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7.0 KiB
R
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# 0. Pakete laden (ggf. vorher installieren)
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# install.packages(c("ggtext","shadowtext","viridis","showtext","sf", "ggplot2", "dplyr", "rnaturalearth", "rnaturalearthhires"))
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install.packages("ggnewscale")
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library(sf)
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library(ggplot2)
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library(ggtext)
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library(dplyr)
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library(rnaturalearth)
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library(rnaturalearthhires)
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library(showtext)
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library(viridis)
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library(shadowtext)
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library(ggnewscale)
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# Variablen
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hintergrundfarbe <- "#f2f2f2"
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# 1 Automatisches Laden von Schriftarten und Fira Sans aktivieren
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showtext_auto()
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font_add(family = "Fira Sans", regular = "FiraSans-Regular.ttf")
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# 2. Geodaten für Deutschland laden
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germany_states <- ne_states(country = "Germany", returnclass = "sf")
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# 3. CSV-Daten einlesen
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inf_einf <- read.csv2("~/Informatik-Monitor/Ländervergleich/BL_Informatik_Einfuehrungsphase_Schularten.csv", stringsAsFactors = FALSE)
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#colnames(schulsystem_daten) <- c("name", "schulsystem")
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# -------------------------------------------------------------
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# 2) Bestimme pro Bundesland, ob "Wahlpflicht" vorhanden ist.
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# Wenn ja: IU_Art = "Wahlpflicht", sonst "Pflicht"
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# -------------------------------------------------------------
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inf_einf_art_gruppiert <- inf_einf %>% # Starte mit deinen Daten
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group_by(Bundesland) %>% # Gruppiere nach Bundesland
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summarise(
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IU_Art = if ("Wahlpflicht" %in% IU_Art) {
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"Wahlpflicht"
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} else {
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"Pflicht"
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}
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)
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# -------------------------------------------------------------
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# 3) Verbinde die gewählte IU_Art wieder mit den Originaldaten.
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# Dadurch behältst du nur die Zeilen mit der passenden IU_Art.
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# -------------------------------------------------------------
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inf_einf_art_gruppiert_gesamt <- inf_einf_art_gruppiert %>% # Nimm die priorisierte Liste
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left_join(inf_einf, # Füge die Originaldaten an
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by = c("Bundesland", "IU_Art")) # Verknüpfe auf beide Spalten
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# -------------------------------------------------------------
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# 4) Berechne pro Bundesland den niedrigsten IU_Stunden_min-Wert
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# NUR aus den Zeilen der gewählten IU_Art.
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# -------------------------------------------------------------
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inf_einf_art_gruppiert_gesamt_kurz <- inf_einf_art_gruppiert_gesamt %>% # Starte mit dem verknüpften Datensatz
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group_by(Bundesland, IU_Art) %>% # Gruppiere wieder
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summarise(
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IU_Stunden_min = min(IU_Stunden_min), # Berechne den minimalen Wert
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.groups = "drop" # Entferne Gruppierung im Ergebnis
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)
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# # 5) Geodaten mit Einf-Phase-Daten verknüpfen
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# germany_data <- germany_states %>%
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# left_join(inf_einf, by = c("name" = "Bundesland"))
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# 5) Geodaten mit priorisierten Daten verknüpfen
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germany_data <- germany_states %>%
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left_join(inf_einf_art_gruppiert_gesamt_kurz, by = c("name" = "Bundesland"))
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# postal-Kürzel korrigieren: Brandenburg → "BB"
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germany_data <- germany_data %>%
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mutate(postal = ifelse(name == "Brandenburg", "BB", postal))
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# Nur die Grenzen extrahieren (Linien)
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grenzen <- germany_data %>%
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st_geometry() %>%
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st_cast("MULTIPOLYGON") %>%
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st_boundary() %>%
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st_sf()
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germany_data <- germany_data %>%
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mutate(
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IU_Farbe = paste0(IU_Art, "_", IU_Stunden_min)
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)
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farben <- c(
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"Wahlpflicht_1" = "#fff16f", # helles Gelb
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"Wahlpflicht_2" = "#ffe601", # mittelgold
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"Wahlpflicht_3" = "#e8d101", # dunkler Gold-/Orangeton
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"Pflicht_1" = "#3e609e", # hellblau
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"Pflicht_2" = "#0e1f51" # kräftiges Dunkelblau
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)
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germany_data <- germany_data %>%
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mutate(
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IU_Farbe = ifelse(
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is.na(IU_Stunden_min) | is.na(IU_Art),
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NA_character_, # wirklich Character-NA!
