
    середина = «желтый»,
    середина = -5
  ) +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) 

4.4.4 Стиль таблицы цветов

Tableau — популярная программа визуализации данных.
В R’s ggthemes реализованы некоторые из его цветовых схем.

Основное использование — функция scale_fill_continuous_tableau ,
например:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_continuous_tableau() +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) 

Доступно несколько палитр.
Мы можем проверить их, вызвав справку:

 ?scale_fill_continuous_tableau 

Очень полезно посмотреть файл справки и изучить
некоторые другие палитры.

Последовательная палитра с использованием двух цветов:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_gradient_tableau (палитра = «Фиолетовый») +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) 

Расходящаяся палитра с использованием трех цветов:

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф () +
  scale_fill_gradient2_tableau (палитра = «Красно-сине-белое расхождение») +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous(limits = c(35, 65)) 

4.

4.5 Последний штрих

 tec00115_shp %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф(
    размер = 0,1,
    цвет = "#F3F3F3"
  ) +
  scale_fill_gradient2_tableau(
    палитра = "Расхождение температуры",
    имя = "%",
    перерывы = красивые_разрывы (10),
    направляющая = направляющая_цветная полоса (
      направление = "вертикальное",
      title.position = "сверху",
      метка.позиция = "право",
      ширина полосы = единица (0,4, "см"),
      barheight = единица (7, "см"),
      галочки = ИСТИНА,
    )
  ) +
  scale_x_continuous (пределы = c (-10, 35)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (35, 65)) +
  лаборатории(
    title = "Темп роста реального ВВП в ЕС",
    subtitle = "Годовой % изменений, 2020 г. по сравнению с 2019 г.",
    caption = "Данные: Евростат tec00115"
  ) +
  тема_пусто() +
  theme(legend.position = c(0.97, 0.50)) 

4.5 Изменение проекции

Мы можем преобразовать систему координат.
Доступно множество систем, мы будем использовать
ETRS89-extended/LAEA Europe здесь:

 SHP_0_3035 <- st_transform(SHP_0, crs = 3035)
SHP_27_3035 <- st_transform(SHP_27, crs = 3035) 

Можем посмотреть как это выглядит сейчас, например все страны:

 SHP_0_3035 %>%
  ggplot() +
  геом_сф () +
  scale_x_continuous (пределы = c (2800000, 7150000)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (1380000, 5300000)) 

Или только страны ЕС27:

 SHP_27_3035 %>%
  ggplot() +
  геом_сф () +
  scale_x_continuous (пределы = c (2750000, 6500000)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (1530000, 4800000)) 

Эта проекция обеспечивает лучшую аналогию с реальным миром,
это немного более реалистично в отношении размера северных стран.
Конечно, мы можем присоединить наши данные к этому шейп-файлу:

 tec00115_shp_3035 <- tec00115 %>%
  фильтр (блок == 'CLV_PCH_PRE') %>%
  фильтр(время == 2020) %>%
  выбрать(гео, значения) %>%
  inner_join(SHP_27_3035, по = "гео") %>%
  st_as_sf() 

Теперь мы можем применить любую карту в стиле хороплет,
например:

 tec00115_shp_3035 %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф(
    размер = 0,1,
    цвет = "#F3F3F3"
  ) +
  scale_fill_gradient2_tableau(
    палитра = "Расхождение температуры",
    имя = "%",
    перерывы = красивые_разрывы (10),
    направляющая = направляющая_цветная полоса (
      направление = "вертикальное",
      title.position = "сверху",
      метка.позиция = "право",
      ширина полосы = единица (0,4, "см"),
      barheight = единица (7, "см"),
      галочки = ИСТИНА,
    )
  ) +
  scale_x_continuous (пределы = c (2750000, 6500000)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (1530000, 4800000)) +
  лаборатории(
    title = "Темп роста реального ВВП в ЕС",
    subtitle = "Годовой % изменений, 2020 г.  по сравнению с 2019 г.",
    caption = "Данные: Евростат tec00115"
  ) +
  тема_пусто() +
  тема(
    легенда.позиция = с (0,95, 0,60)
  ) 

4.6 Работа с темами

Иногда нам нужно создать несколько картограмм в одном стиле.
но представляют разные данные.
Мы будем использовать в качестве примера набор данных tin00028 :
Использование Интернета физическими лицами.
Это ежегодное исследование, в котором представлены четыре индекса:

• I_IU3 , Последнее использование Интернета: за последние 3 месяца
• I_ILT12 , Последнее использование Интернета: за последние 12 месяцев
• I_IUEVR , Лица, когда-либо пользовавшиеся Интернетом
• I_IUX , использование Интернета: никогда

Предположим, мы хотим построить четыре карты,
по одному для каждого индекса.
Один из способов повторить всю процедуру четыре раза.
Другой, более эффективный способ — обновить настройки темы.
поэтому нам не нужно определять его каждый раз.

