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可以使用ggplot2
来生成所谓的拓扑图(通常用于神经科学)吗?
示例数据:
label x y signal
1 R3 0.64924459 0.91228430 2.0261520
2 R4 0.78789621 0.78234410 1.7880972
3 R5 0.93169511 0.72980685 0.9170998
4 R6 0.48406513 0.82383895 3.1933129
行代表各个电极。 x
和 y
列表示在 2D 空间中的投影,signal
列本质上是表示在给定电极处测量的电压的 z 轴。
stat_contour
不起作用,显然是由于网格不相等。
geom_密度_2d
仅提供x
和y
的密度估计。
geom_raster
不适合此任务,或者我一定使用不正确,因为它很快就会耗尽内存。
平滑(如右图所示)和头部轮廓( Nose 、耳朵)不是必需的。
我想避免使用 Matlab 并转换数据,以便它适合这个或那个工具箱......非常感谢!
我最接近我的目标是通过
library(colorRamps)
ggplot(channels, aes(x, y, z = signal)) + stat_summary_2d() + scale_fill_gradientn(colours=matlab.like(20))
生成这样的图像:
我已经使用完整数据尝试了 @alexforrence 的方法,结果如下:
这是一个很好的开始,但有几个问题:
ggplot()
) 在 Intel i7 4790K 上大约需要 40 秒,而 Matlab 工具箱几乎可以立即生成这些结果;我上面的“紧急解决方案”大约需要一秒钟。我收到这些警告:
1: Removed 170235 rows containing non-finite values (stat_contour).
2: Removed 170235 rows containing non-finite values (stat_contour).
使用不同 interp(xo, yo)
和 stat_contour(binwidth)
值生成的两个图之间的比较:
如果选择低interp(xo, yo)
,则会出现锯齿状边缘,在本例中是xo
/yo = seq(0, 1, length = 100)
:
最佳答案
这是一个可能的开始:
首先,我们将附加一些包。我正在使用akima进行线性插值,尽管 EEGLAB 看起来使用某种球形插值 here? (数据有点稀疏,无法尝试)。
library(ggplot2)
library(akima)
library(reshape2)
接下来,读入数据:
dat <- read.table(text = " label x y signal
1 R3 0.64924459 0.91228430 2.0261520
2 R4 0.78789621 0.78234410 1.7880972
3 R5 0.93169511 0.72980685 0.9170998
4 R6 0.48406513 0.82383895 3.1933129")
我们将插入数据,并将其粘贴在数据框中。
datmat <- interp(dat$x, dat$y, dat$signal,
xo = seq(0, 1, length = 1000),
yo = seq(0, 1, length = 1000))
datmat2 <- melt(datmat$z)
names(datmat2) <- c('x', 'y', 'value')
datmat2[,1:2] <- datmat2[,1:2]/1000 # scale it back
我将借用以前的一些答案。下面的circleFun
来自Draw a circle with ggplot2 .
circleFun <- function(center = c(0,0),diameter = 1, npoints = 100){
r = diameter / 2
tt <- seq(0,2*pi,length.out = npoints)
xx <- center[1] + r * cos(tt)
yy <- center[2] + r * sin(tt)
return(data.frame(x = xx, y = yy))
}
circledat <- circleFun(c(.5, .5), 1, npoints = 100) # center on [.5, .5]
# ignore anything outside the circle
datmat2$incircle <- (datmat2$x - .5)^2 + (datmat2$y - .5)^2 < .5^2 # mark
datmat2 <- datmat2[datmat2$incircle,]
我真的很喜欢R plot filled.contour() output in ggpplot2中等高线图的外观。 ,所以我们借用那个。
ggplot(datmat2, aes(x, y, z = value)) +
geom_tile(aes(fill = value)) +
stat_contour(aes(fill = ..level..), geom = 'polygon', binwidth = 0.01) +
geom_contour(colour = 'white', alpha = 0.5) +
scale_fill_distiller(palette = "Spectral", na.value = NA) +
geom_path(data = circledat, aes(x, y, z = NULL)) +
# draw the nose (haven't drawn ears yet)
geom_line(data = data.frame(x = c(0.45, 0.5, .55), y = c(1, 1.05, 1)),
aes(x, y, z = NULL)) +
# add points for the electrodes
geom_point(data = dat, aes(x, y, z = NULL, fill = NULL),
shape = 21, colour = 'black', fill = 'white', size = 2) +
theme_bw()
<小时/>
通过评论中提到的改进(在 interp
调用中设置 extrap = TRUE
和 linear = FALSE
来填补空白并执行分别进行样条平滑,并在绘图之前删除 NA),我们得到:
mgcv
可以做球面样条。这取代了 akima
(包含 interp() 的 block 不是必需的)。
library(mgcv)
spl1 <- gam(signal ~ s(x, y, bs = 'sos'), data = dat)
# fine grid, coarser is faster
datmat2 <- data.frame(expand.grid(x = seq(0, 1, 0.001), y = seq(0, 1, 0.001)))
resp <- predict(spl1, datmat2, type = "response")
datmat2$value <- resp
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