Bivariate maps

Cargar paquetes

library(sf)

## Linking to GEOS 3.11.2, GDAL 3.6.2, PROJ 9.2.0; sf_use_s2() is TRUE

library(tidyverse)

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.3

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.3     ✔ readr     2.1.4
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.0
## ✔ ggplot2   3.5.1     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.0
## ✔ purrr     1.0.2

## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

library(patchwork)

## Warning: package 'patchwork' was built under R version 4.3.3

Cargar y visualizar datos

#cargar datos
# voy a cargar una capa por defecto que tiene la paquetería sf
data<-sf::read_sf(system.file("gpkg/nc.gpkg", package = "sf"))

#Visualizacion de los datos
data |> 
  ggplot()+
  geom_sf(data=data)

Generar clasificaciones de las variables

# Intervalos
# El argumento style, permite diferentes categorizaciones. Fixed permite hacerlo de una manera manual

# Primera variable
x=classInt::classIntervals(data$BIR74,n=4,style = "fixed",
                           fixedBreaks=c(0, 5000, 10000, 15000, 22000))
x

## style: fixed
##   one of 156,849 possible partitions of this variable into 4 classes
##      [0,5000)  [5000,10000) [10000,15000) [15000,22000] 
##            84            10             3             3

# Segunda variable
y=classInt::classIntervals(data$SID74,3,style = "fixed",
                           fixedBreaks=c(0, 2, 4, 7, 50))
y

## style: fixed
##   one of 1,540 possible partitions of this variable into 4 classes
##  [0,2)  [2,4)  [4,7) [7,50] 
##     24     14     28     34

# unimos las categorizaciones al shape de los datos
data$x = classInt::findCols(x)
data$y = classInt::findCols(y)
# Estas dos columnas permiten organizar las combinaciones de colores, de tal manera que se diferencien entre si
data$alpha = as.character(data$x + data$y) 
data$color = as.character(atan(data$y/data$x))

Generación del mapa bivariado

map<-
  ggplot()+
  geom_sf(data = data,aes(fill=color, alpha=alpha),shape=15, size=11,show.legend = F, lwd=0)+
  scale_fill_viridis_d(option="inferno")+
  theme_void()
map

## Warning: Using alpha for a discrete variable is not advised.

Generación de la leyenda

leg<- 
  ggplot(expand.grid(x=1:4,y=1:4), aes(x,y))+
  geom_tile(aes(alpha=x+y,fill=atan(y/x)))+
  scale_fill_viridis_c(option="inferno")+
  labs(x="BIR74", y="SID74")+
  theme(legend.position="none",
        axis.text.y = element_blank(),
        axis.text.x = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank(),
        panel.grid.minor = element_blank(),
        panel.grid.major = element_blank(),
        panel.background = element_blank())+
  coord_equal()
leg

Unimos la leyenda y el mapa en una sola figura

map + inset_element(leg, 0,0,0.4,0.4)

## Warning: Using alpha for a discrete variable is not advised.