我想要对曲线下的区域进行着色。当y > 0时，该区域应为红色，当y < 0时，该区域应为绿色。
x <- c(1:4)
y <- c(0,1,-1,2,rep(0,4))
plot(y[1:4],type="l")
abline(h=0)
使用ifelse()不起作用：
polygon(c(x,rev(x)),y,col=ifelse(y>0,"red","green"))
到目前为止，我所取得的成就如下：
polygon(c(x,rev(x)),y,col="green")
polygon(c(x,rev(x)),ifelse(y>0,y,0),col="red")
x <- c(1,2,2.5,NA,2.5,3,4)
y <- c(0,1,0,NA,0,-1,0)
#calculate color based on most extreme y value
g <- cumsum(is.na(x))
gc <- ifelse(tapply(y, g,
function(x) x[which.max(abs(x))])>0,
"red","green")
plot(c(1, 4),c(-1,1), type = "n")
polygon(x, y, col = gc)
abline(h=0)
在更一般的情况下，将多边形分成不同的区域可能并不容易。在GIS软件包中，似乎有些支持此类型操作，因为这种操作更为常见。然而，我已经考虑了一个相对简单的多边形情况。
首先，我定义了一个闭包来定义切割线。该函数将取得直线的斜率和截距，并返回我们需要切割多边形所需的函数。
getSplitLine <- function(m=1, b=0) {
force(m); force(b)
classify <- function(x,y) {
y >= m*x + b
}
intercepts <- function(x,y, class=classify(x,y)) {
w <- which(diff(class)!=0)
m2 <- (y[w+1]-y[w])/(x[w+1]-x[w])
b2 <- y[w] - m2*x[w]
ix <- (b2-b)/(m-m2)
iy <- ix*m + b
data.frame(x=ix,y=iy,idx=w+.5, dir=((rank(ix, ties="first")+1) %/% 2) %% 2 +1)
}
plot <- function(...) {
abline(b,m,...)
}
list(
intercepts=intercepts,
classify=classify,
plot=plot
)
}
splitPolygon <- function(x, y, splitter) {
addnullrow <- function(x) if (!all(is.na(x[nrow(x),]))) rbind(x, NA) else x
rollup <- function(x,i=1) rbind(x[(i+1):nrow(x),], x[1:i,])
idx <- cumsum(is.na(x) | is.na(y))
polys <- split(data.frame(x=x,y=y)[!is.na(x),], idx[!is.na(x)])
r <- lapply(polys, function(P) {
x <- P$x; y<-P$y
side <- splitter$classify(x, y)
if(side[1] != side[length(side)]) {
ints <- splitter$intercepts(c(x,x[1]), c(y, y[1]), c(side, side[1]))
} else {
ints <- splitter$intercepts(x, y, side)
}
sideps <- lapply(unique(side), function(ss) {
pts <- data.frame(x=x[side==ss], y=y[side==ss],
idx=seq_along(x)[side==ss], dir=0)
mm <- rbind(pts, ints)
mm <- mm[order(mm$idx), ]
br <- cumsum(mm$dir!=0 & c(0,head(mm$dir,-1))!=0 &
c(0,diff(mm$idx))>1)
if (length(unique(br))>1) {
mm<-rollup(mm, sum(br==br[1]))
}
br <- cumsum(c(FALSE,abs(diff(mm$dir*mm$dir))==3))
do.call(rbind, lapply(split(mm, br), addnullrow))
})
pss<-rep(unique(side), sapply(sideps, nrow))
ps<-do.call(rbind, lapply(sideps, addnullrow))[,c("x","y")]
attr(ps, "side")<-pss
ps
})
pss<-unname(unlist(lapply(r, attr, "side")))
src <- rep(seq_along(r), sapply(r, nrow))
r <- do.call(rbind, r)
attr(r, "source")<-src
attr(r, "side")<-pss
r
}
输入只是像您将传递给多边形一样的x和y的值，以及切割器。它将返回一个数据框，其中包含可与polygon一起使用的x和y值。
例如：
x <- c(1,2,2.5,NA,2.5,3,4)
y <- c(1,-2,2,NA,-1,2,-2)
sl<-getSplitLine(0,0)
plot(range(x, na.rm=T),range(y, na.rm=T), type = "n")
p <- splitPolygon(x,y,sl)
g <- cumsum(c(F, is.na(head(p$y,-1))))
gc <- ifelse(attr(p,"side")[is.na(p$y)],
"red","green")
polygon(p, col=gc)
sl$plot(lty=2, col="grey")
x <- c(1,2,3,4,5,4,3,2)
y <- c(-2,2,1,2,-2,.5,-.5,.5)
sl<-getSplitLine(.5,-1.25)
plot(range(x, na.rm=T),range(y, na.rm=T), type = "n")
p <- splitPolygon(x,y,sl)
g <- cumsum(c(F, is.na(head(p$y,-1))))
gc <- ifelse(attr(p,"side")[is.na(p$y)],
"red","green")
polygon(p, col=gc)
sl$plot(lty=2, col="grey")
目前，当多边形的顶点恰好落在切割线上时，情况可能会有点混乱。我将来可能会尝试修正这个问题。
一种更快但不太准确的解决方案是根据分组变量（例如above=red和below=blue）将数据框拆分为列表。这是一个相当不错的解决方法，适用于相对较大的数据集（我会说> 100个元素）。对于较小的块，可能会出现一些不连续性：
x <- 1:100
y1 <- sin(1:100/10)*0.8
y2 <- sin(1:100/10)*1.2
plot(x, y2, type='l')
lines(x, y1, col='red')
df <- data.frame(x=x, y1=y1, y2=y2)
df$pos_neg <- ifelse(df$y2-df$y1>0,1,-1) # above (1) or below (-1) average
# create the number for chunks to be split into lists:
df$chunk <- c(1,cumsum(abs(diff(df$pos_neg)))/2+1) # first element needs to be added`
df$colors <- ifelse(df$pos_neg>0, "red","blue") # colors to be used for filling the polygons
# create lists to be plotted:
l <- split(df, df$chunk) # we should get 4 sub-lists
lapply(l, function(x) polygon(c(x$x,rev(x$x)),c(x$y2,rev(x$y1)),col=x$colors))
如我所说，对于较小的数据集，在正负区域之间发生急剧变化时可能会出现一些不连续性，但如果水平线将这两者区分开来，或者绘制更多的元素，则可以忽略此效果：
y中有0，多边形的一侧已经在分割线上了。那么没有0的数据怎么办，比如y <- c(1,-2,2,NA,-1,2,-2)？我不知道需要做出什么样的调整。 - mrub