我在一些建模软件中运行了 2d 模拟，从中我导出了具有一组 6 个属性的 x、y 点位置。我希望重新创建一个组合数据的图形，如下所示：
椭圆和背景根据属性 1 着色（它们的边界当然代表模型几何，但我认为我不能复制它），等值线是属性 2 的轮廓，箭头字形是来自属性 3（x 震级）和 4（y 震级）。
x,y 点是我认为的三角网格的中心，如下所示：
我想知道如何使用 R 重新创建这样的图。首先，由于数据是从不规则网格导出的，因此我有不规则间隔的数据。这就是我被 R 卡住的地方，我只用它来制作盒子和耳语情节等。
这是数据：
https
://dl.dropbox.com/u/22417033/Ellipses_noheader.txt 编辑：字段：x、y、热通量 (x)、热通量 (y)、热导率、温度、gradT (x) , 梯度 (y)。
names(Ellipses) <- c('x','y','dfluxx','dfluxy','kxx','Temps','gradTx','gradTy')
制作较低的情节很容易（假设有一个名为“edat”的数据框读入：
edat <- read.table(file=file.choose())
with(edat, plot(V1,V2), cex=0.2)
事情变得更加美好：
with(edat, plot(V1,V2, cex=0.2, col=V5))
所以我不认为你的原件被数据忠实地代表了。轮廓线不是直接穿过“导体”。我称它们为“导体”，因为这看起来有点像静电学中的等势线。我在这里添加了一些文本作为搜索句柄，供其他可能正在搜索现实世界物理学中的绘图问题的人使用：矢量场（箭头）、热方程、梯度、势线。然后，您可以使用以下内容覆盖矢量场：
with(edat, arrows(V1,V2, V1-20*V6*V7, V2-20*V6*V8, length=0.04, col="orange") )
你可以用 xlim 和 ylim“放大”：
with(edat, plot(V1,V2, cex=0.3, col=V5, xlim=c(0, 10000), ylim=c(-8000, -2000) ))
with(edat, arrows(V1,V2, V1-20*V6*V7, V2-20*V6*V8, length=0.04, col="orange") )
猜测是否为 Temps 变量请求了轮廓。选择等高线图。
require(akima)
intflow<- with(edat, interp(x=x, y=y, z=Temps, xo=seq(min(x), max(x), length = 410),
yo=seq(min(y), max(y), length = 410), duplicate="mean", linear=FALSE) )
require(lattice)
contourplot(intflow$z)
filled.contour(intflow)
with( intflow, contour(x=x, y=y, z=z) )
最后一个将与其他绘图示例混合，因为这些示例使用基本绘图功能。您可能需要切换到points而不是plot.
你的情节有几个部分，所以你可能需要几个工具来制作不同的部分。
可以创建背景和椭圆polygon（一旦你确定它们应该在哪里）。
该contourLines函数可以为您计算轮廓线，您可以使用该lines函数添加这些轮廓线（或contour具有和add参数，并且可能用于直接添加线条）。
akima 包有一个函数interp，它可以在给定未网格化的值的情况下估计网格上的值。
来自 TeachingDemos 包的my.symbols函数 和ms.arrows可用于绘制矢量场。
@DWin 说您的图表不能忠实地代表您的数据是正确的，所以我建议您遵循他的回答。然而，这里是如何重现（我能做到的最接近的）你的图表：
Ellipses <- read.table(file.choose())
names(Ellipses) <- c('x','y','dfluxx','dfluxy','kxx','Temps','gradTx','gradTy')
require(splancs)
require(akima)
首先准备数据：
#First the background layer (the 'kxx' layer):
# Here the regular grid on which we're gonna do the interpolation
E.grid <- with(Ellipses,
expand.grid(seq(min(x),max(x),length=200),
seq(min(y),max(y),length=200)))
names(E.grid) <- c("x","y") # Without this step, function inout throws an error
E.grid$Value <- rep(0,nrow(E.grid))
#Split the dataset according to unique values of kxx
E.k <- split(Ellipses,Ellipses$kxx)
# Find the convex hull delimiting each of those values domain
E.k.ch <- lapply(E.k,function(X){X[chull(X$x,X$y),]})
for(i in unique(Ellipses$kxx)){ # Pick the value for each coordinate in our regular grid
E.grid$Value[inout(E.grid[,1:2],E.k.ch[names(E.k.ch)==i][[1]],bound=TRUE)]<-i
}
# Then the regular grid for the second layer (Temp)
T.grid <- with(Ellipses,
interp(x,y,Temps, xo=seq(min(x),max(x),length=200),
yo=seq(min(y),max(y),length=200),
duplicate="mean", linear=FALSE))
# The regular grids for the arrow layer (gradT)
dx <- with(Ellipses,
interp(x,y,gradTx,xo=seq(min(x),max(x),length=15),
yo=seq(min(y),max(y),length=10),
duplicate="mean", linear=FALSE))
dy <- with(Ellipses,
interp(x,y,gradTy,xo=seq(min(x),max(x),length=15),
yo=seq(min(y),max(y),length=10),
duplicate="mean", linear=FALSE))
T.grid2 <- with(Ellipses,
interp(x,y,Temps, xo=seq(min(x),max(x),length=15),
yo=seq(min(y),max(y),length=10),
duplicate="mean", linear=FALSE))
gradTgrid<-expand.grid(dx$x,dx$y)
然后是绘图：
palette(grey(seq(0.5,0.9,length=5)))
par(mar=rep(0,4))
plot(E.grid$x, E.grid$y, col=E.grid$Value,
axes=F, xaxs="i", yaxs="i", pch=19)
contour(T.grid, add=TRUE, col=colorRampPalette(c("blue","red"))(15), drawlabels=FALSE)
arrows(gradTgrid[,1], gradTgrid[,2], # Here I multiply the values so you can see them
gradTgrid[,1]-dx$z*40*T.grid2$z, gradTgrid[,2]-dy$z*40*T.grid2$z,
col="yellow", length=0.05)
要详细了解此代码的工作原理，我建议您阅读以下帮助页面：?inout、?chull、?interp和。?expand.grid?contour