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如果我想在 R 中保存一些方形网格,这很容易完成。
说,
| | 0 | 1 | 2 |
|----|------|-------|-------|
| 0 | TRUE | TRUE | FALSE |
| 1 | NA | FALSE | TRUE |
| 2 | TRUE | TRUE | FALSE |
存储为笛卡尔坐标系
m <- matrix(data = c(TRUE, TRUE, FALSE, NA, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, FALSE), nrow = 3, ncol = 3, byrow = FALSE)
现有方法和数学按预期工作:
apply(X = m, MARGIN = 2, FUN = "sum")
# [1] 2 NA 2
print(m)
# [,1] [,2] [,3]
#[1,] TRUE NA TRUE
#[2,] TRUE FALSE TRUE
#[3,] FALSE TRUE FALSE
(我知道我也可以将其 reshape2::melt
转换为长格式,但我喜欢宽格式,因为这就是 UI 的样子)。
到目前为止一切顺利、熟悉、直观。
<小时/>现在输入六边形网格。
我从Amit Patel's marvellous/authoritative introduction to hex grids了解到我确实应该使用立方体坐标系来保存这样的网格,如上面的示例所示,因为否则(=使用二维笛卡尔坐标加上偏移量)线性代数运算将不再起作用,并且一般代码粗暴随之而来。我明白了(我想)。
(有关更多详细信息,请再次参阅 Amit Patel 的精彩文章 explainer)。
通过array()
以wide形式输入这些数据似乎完全疯狂,因为许多单元格甚至不存在(并且NA
是已使用)。所以我以长格式输入/存储它,如下所示:
df <- rbind(c(1, 0, -1, FALSE),
c(0, 1, -1, NA),
c(1, -1, 0, TRUE),
c(0, 0, 0, TRUE),
c(-1, 1, 0, FALSE),
c(0, -1, 1, NA),
c(-1, 0, 1, TRUE))
colnames(df) <- c("y", "x", "z", "value")
df
# y x z value
#[1,] 1 0 -1 0
#[2,] 0 1 -1 NA
#[3,] 1 -1 0 1
#[4,] 0 0 0 1
#[5,] -1 1 0 0
#[6,] 0 -1 1 NA
#[7,] -1 0 1 1
此数据框包含所有数据,但不以任何方式“知道”x
、y
和 z
是对角线坐标。
我怎样才能:
colSums()
或 apply()
)打印
到这样的东西:(SE 甚至无法正确突出显示此打印的六角网格,因此是屏幕截图。)
简而言之,在 R 中“本地”存储这样的六边形网格的优雅/推荐/规范方式是什么?
我隐约意识到我可能可以为此实现我自己的 S3 OO,尽管我希望这可能已经以某种形式存在。我确实找到了很多对连续数据进行十六进制分箱的软件包,但它们似乎没有处理存储十六进制网格,或者在至少没有暴露那些内部结构。
最佳答案
<强>1。以广泛的形式存储它,我可以轻松地使用线性和矩阵 代数
可能就是 http://www.redblobgames.com/grids/hexagons/#coordinates 中提到的轴坐标是这里最好的选择。这可以提供转换为标准 ij 矩阵(i=x 和 j=y)的选项,您只需指定要放入六角网格未覆盖的矩阵单元中的内容(您自己的“NA”) )。然后,您可以像往常一样沿维度 x 和 y 进行操作,并得到一个只有空的右上三角形和左下三角形的矩阵。 (这不是疯狂的,而是自然的方式。最多你必须在数据中为你的 NA 找到不同的解决方案。很抱歉没有为你的示例修改代码。)
<强>2。使用既定方法(例如 colSums() 或 apply())
使用 dplyr 包你可以
df%>%as_data_frame()%>%group_by(x)%>%summary(sum(value))
对固定 x 等进行求和。
<强>3。以及方便的打印
我没有打印解决方案,但使用 ggplot2 显示标签可以是一个解决方案
df %>% as_data_frame() %>% ggplot(aes(x=x+0.5*y, y=y, label=value)) + geom_text()
注意:这里提供的结果是您想要打印的翻转版本,但我希望您能自己找到合适的翻转版本。 x=x+0.5*y
在这里为您提供您想要的六角形。使用x=x
你就得到了一个倾斜的六边形。
简而言之,在 R 中“本地”存储这样的六边形网格的优雅/推荐/规范方式是什么?
你已经找到了。对于计算,您使用 df.对于存储来说,使用轴向存储效率更高一些。您可以轻松提取回 z 坐标。
关于r - "natively"如何在 R 中存储六边形网格?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43530172/
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