exercises

_05-ex-ja.Rmd

@@ -59,37 +59,27 @@ nz_centre = st_centroid(st_union(nz))
 st_distance(cant_cent, nz_centre) # 234 km
 ```
 
-E4. Most world maps have a north-up orientation.
-A world map with a south-up orientation could be created by a reflection (one of the affine transformations not mentioned in this chapter) of the `world` object's geometry.
-Write code to do so.
-Hint: you need to use a two-element vector for this transformation.
- Bonus: create an upside-down map of your country. ほとんどの世界地図は北を向いている。
+E4. ほとんどの世界地図は北を向いている。
 オブジェクト `world` のジオメトリの反射 (この章では触れないアフィン変換の 1 つ) によって、南を上にしたワールドマップを作ることができる。
 そのコードを書きなさい。
-ヒント: この変換には 2 要素のベクトルを使う必要がある。
+ヒント: この変換には、本章の `rotation()` 関数を使うことができる。
 ボーナス: あなたの国の逆さ地図を作ってみなさい。
 
 ```{r 05-ex-e4}
+rotation = function(a){
+  r = a * pi / 180 #degrees to radians
+  matrix(c(cos(r), sin(r), -sin(r), cos(r)), nrow = 2, ncol = 2)
+} 
+
 world_sfc = st_geometry(world)
-world_sfc_mirror = world_sfc * c(1, -1)
+world_sfc_mirror = world_sfc * rotation(180)
 plot(world_sfc)
 plot(world_sfc_mirror)
 
 us_states_sfc = st_geometry(us_states)
-us_states_sfc_mirror = us_states_sfc * c(1, -1)
+us_states_sfc_mirror = us_states_sfc * rotation(180)
 plot(us_states_sfc)
 plot(us_states_sfc_mirror)
-## nicer plot
-# library(ggrepel)
-# us_states_sfc_mirror_labels = st_centroid(us_states_sfc_mirror) |> 
-#   st_coordinates() |>
-#   as_data_frame() |> 
-#   mutate(name = us_states$NAME)
-# us_states_sfc_mirror_sf = st_set_geometry(us_states, us_states_sfc_mirror)
-# ggplot(data = us_states_sfc_mirror_sf) +
-#   geom_sf(color = "white") +
-#   geom_text_repel(data = us_states_sfc_mirror_labels, mapping = aes(X, Y, label = name), size = 3, min.segment.length = 0) +
-#   theme_void() 
 ```
 
 E5. Section [5.2.6](https://r.geocompx.org/geometry-operations.html#subsetting-and-clipping) のコードを実行しなさい。そのセクションで作成したオブジェクトを参照して、`x` **と** `y` に含まれる `p` の点の部分集合を作成しなさい。

_09-ex-ja.Rmd

@@ -28,9 +28,9 @@ nlcd = rast(system.file("raster/nlcd.tif", package = "spDataLarge"))
 
 E1. **graphics** (ヒント: `plot()`) と **tmap** パッケージ (ヒント: `tm_shape(africa) + ...`) を使って、Africa 全土の人間開発指数 (`HDI`) の地理的分布を示す地図を作成しなさい。
 
-  - それぞれの長所を経験に基づいて 2 つ挙げなさい。
-  - 他の地図作成パッケージを 3 つ挙げ、それぞれの利点を挙げなさい。
-  - ボーナス: これら 3 つの他のパッケージを使って、さらに 3 つのアフリカの地図を作りなさい。
+- それぞれの長所を経験に基づいて 2 つ挙げなさい。
+- 他の地図作成パッケージを 3 つ挙げ、それぞれの利点を挙げなさい。
+- ボーナス: これら 3 つの他のパッケージを使って、さらに 3 つのアフリカの地図を作りなさい。
 
 ```{r}
 # graphics
@@ -56,7 +56,7 @@ mf_map(x = africa, var = "HDI", type = "choro")
 
