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我的情节和图例的正确颜色范围有问题。

这是我使用的代码：

data.ch4 <- read.csv2("v42_CH4_1970_TOT.txt",skip = 3,stringsAsFactors = FALSE, header = F)
num_data <- data.frame(data.matrix(data.ch4))

library(maptools)
library(lattice)
library(png)

#map loading
map1 <- readShapePoly("CNTR_2014_03M_SH/Data/CNTR_RG_03M_2014.shp")
coordinates(num_data) <- ~V2+V1  
gridded(num_data) <- TRUE

#plotting
png(file="Map2.png",width=35,height=30,unit="cm", res=200, type = "cairo")

spplot(num_data["V3"], xlim=c(-5,35), ylim=c(35,70),
             sp.layout = list("sp.polygons",map1),contour=F)
dev.off()

这是包含数据的文件：https ://www.sendspace.com/file/hjtatp （压缩后通常重 57 mb）

从这里开始地图（但地图有次要优先级，可以跳过）

这是没有任何比例修改的样子： 在此处输入图像描述

所以一切都是蓝色的。显然有很大的距离，从最小值到最大值。我想修复标度，例如最后一个值将“高于 x”。我试着这样做：

在此处输入图像描述

所以现在这看起来好多了。我是这样做的：

#Fixed breakpoints (?)
at <- c(0e+0, 1.5e-5, 1.0e-4, 1.0e-3, 1.0e-2, 1.0e-1, 1.0e+0, 2.0e+0, 1.0e+1, 1.0e+2, 2.0e+2,5.0e+2)

spplot(num_data["V3"], xlim=c(-5,35), ylim=c(35,70),
             sp.layout = list("sp.polygons",map1),
             contour=F,
             at=at) #right there

所以我手动添加了 at 值（但不是准确的比例）。一切看起来好多了，但是..

如您所见，右侧的比例不是均匀分布的。我看不到任何蓝紫色，只有橙色和黄色。

地图上的一些地点也是亮黄色（德国地区），因为这里的值最高，但遗憾的是比例尺上没有这种颜色。

可能我没有正确地做到这一点。我不知道如何将比例设置为看起来不错。我想有这样的规模：

在此处输入图像描述

我通过添加：

spplot(num_data["V3"], xlim=c(-5,35), ylim=c(35,70),
             sp.layout = list("sp.polygons",map1),
             contour=F,at=at,
             colorkey=list(at=seq(0, 400, 30))  #right there 
             )

但同样，这只是假秤，它不会起作用。

第二个快速问题：如何在散点数据之上添加国家等高线？因为现在轮廓被隐藏在彩色数据下：c

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转换为因子的数据为图例提供了定期间隔。您可以通过 更改标签及其位置colorkey = list(labels = list(at = ..., labels = ...))。

[Edited; (I noticed that some values are over 500, sorry)]

 ## convert numeric to factor
num_data@data$cutV3 <- cut(num_data@data$V3, breaks = c(at, Inf))   # I modified the breaks

spplot(num_data["cutV3"], xlim=c(-5, 35), ylim=c(35, 70), 
   colorkey = list(height = 1, labels = list(at = seq(0.5, length(at) -0.5), labels = at)),
   sp.layout = list("sp.polygons", map1, first = F), contour = F)  # drawn after main plot

在此处输入图像描述

于 2016-12-04T23:07:11.473 回答