在不规则网格上绘制和着色数据答案

【问题标题】：plotting and coloring data on irregular grid在不规则网格上绘制和着色数据
【发布时间】：2011-08-02 06:39:11
【问题描述】：

我有 (x, y, z) 形式的数据，其中 x 和 y 不在常规网格上。我希望显示这些数据的 2D 颜色图，其中强度（例如灰度）映射到 z 变量。一个明显的解决方案是在规则网格上进行插值（见下文），

d <- data.frame(x=runif(1e3, 0, 30), y=runif(1e3, 0, 30))
d$z = (d$x - 15)^2 + (d$y - 15)^2


library(akima)
d2 <- with(d, interp(x, y, z, xo=seq(0, 30, length = 30),
                     yo=seq(0, 30, length = 50), duplicate="mean"))

pal1 <- grey(seq(0,1,leng=500))
with(d2, image(sort(x), sort(y), z, useRaster=TRUE, col = pal1))
points(d$x, d$y, col="white", bg=grey(d$z/max(d$z)), pch=21, cex=1,lwd=0.1)

但是，这会丢失初始网格的信息（具有实际数据的点的位置），这些信息在某些位置可能非常精细或非常粗糙。我更喜欢使用三角形的 delaunay 平铺，它准确地代表了原始数据点的实际位置和密度。

理想的解决方案是

在绘图函数之外计算曲面细分，以便可以使用ggplot2、lattice 或基本图形绘制生成的多边形
要快。在我的实际示例中（约 1e5 分），通过 deldir 计算镶嵌可能非常缓慢。

“镶嵌”是指 Delaunay 三角形或 Voronoi 图，尽管我更喜欢前者。然而，它带来了额外的复杂性，即根据原始数据点对每个三角形的颜色进行插值。

【问题讨论】：

标签： r delaunay voronoi spatstat tesselation

【解决方案1】：

这是基于maptools 包中的dirichlet 的解决方案，

d <- data.frame(x=runif(1e3, 0, 30), y=runif(1e3, 0, 30))
d$z = (d$x - 15)^2 + (d$y - 15)^2

library(spatstat) 
library(maptools)

W <- ripras(df, shape="rectangle") 
W <- owin(c(0, 30), c(0, 30)) 
X <- as.ppp(d, W=W) 
Y <- dirichlet(X) 
Z <- as(Y, "SpatialPolygons") 
plot(Z, col=grey(d$z/max(d$z)))

我仍然不确定从这个 SpatialPolygons 类中提取多边形的方法。

另外，如果有一种简单的方法可以为相关的 delaunay 镶嵌生成“正确”颜色，我想听听。

【讨论】：

“正确的”颜色是什么意思？您是否仍在尝试将正确的灰色阴影附加到正确的瓷砖上？如果是这样，Z 的@plotOrder 插槽有帮助吗？我的意思是plot(Z, col=grey(d$z/max(d$z))[Z@plotOrder])
确实，我在意识到真正的问题是 delaunay 瓦片比 z 值更多之前尝试了这个。试试上面的例子 delaunay(), Y

【解决方案2】：

这是一个使用deldir的格子解决方案

d <- data.frame(x=runif(1e3, 0, 30), y=runif(1e3, 0, 30))
d$z = (d$x - 15)^2 + (d$y - 15)^2

pal1 <- grey(seq(0,1,leng=500))
library(latticeExtra)

 levelplot(z~x*y, data=d,
           panel = function(...) panel.voronoi(..., points=FALSE),
           interpolate=TRUE,
           col.regions = colorRampPalette(pal1)(1e3), cut=1e3)

【讨论】：