r - 在不规则网格上绘制和着色数据

Question

我有 (x, y, z) 形式的数据，其中 x 和 y 不在常规网格上。我希望显示这些数据的 2D 颜色图，其中强度（例如灰度）映射到 z 变量。一个明显的解决方案是在规则网格上插值（见下文），

d <- data.frame(x=runif(1e3, 0, 30), y=runif(1e3, 0, 30))
d$z = (d$x - 15)^2 + (d$y - 15)^2


library(akima)
d2 <- with(d, interp(x, y, z, xo=seq(0, 30, length = 30),
                     yo=seq(0, 30, length = 50), duplicate="mean"))

pal1 <- grey(seq(0,1,leng=500))
with(d2, image(sort(x), sort(y), z, useRaster=TRUE, col = pal1))
points(d$x, d$y, col="white", bg=grey(d$z/max(d$z)), pch=21, cex=1,lwd=0.1)

但是，这会丢失初始网格的信息（具有实际数据的点的位置），这些信息在某些位置可能非常精细或非常粗糙。我更喜欢使用三角形的 delaunay 平铺，它准确地代表了原始数据点的实际位置和密度。

理想情况下，解决方案将

• 在绘图函数之外计算曲面细分，以便可以使用 、 或 基本图形来绘制生成ggplot2的lattice多边形

• 快点。在我的真实示例中（约 1e5 分），曲面细分的计算deldir可能非常缓慢。

“镶嵌”是指 Delaunay 三角形或 Voronoi 图，尽管我更喜欢前者。然而，它带来了基于原始数据点对每个三角形的颜色进行插值的额外复杂性。

Answer 1

这是一个基于包的解决dirichlet方案maptools，

d <- data.frame(x=runif(1e3, 0, 30), y=runif(1e3, 0, 30))
d$z = (d$x - 15)^2 + (d$y - 15)^2

library(spatstat) 
library(maptools)

W <- ripras(df, shape="rectangle") 
W <- owin(c(0, 30), c(0, 30)) 
X <- as.ppp(d, W=W) 
Y <- dirichlet(X) 
Z <- as(Y, "SpatialPolygons") 
plot(Z, col=grey(d$z/max(d$z)))

我仍然不确定从这个 SpatialPolygons 类中提取多边形的方法。

此外，如果有一种简单的方法可以为相关的 delaunay 镶嵌生成“正确”颜色，我想听听。

Answer 2

这是一个使用的格子解决方案deldir

d <- data.frame(x=runif(1e3, 0, 30), y=runif(1e3, 0, 30))
d$z = (d$x - 15)^2 + (d$y - 15)^2

pal1 <- grey(seq(0,1,leng=500))
library(latticeExtra)

 levelplot(z~x*y, data=d,
           panel = function(...) panel.voronoi(..., points=FALSE),
           interpolate=TRUE,
           col.regions = colorRampPalette(pal1)(1e3), cut=1e3)