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以下是制作图表静态版本的代码：

#读取数据
warming <- read_csv("warming.csv")
 
#绘图
warming_plot <- ggplot(warming, aes(x = year, y = value)) +
  geom_line(colour="black") +
  geom_point(shape = 21, colour = "black", aes(fill = value), size=5, stroke=1) +
  scale_x_continuous(limits = c(1880,2017)) +
  scale_y_continuous(limits = c(-0.5,1)) +
  scale_fill_distiller(palette = "RdYlBu", limits = c(-1,1), guide = FALSE) +
  xlab("") +
  ylab("Difference from 1900-2000 (ºC)") +
  theme_minimal(base_size = 16, base_family = "Georgia")

该文件warming.csv包含字段year和value，后者是全球年平均气温，相比于1900-2000的平均水平。

• transition_reveal。当along时间变量的每个值添加到图表中时，这将保留先前显示的数据。id通过使其等于所讨论的类别变量，可用于为多个类别创建单独的行；否则使用id = 1。

使用for循环绘制并保存每年的图表

要制作点和线的累积动画，我们需要编写一个循环为每帧创建一个单独的图像。

for循环：

# 列出1880年至2017年的年份
years <- c(1880:2017)
 
# for循环每年输出到控制台，每次暂停一秒钟
for (y in years) {
  print(y)
  Sys.sleep(1) 
}

代码的第一行创建一个整数列表，其范围为1880年至2017年。

这部分代码将遍历列表中的每个条目：for (y in years)。

该代码使用相同的原理来绘制并保存每年的图表：

该代码如何工作

对于每一年，y该代码首先都会使一个称为R的R对象。

然后，它创建一个名为的R对象chart，这是从该数据绘制的静态ggplot2图表。

该ggsave代码利用了R函数paste0。

将帧合并为GIF和视频

首先使用制作GIF：

# 用ImageMagick制作GIF
system("convert -delay 10 charts/*.jpg warming2.gif")
 
# 增加GIF最后一帧的延迟
system("convert warming2.gif \\( +clone -set delay 300 \\) +swap +delete warming2_with_pause.gif")

image2根据图像序列创建视频。

制作动画，在模拟人类对全球平均气温的影响与自然影响之间进行切换

循环动画还可以用于在不同状态或数据的筛选视图之间切换。为了说明这一点，我们将加载NASA数据，该数据显示来自气候模型的模拟，该模拟比较了自然事件（例如，来自太阳的辐射变化和来自火山喷发的烟尘的冷却效应）在自然事件的影响下的全球平均温度将如何变化。对人类的影响，主要是二氧化碳和其他温室气体的排放。

代码的工作方式

• transition_state。这会在数据的不同过滤状态之间切换，此处由变量定义type。
• ease_aes使用状态过渡动画时，使用可改变过渡速度的选项
• "{closest_state}"在ggtitle函数中使用会在此处显示用于定义状态的变量的适当值type。

GIF应该如下所示：