anim03

2023

vis

animation

string

Published

May 5, 2023

Aufgabe

Visualisieren Sie in animierter Form die Temperatur in New York im Zeitverlauf der Kontinent soll in der Visualisierung berücksichtigt sein.

Hinweise:

Beziehen Sie sich auf die Daten des Datensatzes airquality.
Nutzen Sie plotly zur Visualisierung.
Nutzen Sie die Monate als “Gruppierungsvariable”.
Verwenden Sie das Paket gganimate.

Lösung

Setup

library(gapminder)
library(tidyverse)
library(gganimate)
data(gapminder)

Statisches Diagramm

p <- airquality %>% 
  ggplot(aes(x = Day, y = Temp, color = factor(Month))) +
  geom_line()
p

Animiertes (und interaktives) Diagramm

p + transition_reveal(Day)

Dieser Post orientiert sich an dieser Quelle; dort finden sich auch mehr Beispiele.

Categories:

2023
vis
animation
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- 2023
- vis
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date: '2023-05-05'
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# Aufgabe

Visualisieren Sie in animierter Form die Temperatur in New York im Zeitverlauf  der Kontinent soll in der Visualisierung berücksichtigt sein.

Hinweise:

- Beziehen Sie sich auf die Daten des Datensatzes `airquality`.
- Nutzen Sie `plotly` zur Visualisierung.
- Nutzen Sie die Monate als "Gruppierungsvariable".
- Verwenden Sie das Paket `gganimate`.






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# Lösung

## Setup

```{r}
library(gapminder)
library(tidyverse)
library(gganimate)
data(gapminder)
```


## Statisches Diagramm


```{r}
p <- airquality %>% 
  ggplot(aes(x = Day, y = Temp, color = factor(Month))) +
  geom_line()
p
```


## Animiertes (und interaktives) Diagramm


```{r eval=FALSE}
p + transition_reveal(Day)
```


Dieser Post orientiert sich an [dieser Quelle](https://www.datanovia.com/en/blog/gganimate-how-to-create-plots-with-beautiful-animation-in-r/); dort finden sich auch mehr Beispiele.



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Categories: 

- 2023
- vis
- animation
- string