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我正在按照此示例创建要绘制的多边形，ggplot如果我的数据被子集化，我可以按照该示例创建单独的凸包；但是，当我尝试申请时ddply，因为我有一个分组变量，我无法申请。这是示例中的代码，其中添加了分组变量：

library(grDevices) # load grDevices package
df <- data.frame(X = c(-62,  -40,   9,  13,  26,  27,  27),
             Y = c( 7, -14,  10,   9,  -8, -16,  12), id = c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 3))
con.hull.pos <- ddply(df, .(id), summarize, hullpos = chull(X, Y)) # get convex hull positions by each ID

现在，要为每个 ID 获取完整的多边形，我们需要按照给出的每个 ID 获取所有行，con.hull.pos但我们还需要添加每个组的第一行。

df[ddply(con.hull.pos, .(id), function(x) x[1, ])$hullpos, ] # first row of position
df[con.hull.pos$hullpos  ,]  ## all rows of position
rbind(df[con.hull.pos$hullpos  ,] , df[ddply(con.hull.pos, .(id), function(x) x[1, ])$hullpos, ])

在这里我的代码失败，因为使用 ddply 的第一行与 ID 的凸包的第一行不同。因此，多边形是不完整的。任何人都可以通过按变量分组来帮助我应用给定的示例。

手动设置子集时，此代码会创建三个单独的多边形，覆盖三个 id 区域

id1_df <- subset(df, id==1)
id1_con.hull.pos <- chull(id1_df$X, id1_df$Y)   

id2_df <- subset(df, id==2)
id2_con.hull.pos <- chull(id2_df$X, id2_df$Y)

id3_df <- subset(df, id==3)
id3_con.hull.pos <- chull(id3_df$X, id3_df$Y)

id1_con.hull <- rbind(id1_df[id1_con.hull.pos,], id1_df [id1_con.hull.pos[1],])
id2_con.hull <- rbind(id2_df [id2_con.hull.pos ,], id2_df  [id2_con.hull.pos [1],])
id3_con.hull <- rbind(id3_df [id3_con.hull.pos,], id3_df [id3_con.hull.pos[1],])             

poly_borders <- rbind(id1_con.hull, id2_con.hull, id3_con.hull)     

plot(Y ~ X, data = df) # plot data
lines(poly_borders) # add lines for convex hull
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两个提示：

  1. 使用chull基数 R 中的函数来计算凸包。
  2. 用于dlply将结果存储chull在列表中，而不是数据框中

然后你的代码变成：

x <- dlply(df, .(id), function(piece)piece[chull(piece$X, piece$Y), -3])

plot(Y~X, df)
lapply(x, polygon)

这产生了这个情节：

在此处输入图像描述

如果您想在其中绘制ggplot它甚至更容易，但使用ddply：

x <- ddply(df, .(id), function(piece)piece[chull(piece$X, piece$Y), ])
ggplot(x, aes(X, Y, group=id)) + geom_polygon(fill="cyan", colour="blue") + geom_line()

在此处输入图像描述

于 2012-07-18T20:34:51.687 回答