[英]Coloring based on data density in R
我有一个数据框,每一行都有一个数字列。 我想根据此列分配不同的颜色。 该列的数字范围是1到152。我使用了以下功能:
colors <- function(df,sp) {
check<-colorRampPalette(c("green","red"))(152)
color <- c()
for (i in 1:nrow(sp))
{
color <-c(color, check[df$n[df$id==as.numeric(sp[i,]$ID)])
}
return(color)
}
因此颜色被平均分为152个。但是,此列中的数据很少(大部分为1),直方图如下所示
如果我使用此代码,则颜色通常是绿色,几乎看不到红色。
我正在使用此功能来更改传单中的线条颜色:
leaflet() %>%
...
addPolylines(data = data,weight = '1', color=colors(nodes,data))
那么,如何更改此功能以使颜色可以均匀分布,从而可以生成更多的红色,而不是绿色?
我们可以使用功能
colorQuantile
从库传单colorNumeric 。 它通过分位数功能映射连续的数值数据。
colorQuantile(palette, domain, n = 4, probs = seq(0, 1, length.out = n
+ 1), na.color = "#808080", alpha = FALSE, reverse = FALSE,
right = FALSE)
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