原文：
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·发布于Towards Data Science ·阅读时间 5 分钟·2023 年 1 月 10 日
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气候条纹。（图片由作者创建）
TL;DR
本文将教你如何使用 R 语言创建气候条纹可视化。我们将使用气象局的数据并通过 ggplot 库生成条纹。
一张图片胜千言。数据可视化就是其中之一。当我们想要影响别人时，一张图表可以让你意识到你可能之前不在意的事情。气候条纹也是其中之一。但是它是什么呢？
气候条纹由 Ed Hawkins 教授于 2018 年创建。这种可视化展示了一系列颜色条，表示相对于 1961-1990 年的温度变化。它仅显示颜色，但这使得这个图表既美丽又令人惊恐。
每一条颜色条代表 1961-1990 年相对温度。蓝色表示温度较低，红色表示温度较高。颜色越深，温度上升越高。
如果你注意到了，文章的封面就是气候条纹。现在我们将使用 R 语言来创建这个图表。废话不多说，开始吧！
要实现图表，我们首先需要找到数据来源。在本文中，我们将使用来自气象局的名为 HadCRUT5 的数据集。
该数据集收集了多个区域的近地表温度。它结合了 CRUTEM5（地表空气温度）和 HadSST4（海表温度）数据集的数据。
图片由作者拍摄。
气象局提供了时间序列和网格格式的数据。在这种情况下，我们将使用时间序列数据。你可以通过链接这里阅读更多关于数据集的详细信息。
R 语言提供了一个名为 tidyverse 的库。这个一体化的库包含了对数据处理（dplyr）和可视化（ggplot）有用的函数。
我们将加载那个库以及 scales 和 glue 库。这里是实现这一点的代码：
library(tidyverse)
library(scales)
library(glue)加载库后，下一步是加载数据。正如我之前提到的，我们将使用 HadCRUT5 的年度时间序列数据集。请通过这个链接这里下载数据集。
下载数据后，让我们使用 read_csv 函数加载数据，如下所示：
t_data <- read_csv('HadCRUT.5.0.1.0.analysis.summary_series.global.annual.csv')我们来看一下数据集：
如你所见，从左到右，每列代表年份、摄氏度的温度异常、下限置信度和上限置信度。为了可视化图表，我们将使用第一列和第二列。让我们运行这段代码：
t_data <- t_data %>%
select(year=Time, t_diff='Anomaly (deg C)')代码将选择所需的列并同时转换名称。这种转换将使我们的数据处理更简单。
好了，现在进入激动人心的部分，我们将使用 ggplot 库来可视化数据。如果你第一次听说 ggplot，别担心！我会指导你生成图表。首先，让我们添加这些代码行：
t_data %>%
ggplot(aes(x=year, y=1, fill=t_diff)) +
geom_tile(show.legend = FALSE)所以，代码将使用 geom_tile 函数创建一组条纹。ggplot 函数将处理数据。通过这个函数，我们选择成为 XY 轴和颜色的列。结果将如下所示：
图片由作者创建。
嗯，还是不好。让我们调整图表。首先，我们将使用 scale_fill_stepsn 函数来更改颜色调色板，像这样：
t_data %>%
ggplot(aes(x=year, y=1, fill=t_diff)) +
geom_tile(show.legend = FALSE) +
# ADD THIS CODE
scale_fill_stepsn(colors=c('#04346c', '#0483c3', 'white', '#ed2016', '#740404'),
values=rescale(c(min(t_data$t_diff), 0, max(t_data$t_diff))),
n.breaks=12)在函数内部，我们设置了颜色等参数，以设置颜色调色板，值因为数据中有负值，以及 n.breaks 以将颜色调色板分成 12 个不同的颜色范围。结果将如下所示：
图片由作者创建。
看起来更好了！但等等，图表上有些奇怪的间隙。让我们添加一个名为 coord_cartesian 的函数来去除间隙。这里是实现这一点的代码：
t_data %>%
ggplot(aes(x=year, y=1, fill=t_diff)) +
geom_tile(show.legend = FALSE) +
scale_fill_stepsn(colors=c('#04346c', '#0483c3', 'white', '#ed2016', '#740404'),
values=rescale(c(min(t_data$t_diff), 0, max(t_data$t_diff))),
n.breaks=12) +
# ADD THIS CODE
coord_cartesian(expand=FALSE)添加代码后，结果如下：
图片由作者创建。
很好！现在我们需要去除所有刻度和图表背景。这里是实现这一点的代码：
t_data %>%
ggplot(aes(x=year, y=1, fill=t_diff)) +
geom_tile(show.legend = FALSE) +
scale_fill_stepsn(colors=c('#04346c', '#0483c3', 'white', '#ed2016', '#740404'),
values=rescale(c(min(t_data$t_diff), 0, max(t_data$t_diff))),
n.breaks=12) +
coord_cartesian(expand=FALSE) +
# ADD THIS CODE
theme_void()这是最终结果：
图片由作者创建。
干得好，你已经创建了气候条纹！让我们使用 ggsave 函数保存图表。这里是实现这一点的代码：
ggsave('<FILE_NAME>.png', width=1920, height=1080, units='px')如果你有兴趣给图表添加一些标签和标题，那是完全可能的！ggplot 的强大之处在于它可以覆盖我们之前设置的样式。让我们看看这段代码：
t_data %>%
ggplot(aes(x=year, y=1, fill=t_diff)) +
geom_tile(show.legend = FALSE) +
scale_fill_stepsn(colors=c('#04346c', '#0483c3', 'white', '#ed2016', '#740404'),
values=rescale(c(min(t_data$t_diff), 0, max(t_data$t_diff))),
n.breaks=12) +
coord_cartesian(expand=FALSE) +
theme_void() +
# ADD THIS CODE
scale_x_continuous(breaks=seq(1860, 2010, 30)) +
labs(title=glue('Global Temperature Change ({min(t_data$year)}-{max(t_data$year)})')) +
theme(
axis.text.x = element_text(color='white',
margin=margin(t=5, b=10, unit='pt')),
plot.title = element_text(color='white',
margin=margin(t=5, b=10, unit='pt'),
hjust=0.05),
plot.background = element_rect(fill='black'),
)在底部，你可以看到我添加了三个函数。让我给你逐一解释：
-
Scale_x_continuous将帮助你在 x 轴上生成标签， -
实验室将帮助你在图表上可视化标题，
-
主题将调整背景和文本的外观。
在你再次运行代码后，最终结果将如下所示：
图片由作者创建。
现在你已经学会了如何使用 R 创建气候条纹。我希望这能帮助你从这篇文章中学到更多，特别是数据可视化部分。
如果你对我的文章感兴趣，请在 Medium 上关注我。感谢阅读我的文章！
[1] www.reading.ac.uk/planet/climate-resources/climate-stripes