- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在尝试创建一个简单的等高线图。
下面附有示例代码。输出是一个带有标签和警告消息的空图 -
1: stat_contour(): Zero contours were generated
2: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf
3: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf
有人可以帮我解决这个问题吗?
library(tidyverse)
# x and y are generated from uniform random distribution
x <- runif(1000, min = -5, max = 5)
y <- runif(1000, min = -5, max = 5)
z <- x^2 + y^2
tbl <- tibble(x, y, z)
ggplot(data = tbl,
aes(x = x,
y = y,
z = z)) +
geom_contour_filled(alpha = 0.8) +
scale_fill_viridis_d(drop = FALSE) +
最佳答案
geom_contour
和 geom_contour_filled
的文档非常具有误导性:它表明当 x
和 y
时效果最好> 形成一个网格,但事实上,除非形成一个网格,否则根本不起作用。
要从随机 (x,y,z)
三元组创建网格,您可以使用 akima::interp
函数。例如,从您的数据开始:
library(tidyverse)
# x and y are generated from uniform random distribution
x <- runif(1000, min = -5, max = 5)
y <- runif(1000, min = -5, max = 5)
z <- x^2 + y^2
tbl <- tibble(x, y, z)
grid <- akima::interp(tbl$x, tbl$y, tbl$z)
griddf <- data.frame(x = rep(grid$x, ncol(grid$z)),
y = rep(grid$y, each = nrow(grid$z)),
z = as.numeric(grid$z))
ggplot(data = griddf,
aes(x = x,
y = y,
z = z)) +
geom_contour_filled(alpha = 0.8) +
scale_fill_viridis_d(drop = FALSE)
注意:akima
不是 tidyverse
的一部分,因此您需要手动将结果转换为 tibble/dataframe,而且很容易出错。我想我是对的,但由于你的函数是对称的,所以我不能 100% 确定。
刚刚注意到此处 reshape 的另一个解决方案:https://stackoverflow.com/a/22895190/2554330 。您可能比我更喜欢那个(或不喜欢,这是一个品味问题)。
关于r - ggplot 中的空等高线图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/65873211/
我试图理解 findContours 的输出基于 this one 等教程和文档。我想知道为什么我得到我得到的输出。我有一个中间有一个正方形的 jpeg img,我的目标是找到正方形并为其着色(只是为
我有一组数据,其中包含 x 和 y 坐标以及每个坐标的计算值。网格是不规则的,所以现在我一直在创建一个散点图并将值分成多个箱子,以显示为下面链接中 img 上的等高线。 http://i.stack.
这个问题在这里已经有了答案: Test if a numpy array is a member of a list of numpy arrays, and remove it from the
我有一个存储为栅格的高程图。我想将平滑的“vector ”曲线拟合到恒定高度的轮廓。在我的应用程序中,数据实际上是地理海拔,但问题可以推广到两个变量的任何函数。 如果有帮助,我可以生成另一个具有抗锯齿
我想生成一个带有颜色条的等高线图/热图,然后添加一个注释框。这个数字很丑,但得到了我想要的: add_subplot() 是不够的。如果我尝试将所有内容都放在同一个子图中,则该框会被遮盖。我可以通过使
我正在尝试使用属于 ROOT 的 Minuit2 最小化器为具有物理限制的参数生成等高线图数据分析框架。不幸的是,当我尝试生成等高线图时,Minuit2 似乎有意将参数漂移到超出其限制的区域: >>>
我的目标是这种效果:(仅水平轮廓线): 我确实找到了 this example ,但是它会创建水平 和 垂直轮廓线。我无法完全理解如何调用 fwidth()正在生成线条。 uniform float
大家好,我是编程新手,我正在尝试做一些可能非常明显的事情,但对于我来说,我无法弄明白。我有一系列 x、y、z 数据(在我的例子中,对应于距离、深度和 pH 值)。我想使用 matplotlib 在 x
我是一名优秀的程序员,十分优秀!