 E2. 前の演習で作成した **tmap** を拡張して、凡例に 3 つのビンを設定しなさい: "High" (0.7 を超える `HDI`)、"Medium" (0.55 と 0.7 の間の `HDI`)、"Low" (0.55 を下回る `HDI`)。
 
-  - ボーナス: 例えば、凡例のタイトル、クラスラベル、色パレットを変更することで、マップの美観を改善しなさい。
+- ボーナス: 例えば、凡例のタイトル、クラスラベル、色パレットを変更することで、マップの美観を改善しなさい。
 
 ```{r}
 library(tmap)
@@ -88,9 +88,9 @@ tmap_arrange(ahdi, asubregions)
 
 E4. Zion 国立公園の土地被覆マップを作成しなさい。
 
-  - 土地被覆カテゴリの認識に合わせてデフォルトの色を変更
-  - 縮尺バーと北矢印を追加し、両方の位置を変更して地図の美観を向上
-  - ボーナス: ザイオン国立公園のユタ州との位置関係を示す挿入地図を追加 (ヒント: ユタを表すオブジェクトは `us_states` データセットから抽出できる)。
+- 土地被覆カテゴリの認識に合わせてデフォルトの色を変更
+- 縮尺バーと北矢印を追加し、両方の位置を変更して地図の美観を向上
+- ボーナス: ザイオン国立公園のユタ州との位置関係を示す挿入地図を追加 (ヒント: ユタを表すオブジェクトは `us_states` データセットから抽出できる)。
 
 ```{r}
 tm_shape(nlcd) +
@@ -152,8 +152,8 @@ print(inset, vp = ins_vp)
 
 E5. Eastern Africa の国々のファセットマップを作成しなさい。
 
-  - 1 つのファセットは HDI を表し、もう 1 つのファセットは人口増加を表す (ヒント: それぞれ変数`HDI`と`pop_growth`を使用)
-  - 国ごとに「小さな倍数」を設定
+- 1 つのファセットは HDI を表し、もう 1 つのファセットは人口増加を表す (ヒント: それぞれ変数`HDI`と`pop_growth`を使用)
+- 国ごとに「小さな倍数」を設定
 
 ```{r}
 ea = subset(africa, subregion == "Eastern Africa")
@@ -168,8 +168,8 @@ tm_shape(ea) +
 
 E6. これまでのファセット地図の例に基づいて、East Africa の地図アニメーションを作成しなさい。
 
-  - 各国を順番に表示
-  - HDI を示す凡例とともに各国を順番に表示
+- 各国を順番に表示
+- HDI を示す凡例とともに各国を順番に表示
 
 ```{r, eval=FALSE}
 tma1 = tm_shape(ea) +
@@ -191,10 +191,10 @@ browseURL("tma2.gif")
 
 E7. Africa における HDI のインタラクティブ地図を作成しなさい。
 
-  - **tmap**
-  - **mapview**
-  - **leaflet**
-  - ボーナス: 各アプローチについて、凡例 (自動的に提供されない場合) とスケールバーを追加しなさい。
+- **tmap**
+- **mapview**
+- **leaflet**
+- ボーナス: 各アプローチについて、凡例 (自動的に提供されない場合) とスケールバーを追加しなさい。
 
 ```{r, eval=FALSE}
 # tmap
@@ -231,8 +231,8 @@ E8. 交通政策や土地利用政策をよりエビデンスに基づいたも
 
 E9. `coffeeApp/app.R` のコードを更新し、Brazil を中心に表示するのではなく、ユーザーがどの国を中心に表示するかを選択しなさい。
 
-  - `textInput()` を使いなさい
-  - `selectInput()` を使いなさい
+- `textInput()` を使いなさい
+- `selectInput()` を使いなさい
 
 ```{asis}
 The answer can be found in the `shinymod` branch of the geocompr repo: https://github.com/Robinlovelace/geocompr/pull/318/files