Хорошо, давайте сначала прочитаем данные:

 tin00028 <- get_eurostat("tin00028", time_format = "num") 

И мы можем построить набор геопространственных данных (2021 год) следующим образом:

 tin00028_shp_3035 <- tin00028 %>%
  фильтр (время == 2019) %>%
  выберите (гео, indic_is, значения) %>%
  right_join(SHP_0_3035, по = "гео") %>%
  st_as_sf() 

Обратите внимание, что у нас есть четыре значения для каждой страны.
Например, посмотрим на Австрию:

 tin00028_shp_3035 %>%
  фильтр(гео == 'АТ') 

 ## Простой набор функций с 4 функциями и 13 полями
## Тип геометрии: МУЛЬТИПОЛИГОН
## Размер: XY
## Граничная рамка: xmin: 4285465 ymin: 2595157 xmax: 4854633 ymax: 28

## Прогнозируемый CRS: ETRS89-extended / LAEA Europe
## # Тиббл: 4 × 14
## значения geo indic_is id LEVL_CODE NUTS_ID CNTR_CODE NAME_LATN NUTS_NAME
## * 
        
## 1 AT I_ILT12 88 AT 0 AT AT ЭСТЕРРАЙХ ЭСТЕРРАЙХ
## 2 AT I_IU3 88 AT 0 AT AT ÖSTERREICH ÖSTERREICH
##3 В I_IUEVR 90 AT 0 AT ЭСТЕРРАЙХ ЭСТЕРРАЙХ
## 4 AT I_IUX 10 AT 0 AT AT ÖSTERREICH ÖSTERREICH
## # … еще с 5 переменными: MOUNT_TYPE , URBN_TYPE , COAST_TYPE ,
## # FID , геометрия  

Идея, которую мы должны реализовать сейчас, состоит в том, чтобы построить четыре карты,
одни и те же, но разные данные для отображения.

 олово00028_shp_3035 %>%
  фильтр (indic_is == 'I_ILT12') %>%
  ggplot (aes (заполнить = значения)) +
  геом_сф(
    размер = 0,1,
    цвет = "#F3F3F3"
  ) +
  scale_fill_stepsn(
    цвета = палитра.цвета (палитра = "Окабе-Ито", n = 5),
    имя = "%",
    п.разрывов = 4,
    nice.breaks = ЛОЖЬ,
    показать.лимиты = ИСТИНА,
    na.value = "серый90",
    руководство = guide_colorsteps(
      направление = "вертикальное",
      title.position = "сверху",
      метка.позиция = "право",
      ширина полосы = единица (0,4, "см"),
      barheight = единица (6, "см"),
      галочки = ИСТИНА,
    )
  ) +
  scale_x_continuous (пределы = c (2500000, 7000000)) +
  scale_y_continuous (пределы = c (1600000, 5200000)) +
  лаборатории(
    title = "Использование Интернета отдельными лицами",
    подзаголовок = "Евростат, 2019",
    caption = "Данные: Евростат tin00028"
  ) +
  тема_пусто() +
  тема (легенда.позиция = с (0,94, 0.70)) 

Теперь вопрос:
Как мы можем изменить настройку темы по умолчанию, чтобы
следующий сюжет идет с меньшим количеством кода?
Например, части кода нам повторять не нужно:

• scale_fill_stepsn section
• масштаб_x_непрерывный
• масштаб_у_непрерывный
• геом_сф
• аэс
• название
• тема

