R中的累积曲线答案

【问题标题】：accumulation curve in RR中的累积曲线
【发布时间】：2014-02-06 22:39:09
【问题描述】：

我有几个月来 4 个地点的物种数据。我已经在 R 中使用包 vegan 成功创建了累积图，但我想在一张图上绘制所有 4 个站点。

起初我有一个包含所有站点和月份的数据表，但是当我绘制 specaccum 时，结果是所有数据的累积曲线，无论站点如何。

因此，我将每个站点拆分为一个单独的数据表，然后将其加载到 R 中。在每个数据表中，第一行是物种名称，下面的每一行是一个月。

例如，我加载了我的一个网站“FMR”的数据。然后我做了以下事情：

FMR <-specaccum(FMRJ2F, "random")
plot(FMR)

我对我的其他网站 PP、DUX、PM 也做了同样的事情。如何将所有 4 行放在一个情节上？

【问题讨论】：

x 和y 坐标分别存储在列表元素FMR$sites 和FMR$richness 中。 sd 位于 FMR$sd 中。您可以手动绘制这些，用plot 绘制第一个系列，用lines 绘制后续系列。

标签： r plot vegan

【解决方案1】：

您可以在plot.specaccum(...) 中使用add=T 参数

library(vegan)
data(BCI) 
df <- lapply(c(1,21,41,61,81),function(i)specaccum(BCI[,seq(i,i+19)], method="random"))
plot(df[[1]])
for (i in 2:5) plot(df[[i]],add=T, col=i)

此代码 sn-p 仅加载 vegan 中的内置 BSI 数据集，并通过在 BCI 中的列子集上运行 specaccum(...) 创建一个包含 5specaccum 对象的列表。你不需要这样做，因为你已经有了 specaccum 对象。

然后，我们创建第一个图，并使用add=T 添加每条新曲线。

【讨论】：

【解决方案2】：

好的，所以@jlhoward 的解决方案当然要简单得多，也更明智。但是，由于我没有想到显而易见的，并将其编码，我想我不妨分享一下。对于手头的功能不接受add的相关问题，它可能很有用。

加载库和一些示例数据：

library(vegan)
data(BCI)
sp1 <- specaccum(BCI, 'random')

# random modification to BCI data to create data for a second curve
BCI2 <- as.matrix(BCI)
BCI2[sample(prod(dim(BCI2)), 10000)] <- 0
sp2 <- specaccum(BCI2, 'random')

绘图

# Combine the specaccum objects into a list 
l <- list(sp1, sp2) 

# Calculate required y-axis limits
ylm <- range(sapply(l, '[[', 'richness') + 
           sapply(l, '[[', 'sd') * c(-2, 2))

# Apply a plotting function over the indices of the list
sapply(seq_along(l), function(i) {
  if (i==1) { # If it's the first list element, use plot()
    with(l[[i]], {
      plot(sites, richness, type='l', ylim=ylm, 
           xlab='Sites', ylab='random', las=1)
      segments(seq_len(max(sites)), y0=richness - 2*sd, 
               y1=richness + 2*sd)
    })    
  } else {
    with(l[[i]], { # for subsequent elements, use lines()
      lines(sites, richness, col=i)
      segments(seq_len(max(sites)), y0=richness - 2*sd, 
               y1=richness + 2*sd, col=i)
    })     
  }
})

legend('bottomright', c('Site 1', 'Site 2'), col=1:2, lty=1, 
       bty='n', inset=0.025)

【讨论】：