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paste0(IU_Art, "_", IU_Stunden_min)
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)
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) %>%
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# Jetzt factorisieren OHNE NA-Level:
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mutate(
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IU_Farbe = forcats::fct_drop( # entfernt NA-Level, falls es noch drin ist
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factor(
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IU_Farbe,
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levels = c(
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"Wahlpflicht_1",
|
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"Wahlpflicht_2",
|
|
"Wahlpflicht_3",
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|
"Pflicht_1",
|
|
"Pflicht_2"
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)
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|
)
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)
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|
)
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# Mittelpunkte der BL-Flächenberechnen
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bundesland_labels <- germany_data %>%
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mutate(centroid = st_centroid(geometry)) %>%
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mutate(
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x = st_coordinates(centroid)[, 1],
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|
y = st_coordinates(centroid)[, 2]
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|
) %>%
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mutate(
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|
x = ifelse(name == "Brandenburg", x + 0.5, x), # nach Osten
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|
y = ifelse(name == "Brandenburg", y - 0.4, y) # nach Süden
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|
) %>%
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mutate(
|
|
x = ifelse(name == "Berlin", x + 0.12, x), # nach Osten
|
|
y = ifelse(name == "Berlin", y + 0.12, y) # nach Norden
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|
) %>%
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|
mutate(
|
|
x = ifelse(name == "Bremen", x + 0.2, x), # nach Osten
|
|
y = ifelse(name == "Bremen", y + 0.04, y) # nach Norden
|
|
) %>%
|
|
mutate(
|
|
x = ifelse(name == "Hamburg", x - 0.05, x), # nach Westen
|
|
y = ifelse(name == "Hamburg", y - 0.15, y) # nach Süden
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)
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# 5. Karte erzeugen mit viridis & ggnewscale
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karte <- ggplot() +
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# Nicht-NA-Flächen mit Farben
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geom_sf(
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data = filter(germany_data, !is.na(IU_Farbe)),
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aes(fill = IU_Farbe),
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color = NA
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) +
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# NA-Flächen extra füllen
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geom_sf(
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data = filter(germany_data, is.na(IU_Farbe)),
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fill = hintergrundfarbe,
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color = NA
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) +
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geom_sf(
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data = grenzen,
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|
fill = NA,
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|
color = hintergrundfarbe,
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|
size = 0.3
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) +
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coord_sf(expand = FALSE) +
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geom_shadowtext(
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|
data = bundesland_labels,
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|
aes(x = x, y = y, label = postal),
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|
family = "Fira Sans",
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|
size = 3.5,
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|
color = hintergrundfarbe,
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|
bg.color = "black",
|
|
bg.r = 0.05,
|
|
check_overlap = TRUE
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|
) +
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scale_fill_manual(
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values = farben,
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name = "Informatik",
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|
labels = c(
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|
"Wahlpflicht_1" = "Wahlpflicht: 1 WS",
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|
"Wahlpflicht_2" = "Wahlpflicht: 2 WS",
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|
"Wahlpflicht_3" = "Wahlpflicht: 3 WS",
|
|
"Pflicht_1" = "Pflicht: 1 WS",
|
|
"Pflicht_2" = "Pflicht: 2 WS"
|
|
)
|
|
) +
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labs(
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title = "Informatikunterricht in der Einführungsphase",
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subtitle = "Informatik in der gymnasialen Oberstufe an allgemeinbildenden Schulen, 2025",
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caption = "Datenquelle: Informatik-Monitor"
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) +
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theme_minimal() +
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theme(
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|
text = element_text(family = "Fira Sans"),
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|
plot.title = element_text(face = "bold", size = 16),
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|
plot.subtitle = ggtext::element_markdown(size = 12, lineheight = 1.2),
|
|
plot.background = element_rect(fill = hintergrundfarbe, color = NA),
|
|
panel.background = element_rect(fill = hintergrundfarbe, color = NA),
|
|
legend.background = element_rect(fill = hintergrundfarbe, color = NA),
|
|
legend.key = element_rect(fill = hintergrundfarbe, color = NA),
|
|
panel.grid = element_blank(),
|
|
axis.text = element_blank(),
|
|
axis.ticks = element_blank(),
|
|
axis.title = element_blank(),
|
|
legend.position = "bottom",
|
|
legend.direction = "horizontal",
|
|
legend.box.just = "right",
|
|
legend.title = element_blank(),
|
|
plot.margin = margin(1, 1, 1, 1, unit = "cm"),
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|
plot.caption = element_text(margin = margin(t = 15))
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)
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# 6. Karte anzeigen
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|
print(karte)
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# 7. Karte speichern
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ggsave(
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filename = "BL_Oberstufe_IU_Einf_Art_Umfang.svg",
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plot = karte,
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path = "~/Informatik-Monitor/Ländervergleich",
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width = 18,
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|
height = 27,
|
|
unit = "cm",
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|
device = "svg"
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)
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