用ggplot和R将多边形与轮廓进行裁剪

Question

用ggplot和R将多边形与轮廓进行裁剪

rdictionaryggplot2

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我想创建一个轮廓，然后通过多边形剪切轮廓，并仅显示多边形内的轮廓。

可以在这里找到Shapefile数据

可以在这里找到Csv文件

我使用的代码如下：

library("ggplot2")
library("rgdal")
library("gpclib")
library("maptools")
require(sp) 

age2100 <- read.csv("temp.csv",header=TRUE, sep=",")
shape.dir <- "C:/Users/jdbaba/Documents/R working folder/shape" # use your directory name here

lon.shape <- readOGR(shape.dir, layer = "Export_Output_4")
str(lon.shape)

lon.df <- fortify(lon.shape, region = "Id")
p <- ggplot(lon.df, aes(x = long, y = lat, group = group)) +
    geom_polygon(colour = "black", fill = "grey80", size = 1) +
    theme() 

p <- p + geom_point(data=age2100,aes(x=age2100$x,y=age2100$y,group="z"),size=0.1)
p <- p + geom_density2d(colour="red")
p

这里，我创建了地图、点和轮廓。我不知道我使用的代码是否为变量z创建了轮廓。如果不正确，有人能建议我吗？

我得到的示例输出如下：

enter image description here

现在，我想要剪裁多边形内的轮廓，并隐藏多边形外部的轮廓部分。

我想知道如何给轮廓添加标签并控制轮廓间隔。

如果我的问题不清楚，请告诉我。

谢谢。

Jdbaba

- Jd Baba

那与情节无关。我只是在测试。我会删除它。谢谢。 - Jd Baba

@Arun，这对我有效。也许你需要在会话中调用gpclibPermit()一次。 - agstudy

@Arun，是的，这对我有用，上面的图表是我编写的代码的输出。谢谢。 - Jd Baba

这个等高线图忽略了你的age2100数据框中的'z'值。等高线图仅基于位置绘制，它使用MASS包中的kde2d函数计算的二维核平滑。如果你想要生成z值的平滑地图，那么你需要研究地理统计学，并且将等高线剪裁到一个多边形现在已经不是你面临的最小问题了。 - Spacedman

@Spacedman 你说得对。你知道我怎么在上面的图中绘制z值吗？我尝试过了，但总是出错。我经常遇到的错误是“期望增加'x'和'y'值”。我能否使用离散数据创建具有z值的图？ - Jd Baba

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你的数据是一组不规则间隔的x、y、z三元组。要进行任何平滑处理，你都在试图说明在没有（x、y）点的情况下z值的情况，并且这取决于你对数据背后模型的信念。这就是地质统计学的精髓。去找一本关于地质统计学或克里金的书，在CRAN上阅读空间任务视图，然后回到我们这里。 - Spacedman

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Spacedman · Accepted Answer

我无法完全复制您的地图。您提供的代码给我一个有两组轮廓线的地图——一组看起来像您的，另一组与其在该地区南部重叠。我怀疑这是由于您的“group”设置造成的。此外，我可以看到在我认为是湖泊南部有一个岛屿。

我喜欢将我的ggplot内容清理并分割成部分，因为我经常发现ggplot调用的早期部分会影响后续部分。以下是我如何映射该地区、绘制点并添加密度轮廓线的方法：

map <- function(){
  geom_polygon(data=lon.df,aes(x=long,y=lat,group=piece),colour="black",fill="grey80",size=1)
}

points <- function(){
  geom_point(data=age2100,aes(x=x,y=y),size=0.1)
}

density <- function(){
  geom_density2d(data=age2100,aes(x=x,y=y),colour="red")
}

ggplot()+map() +points() +density()

这就是它的效果：

现在，这看起来与你的轮廓图非常不同，我不知道为什么。也许你的群组参数正在将所有具有相同z值的点分组？

无论如何，似乎你不想要密度图，而是想要一个区域内Z值的地图。这将需要克里金或其他插值技术。暂时忘记ggplot，专注于数字。

首先，绘制以z值为颜色的点。你应该会看到这个： enter image description here

至少这会给你一个正确轮廓的好主意。

总之，这是一个完整的教程...