R - ggplot2等高线图

Question

我正在尝试在R中复制Andrew Ng在Coursera上的机器学习课程中的代码（因为该课程使用Octave）。

基本上，我必须绘制一个多项式正则化逻辑回归的非线性决策边界（当p = 0.5时）。

我可以很容易地用base库复制出这个图形：

contour(u, v, z, levels = 0)
points(x = data$Test1, y = data$Test2)

where:

u <- v <- seq(-1, 1.5, length.out = 100)

而z是一个100x100的矩阵，其中包含了网格上每个点的z值。数据的维度为118x3。

我无法在ggplot2中完成它。有人知道如何在ggplot2中复制相同的效果吗？我尝试过：

z = as.vector(t(z))
ggplot(data, aes(x = Test1, y = Test2) + geom_contour(aes(x = u, y = 
v, z = z))

但是我收到了错误消息：美学必须是长度为1或与数据（118）相同：颜色，x，y，形状。谢谢。

编辑（添加由误用代码创建的图）：

- Melvin86

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这个新的软件包看起来可以帮助解决这个问题：https://github.com/clauswilke/isoband - Dave Gruenewald

Answer 1

你需要做的是将坐标转换为长格式。这里有一个使用火山数据集的例子：

data(volcano)

在基础 R 中：

contour(volcano)

使用 ggplot2：

library(tidyverse)
as.data.frame(volcano) %>% #convert the matrix to data frame
  rownames_to_column() %>% #get row coordinates
  gather(key, value, -rowname) %>% #convert to long format
  mutate(key = as.numeric(gsub("V", "", key)), #convert the column names to numbers
         rowname = as.numeric(rowname)) %>%
  ggplot() +
  geom_contour(aes(x = rowname, y = key, z = value))

如果您想像在基础R绘图中一样直接标记它，您可以使用directlabels库：

首先将颜色/填充映射到变量：

as.data.frame(volcano) %>%
  rownames_to_column() %>%
  gather(key, value, -rowname) %>%
  mutate(key = as.numeric(gsub("V", "", key)),
         rowname = as.numeric(rowname)) %>%
  ggplot() +
  geom_contour(aes(x = rowname,
                   y = key,
                   z = value,
                   colour = ..level..)) -> some_plot

然后

library(directlabels)

direct.label(some_plot, list("far.from.others.borders", "calc.boxes", "enlarge.box", 
                     box.color = NA, fill = "transparent", "draw.rects"))

若要在特定坐标添加标记，只需添加另一个具有适当数据的图层:

之前的绘图

as.data.frame(volcano) %>% 
  rownames_to_column() %>% 
  gather(key, value, -rowname) %>% 
  mutate(key = as.numeric(gsub("V", "", key)), 
         rowname = as.numeric(rowname)) %>%
  ggplot() +
  geom_contour(aes(x = rowname, y = key, z = value)) -> plot_cont

例如，可以通过添加具有点的图层来实现：

plot_cont +
  geom_point(data = data.frame(x = c(35, 47, 61),
                               y = c(22, 37, 15)),
             aes(x = x, y = y), color = "red")

您可以通过以下方式添加任何类型的图层：geom_line、geom_text等。

编辑2：更改轴的比例有几个选项，其中之一是为矩阵分配适当的rownames和colnames：

我将为x轴分配从0到2的序列，并为y轴分配从0到5的序列：

rownames(volcano) <- seq(from = 0,
                         to = 2,
                         length.out = nrow(volcano)) #or some vector like u
colnames(volcano) <- seq(from = 0,
                         to = 5,
                         length.out = ncol(volcano)) #or soem vector like v

as.data.frame(volcano) %>% 
  rownames_to_column() %>% 
  gather(key, value, -rowname) %>% 
  mutate(key = as.numeric(key), 
         rowname = as.numeric(rowname)) %>%
  ggplot() +
  geom_contour(aes(x = rowname, y = key, z = value))

- missuse

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嗨，你的解决方案有效，它绘制了预期的轮廓。只是有一个问题：x和y轴的刻度不是从-1到1.5（u和v），而是一直延伸到100。 - Melvin86

@Melvin86 对删除的评论和针对 x 和 y 轴比例的评论进行了编辑。 - missuse

谢谢你的帮助，这个方法完美地解决了我的问题。我在问题中附上了代码的示意图供参考。再见！ - Melvin86

Answer 2

ggplot2最有效地处理长格式的数据。这里有一个使用虚假数据的示例：

library(tidyverse)  

u <- v <- seq(-1, 1.5, length.out = 100)

# Generate fake data
z = outer(u, v, function(a, b) sin(2*a^3)*cos(5*b^2))
rownames(z) = u
colnames(z) = v

# Convert data to long format and plot
as.data.frame(z) %>% 
  rownames_to_column(var="row") %>% 
  gather(col, value, -row) %>% 
  mutate(row=as.numeric(row), 
         col=as.numeric(col)) %>% 
ggplot(aes(col, row, z=value)) +
  geom_contour(bins=20) +
  theme_classic()

- eipi10

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嗨eipi10，谢谢你的回答，我已经用missuse的代码创建了图表。虽然我还没有测试过，但我认为你的代码对我的情况也可以工作，因为这些代码非常相似。 - Melvin86