В общем, складываем все общие части сюжета в список:

 gg_theme <- list(
  тема_void(),
  тема (легенда. позиция = с (0,94, 0,70)),
  scale_x_continuous (пределы = c (2500000, 7000000)),
  scale_y_continuous (пределы = c (1600000, 5200000)),
  aes (заполнить = значения),
  геом_сф(
    размер = 0,1,
    цвет = "#F3F3F3"
  ),
  scale_fill_stepsn(
    цвета = палитра.цвета (палитра = "Окабе-Ито", n = 5),
    имя = "%",
    п.разрывов = 4,
    nice.breaks = ЛОЖЬ,
    показать.лимиты = ИСТИНА,
    na.value = "серый90",
    руководство = guide_colorsteps(
      направление = "вертикальное",
      title.position = "сверху",
      метка.позиция = "право",
      ширина полосы = единица (0,4, "см"),
      barheight = единица (6, "см"),
      галочки = ИСТИНА,
    )
  ),
  лаборатории(
    subtitle = "Евростат, 2019 г.",
    caption = "Данные: Евростат tin00028"
  )
) 

А теперь начинается волшебство.
Вот как мы создаем четыре графика в идентичном стиле.

4.6.1 Последнее использование Интернета: за последние 12 месяцев

 tin00028_shp_3035 %>%
  фильтр (indic_is == 'I_ILT12') %>%
  ggplot() +
  labs(title = "Последнее использование Интернета: за последние 12 месяцев") +
  gg_theme 

4.

6.2 Последнее использование Интернета: за последние 3 месяца

 tin00028_shp_3035 %>%
  фильтр (indic_is == 'I_IU3') %>%
  ggplot() +
  labs(title = "Последнее использование Интернета: за последние 12 месяцев") +
  gg_theme 

4.6.3 Последнее использование Интернета: за последние 3 месяца

 tin00028_shp_3035 %>%
  фильтр (indic_is == 'I_IUEVR') %>%
  ggplot() +
  labs(title = "Люди, которые когда-либо пользовались Интернетом") +
  gg_theme 

4.6.4 Последнее использование Интернета: никогда

 tin00028_shp_3035 %>%
  фильтр (indic_is == 'I_IUX') %>%
  ggplot() +
  labs(title = "Использование Интернета: никогда") +
  gg_theme 

4.7 Регионы Европы

До сих пор мы имели дело с данными на уровне страны.
Евростат также распределяет региональные данные по трем уровням:

• Основные социально-экономические регионы (NUTS1)
• Базовые регионы для применения региональной политики (NUTS2)
• Небольшие области для специфических диагнозов (NUTS3)

Что такое конкретный регион NUTS, зависит от страны.
Более подробную информацию можно найти в
Классификация EC NUTS
и шейп-файлы можно найти в
GISCO webiste

Поскольку большинство политических решений относится к уровню NUTS2
в этом разделе мы рассмотрим пример на уровне NUTS2.
Другие региональные наборы данных можно найти здесь:
Региональная статистика Евростата

Шейп-файлы регионов NUTS можно скачать через:

 SHP_2_3035 <- get_eurostat_geospatial(
  разрешение = 10,
  орех_уровень = 2,
  год = 2016,
  crs = 3035) 

Внимание , мы устанавливаем опцию crs=3035,
поэтому нам не нужно позже преобразовывать систему координации.

Теперь в качестве примера получаем набор данных edat_lfse_04
об уровне образования населения на уровне NUTS2:

 edat_lfse_04 <- read_rds("../data/edat_lfse_04") 

Сначала мы можем отфильтровать данные, чтобы получить процент населения.
в возрасте 24–34 лет с образованием не ниже высшего (старшая школа11 5–8 лет)
по результатам опроса в 2020 г. ,
а затем мы можем присоединиться к шейп-файлу для создания набора геопространственных данных:

 edat_lfse_04_shp <- edat_lfse_04 %>%
  filter(sex == 'T') %>% # как мужчины, так и женщины
  filter(isced11 == 'ED5-8') %>% # уровень образования
  filter(age == 'Y25-34') %>% # возраст от 25 до 34
  filter(time == 2020) %>% # в течение 2020 года
  выбрать(гео, значения) %>%
  right_join(SHP_2_3035, по = "гео") %>%
  st_as_sf() 

Теперь мы можем построить картограмму.
Мы можем применить непрерывную шкалу с цветами пивовара (scale_fill_distiller).
но, конечно, допустимы и другие варианты:

 edat_lfse_04_shp %>%

  ggplot (aes (заполнить = значения)) +

  геом_сф(

    размер = 0,1,

    цвет = "# 333333"

  ) +

  scale_fill_distiller(

    палитра = "YlGnBu",

    направление = 1,

    имя = "%",

    перерывы = красивые_разрывы (10),

    na.value = "серый80",

    направляющая = направляющая_цветная полоса (

      направление = "вертикальное",

      title.position = "сверху",

      метка.