R图像“预期增加'x'和'y'值”——但它们是

Question

我正在尝试在 R 中使用 image 函数。它报告“预期会增加 'x' 和 'y' 值”，但我相信我正在提供增加的 'x' 和 'y' 值。

我怀疑我不明白这个术语是什么意思，我认为它的意思是“在空间 (x, y) 内形成一组完整的坐标对的两个向量‘x’和‘y’首先按 'x' 排序，然后按 'y' 排序，这样 x[i] >= x[i+k], {i, k > 0}，y 也类似。”

这是一个最小的例子。

设diagnose.txt的内容如下：

0   0   1
0   1   2
1   0   3
1   1   4

我运行以下命令：

filename = "diagnose.txt"
t <- read.table(filename, header = FALSE, sep="\t", na.string='NaN')
colnames(t) <- c('x', 'y', 'z')
image(t$x, t$y, t$z)

我收到的错误消息是“期望增加 'x' 和 'y' 值”

当然，这并不意味着我必须提供（定义不明确）形式的数据：

0   0   1
1   1   2
2   2   3
3   3   4

这意味着什么？ （PS：我也试过了，只是为了好玩。你应该得到一个错误消息，反映坐标图像定义的格式错误。）

Answer 1

当您使用image() 绘图时，最终z 参数需要是一个矩阵。然后x 和y 值对应于矩阵行表示的x 值，y 值对应于矩阵。如果您不提供这些值（您可以将矩阵传递给x 并完成），R 将分配从 0 到 1 的值。

因此，将数据转换为矩阵的快速方法是使用基本函数xtabs。你可以运行

image(xtabs(z~x+y, t))

请注意，要使用此方法，请务必指定 x/y 的所有值。如果没有找到特定单元格的组合，xtabs 将返回 0，这可能不是您要与该单元格关联的值。

因为您已经使用 0/1 进行了编码，所以就可以了。但是，如果您希望列位于 5 和 6 并且行位于 10 和 11，您会这样做

image(5:6, 10:11, xtabs(z~x+y, t))

这就是x 和y 参数的用途，让您放置数据矩阵。我希望这能解决问题

Answer 2

@MrFlick 很好地描述了潜在问题以及在使用image 时如何克服它。

另一种方法是使用lattice，它对您的数据结构感到满意：

library(lattice)
d <- read.table(col.names=c('x', 'y', 'z'), 
                text='0   0   1
                      0   1   2
                      1   0   3
                      1   1   4')

最简单的，我们可以像这样绘制它：

levelplot(z ~ x + y, data=d)

如果z 仅包含整数，您可能希望对图例进行更多控制：

levelplot(z ~ x+y, data=d,
          at=seq(min(d$z, na.rm=T), max(d$z, na.rm=T) + 1) - 0.5,
          colorkey=list(labels=list(
            at=seq(min(d$z, na.rm=T), max(d$z, na.rm=T)), 
            labels=seq(min(d$z, na.rm=T), max(d$z, na.rm=T)))))

如果您缺少数据，这些默认情况下会绘制为白色单元格，因此最好使用不包含白色的色带，例如：

d2 <- read.table(col.names=c('x', 'y', 'z'), 
                 text='0   0   1
                       0   1   2
                       1   0   3
                       1   1   4
                       2   0   2')

levelplot(z ~ x+y, data=d2, col.regions=topo.colors,
          at=seq(min(d$z, na.rm=T), max(d$z, na.rm=T) + 1) - 0.5,
          colorkey=list(labels=list(
            at=seq(min(d$z, na.rm=T), max(d$z, na.rm=T)), 
            labels=seq(min(d$z, na.rm=T), max(d$z, na.rm=T)))))