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我有 4 rasters
值涵盖正值和负值。对于 4 rasters
:1) 我想在 colorkey
的两端仅使用一种颜色分隔符例如,对于超出范围 +/-20 的所有值。这是因为我对较小值的栅格内和栅格间变化更感兴趣。
2) 如何指定 colorkey
的标签这样它们看起来类似于:at=c(<=-20, -10, 0 , 10 , >=20)
。这里最重要的是如何在colorkey
中包含不等号。标签
可重现的示例和示例代码如下所示。该图像显示了我使用 levelplot
的实际数据显示功能。
library(raster)
library (colorRamps)
set.seed(100)
ras <- raster(ncol=100, nrow=100)
ras1 <- setValues(ras, (1:ncell(ras))/100 + rnorm(ncell(ras)) - 50)
s=stack(ras1,ras1,ras1,ras1)
color_levels=14 #the number of colors to use
max_abolute_value=max(abs(c(cellStats(s, min), cellStats(s, max)))) #what is the maximum absolute value of raster?
color_sequence=unique(round(seq(-max_abolute_value,max_abolute_value,length.out=color_levels+1),0))
myColorkey <- list(at=color_sequence,space = "bottom", ## where the colors change
labels=list(axis.line = list(col = NA),at=color_sequence,rot=0,cex=0.9,font=6,
fontface=1),height=1,width=1.4)
col1 <- colorRampPalette(c("darkred", "red3","red",
"gray96", "lightskyblue", "royalblue3",
"darkblue"))
levelplot(s,contour=F, layout=c(4, 3), col.regions = col1,colorkey=myColorkey,margin=FALSE,xlab=NULL,ylab=NULL,par.strip.text=list(cex=0))
最佳答案
对于 (i),您可以简单地重新分类
栅格图层并将所有值设置为小于 -20(或大于 20),例如至-20.5(或20.5)。我想这是有道理的,因为无论如何你对较小或较大的值不感兴趣。至于 (ii),我建议使用 spplot
并按照 ?levelplot
(来自包 lattice)中的详细说明修改 colorkey。请注意,可以使用 Unicode 字符轻松插入所需的标签(例如 greater than or equal to )。
## reclassify data
m_rcl <- matrix(c(-100, -20, -20.5,
20, 100, 20.5),
byrow = TRUE, ncol = 3)
s_rcl <- reclassify(s, m_rcl)
## colors
library(RColorBrewer)
cols <- brewer.pal(6, "RdBu")
cols <- rev(cols)
cols <- colorRampPalette(cols)
## display data
spplot(s_rcl, col.regions = cols(100), at = seq(-21, 21, 1),
colorkey = list(space = "bottom",
labels = list(at = seq(-20, 20, 10),
labels = c("\u2264 -20", 10, 0, 10, "\u2265 20"))))
关于r - 对值范围使用单一颜色,并在 colorkey levelplot R 上包含不等号,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34835669/
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